Jak rozwiązywać zadania z baz danych na maturze 2026 (SQL) – praktyka z MaturaMinds

SQL na maturze to nie tylko „pisanie zapytań”, ale przede wszystkim umiejętność logicznego rozumowania na danych: rozpoznawania relacji, filtrowania rekordów, liczenia agregatów i testowania poprawności wniosków. W tym przewodniku pokażę Ci, jak krok po kroku podchodzić do typowych poleceń egzaminacyjnych z SELECT, JOIN, GROUP BY i HAVING, jak unikać błędów ze NULL, jak sensownie sprawdzać wynik oraz jak trenować na zasobach i kursach MaturaMinds. Artykuł jest długi i praktyczny, pełen przykładów w stylu Brilliant.org – czytasz, analizujesz, działasz.

Na czym polegają zadania SQL na maturze 2026?

W zadaniach z relacyjnych baz danych dostajesz krótką charakterystykę tabel (atrybuty, klucze, relacje) oraz polecenie w rodzaju: „Wypisz…”, „Policz…”, „Wyznacz średnią…”, „Pokaż tylko te rekordy, które…”. Brzmi prosto, ale w praktyce liczy się precyzja:

• Poprawna selekcja kolumn: co dokładnie ma znaleźć się w wyniku.
• Dobór źródeł danych: które tabele i jak je połączyć (JOIN).
• Warunki filtrowania: WHERE i – przy grupowaniu – HAVING.
• Agregacje: COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX.
• Kolejność działań i subtelności, np. NULL nie równa się niczemu, wzorce LIKE, różnica między WHERE a HAVING.

W skrócie: im lepiej rozumiesz sens danych i pytania, tym krótsze i pewniejsze Twoje zapytanie.

Niezawodny schemat rozwiązywania: 7 kroków

1. Zrozum polecenie: wypisz wartości czy policz rekordy? pojedyncze wiersze czy podsumowania? zakres dat?
2. Zidentyfikuj tabele i klucze: z czego skorzystasz i jak połączysz?
3. Zacznij od szkicu: stwórz minimalne SELECT ... FROM ... bez filtrów – szybciej wyłapiesz brakujące połączenia.
4. Dodaj WHERE: przefiltruj rekordy przed agregacją (to minimalizuje liczbę wierszy do liczenia).
5. Wprowadź agregacje i GROUP BY, gdy proszą o sumy/średnie/liczności.
6. HAVING zamiast WHERE, jeśli warunek dotyczy wyniku agregacji.
7. Testuj i sanity-check: czy liczby są wiarygodne? czy nie „zduplikowałeś” rekordów przez zły JOIN?

Fundamenty: SELECT, FROM i aliasy

Wybierasz kolumny, wskazujesz tabelę, nadajesz aliasy, by pisać krócej i czytelniej.

Wskazówki pro: – Nadawaj aliasy tabelom (u, k, w) i trzymaj spójność. – Zawsze weryfikuj, czy kolumny pochodzą z właściwych tabel – aliasy w tym bardzo pomagają.

Filtrowanie: WHERE, operatorzy i LIKE

WHERE ogranicza rekordy, zanim zaczniesz grupować i liczyć. To klucz do wydajnych i precyzyjnych rozwiązań.

LIKE i wzorce: – LIKE 'Ko%' – nazwiska zaczynające się od „Ko”. – LIKE '%ski' – kończące się na „ski”. – Uważaj na polskie ogonki – w razie wątpliwości dopuszczaj szerze filtry i potem je zawężaj.

Sortowanie i ograniczanie wyniku: ORDER BY, LIMIT

ORDER BY porządkuje wynik, LIMIT (jeśli dostępny) ogranicza liczbę wierszy.

Agregacje i grupowanie: COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX + GROUP BY i HAVING

Agregacje liczą po grupach. Najpierw filtrujesz WHERE, potem grupujesz GROUP BY, a warunki na grupy piszesz w HAVING.

Mała matematyka średniej: średnia to suma punktów podzielona przez liczbę elementów.

$$\text{średnia} = \frac{\text{suma punktów}}{\text{liczba wyników}}$$

W SQL:

JOIN-y: łączenie tabel bez bólu

Najczęściej spotkasz INNER JOIN (zwraca tylko te rekordy, które mają dopasowania po obu stronach) i LEFT JOIN (zachowuje wszystkie rekordy z lewej tabeli, nawet gdy brak dopasowania z prawej).

Typowy błąd: mnożenie rekordów przez JOIN w złym miejscu (np. łączysz przez kolumnę, która nie jest kluczem). Zawsze upewnij się, że klauzula ON używa właściwych kluczy.

Podzapytania: IN, EXISTS, porównanie do średniej

Gdy trzeba wyłonić dynamiczne zbiory (np. uczniowie z wynikiem powyżej średniej), pomogą podzapytania.

NULL: cichy sprawca kłopotów

NULL oznacza „brak wartości”. Nie porównuj = NULL, tylko używaj IS NULL / IS NOT NULL. W agregacjach COUNT(*) liczy wiersze, a COUNT(kolumna) pomija NULL w tej kolumnie – to bywa pożądane.

