Przechodzimy do zakładki Query i zaczynamy od słowa SELECT.  Od razu powiem, że wielkość liter nie ma znaczenia — możemy pisać zarówno małymi, jak i wielkimi literami. Dobrą praktyką jest jednak, aby słowa zarezerwowane w języku SQL były pisane wielkimi literami, głównie po to, żeby kod był bardziej czytelny na pierwszy rzut oka. Dzięki temu łatwiej rozróżniamy elementy języka od nazw kolumn, tabel i wartości, a także zmniejszamy ryzyko błędów logicznych. W wielu organizacjach obowiązuje też standard code style, co ułatwia zrozumienie kodu osobie, która ma go np. zreviewować (code review).Mamy więc SELECT i — tak jak wspomniałem — w kolejnym kroku podajemy, co chcemy zobaczyć. W zadaniu mamy wyświetlić nazwę produktu i cenę, więc wpisujemy product_name, przecinek, price, a następnie piszemy FROM. Po słowie FROM podajemy nazwę schematu i tabeli, czyli ecommerce.products.Tak przygotowany kod możemy uruchomić, naciskając przycisk Run query. Poniżej zobaczymy wynik naszego zapytania: w pierwszej kolumnie znajdują się nazwy produktów, a w drugiej — ich ceny.

‍

Rozwiazanie zadania

SELECT product_name, price FROM ecommerce.products;

Zapraszam na kurs "SQL od podstaw do zaawansowanego wykorzystania". To kompleksowe szkolenie z języka SQL, które pozwoli Ci nauczyć się wszystkich niezbędnych umiejętności do efektywnej pracy z danymi.

Podczas kursu nauczysz się:

• Fundamentów SQL (od zera do pewności)
  • Pobierać dane: SELECT, filtrowanie WHERE, sortowanie ORDER BY, limitowanie.
  • Łączyć tabele: JOIN (INNER/LEFT), unie UNION, podzapytania.
  • Agregować: GROUP BY, funkcje SUM/COUNT/AVG, warunki HAVING.
  • Tworzyć logikę: CASE WHEN, praca z datami/tekstami, NULL-ami i typami danych.
  • Czytać i pisać zapytania wieloetapowe: CTE (WITH), funkcje okna (rankingi, rolling).
  Analiz przydatnych w pracy (telekom + e-commerce)
  • Liczyć KPI: ARPU, churn, konwersje, retencję.
  • Analizować kohorty i lejek zakupowy, znajdować 80/20 przychodu.
  • Sprawdzać skuteczność kampanii (przed/po, podstawy A/B).
  • Wykrywać anomalie i „dziury” w billingach, zamówieniach, zwrotach.
  Workflow „job-ready”
  • Korzystać z narzędzi (np. DBeaver/BigQuery/Snowflake) i łączyć się z bazą.
  • Pisać czytelny, wydajniejszy kod.
  • Eksportować wyniki do Excela/BI i automatyzować cykliczne raporty.
  Na koniec masz gotowe projekty do portfolio (np. „Top 80% przychodu”, „Cohorty retencji”, „Skuteczność kampanii”) i paczkę gotowych snippetów do wykorzystania w pracy.