Dane przykładowe (mentalny model „Szkoła”)

Załóżmy cztery tabele:

• uczniowie: id_ucznia, imie, nazwisko, klasa_id, data_ur, plec
• klasy: id_klasy, symbol, profil
• egzaminy: id_egz, nazwa, data
• wyniki: id_wyniku, uczen_id, egzamin_id, punkty

Przykładowe rekordy (skrótowo, opisowo):

• uczniowie: (1, Anna, Kowalska, klasa 5 „3C”), (2, Jan, Krawczyk, klasa 5 „3C”), (3, Ola, Nowak, klasa 6 „3A”)
• klasy: (5, „3C”, profil „mat-fiz”), (6, „3A”, profil „biol-chem”)
• egzaminy: (10, „Matura próbna – matematyka”, 2025-03-15), (11, „Matura próbna – informatyka”, 2025-03-20)
• wyniki: (…, uczen 1, egz 10, 74), (…, uczen 2, egz 10, 62), (…, uczen 3, egz 11, 88), …

Taki model starczy, by trenować łączenia, agregacje i filtry.

Ćwiczenia krok po kroku (z pełnym rozumowaniem)

Ćwiczenie 1 – Wypisz uczniów z klasy „3C”, malejąco po nazwisku

Plan: potrzebujemy uczniowie i klasy. Filtr po symbol = '3C', potem sortowanie.

Rozwiązanie

Dlaczego tak? Filtr na symbol jest w WHERE (warunek prosty przed agregacją). Brak agregacji, więc HAVING nie jest potrzebne.

Ćwiczenie 2 – Policz, ilu uczniów jest w profilu „mat-fiz”

Plan: łączymy uczniowie z klasy i liczymy rekordy.

Rozwiązanie

Uwaga: Gdyby profil był w osobnej tabeli, dołączasz ją dodatkowym JOIN-em.

Ćwiczenie 3 – Średni wynik z „Matura próbna – matematyka” w 2025 roku

Plan: filtr po nazwie egzaminu i po dacie z zakresu roku 2025.

Rozwiązanie

Tip: Zakres półotwarty (>= i <) jest bezpieczny dla porównań dat.

Ćwiczenie 4 – Uczniowie nieposiadający wyniku z „Matura próbna – informatyka”

Plan: LEFT JOIN z wyniki i egzaminy, a potem IS NULL na wierszach, gdzie brak dopasowania.

Rozwiązanie

Dlaczego tak? Warunek na nazwę egzaminu przeniesiony do klauzuli ON, żeby nie „wyciąć” pustych połączeń w WHERE.

Ćwiczenie 5 – Najlepszy wynik w każdej klasie

Plan: najpierw znaleźć maksymalny wynik per klasa, potem powiązać z uczniami. Dwie drogi: podzapytanie lub połączenie z agregatem.

Rozwiązanie (z podzapytaniem)

Komentarz: Jeśli kilku uczniów ex aequo ma maksimum, dostaniesz wszystkich.

Ćwiczenie 6 – Klasy z co najmniej 20 uczniami

Plan: agregacja po klasach i warunek na agregat w HAVING.

Rozwiązanie

Ćwiczenie 7 – Egzaminy po 1 stycznia 2025 r., posortowane rosnąco po dacie

Plan: proste filtrowanie dat i sortowanie.

Rozwiązanie

Ćwiczenie 8 – Uczniowie, których nazwisko zaczyna się na „Ko”

Plan: wzorzec LIKE.

Rozwiązanie

Ćwiczenie 9 – Uczniowie z wynikiem powyżej średniej w swojej klasie

Plan: średnia w obrębie klasy – podzapytanie wiązane po klasa_id.

Rozwiązanie

Uwaga: To porównuje wynik ucznia do średniej jego klasy (nie całej szkoły).

Ćwiczenie 10 – Liczba uczniów na profil i średni wynik z informatyki

Plan: łączenie czterech tabel i grupowanie po profilu.

Rozwiązanie

Dlaczego DISTINCT? Chroni przed zliczaniem ucznia wielokrotnie, gdy ma kilka wyników z tego samego egzaminu.

Typowe błędy i jak ich unikać

• WHERE zamiast HAVING (lub odwrotnie): pamiętaj, WHERE filtruje rekordy przed agregacją, HAVING – po agregacji.
• = NULL: zawsze używaj IS NULL / IS NOT NULL.
• Zduplikowane wiersze po JOIN: sprawdź relację 1-do-1 vs 1-do-wielu – jeśli mnożysz rekordy, upewnij się, że naprawdę tego chcesz.
• LIKE bez świadomości diakrytyków: nazwiska mogą mieć różne znaki; testuj szersze wzorce i zawężaj.
• Agregacja bez GROUP BY: jeśli wybierasz kolumny nieagregowane, musisz je ująć w GROUP BY (w wielu dialektach).
• Błędny zakres dat: używaj półotwartych przedziałów i pełnych dat.

Strategia testowania i sanity-check wyniku

• Wyświetl szkic wyników bez filtrów – sprawdź, czy łączenia są poprawne.
• Porównaj rzędy wielkości: jeśli średnia punktów $\approx 150$, a skala to 0–100, to masz błąd.
• Sprawdź dwa skrajne przypadki: rekord, który na pewno powinien wejść, i taki, który na pewno nie powinien.
• Oceń wpływ filtrów: każdy dodatkowy warunek powinien być uzasadniony treścią polecenia.
• Zmieniaj perspektywę: policz to samo inną drogą (np. podzapytanie zamiast JOIN) – jeśli wyniki się zgadzają, rośnie Twoja pewność.

Mini-trening (samodzielnie + wskazówki)

Zadanie A – „Uczniowie z profilu biol-chem, z egzaminu informatyka, punkty ≥ 70”

Spróbuj samodzielnie. Wskazówki: JOIN czterech tabel, warunki w WHERE, sortowanie po punktach malejąco.

Zadanie B – „Dla każdej klasy policz liczbę uczniów i wyświetl tylko te, które mają ≥ 25 uczniów”

Wskazówki: agregacja, GROUP BY k.symbol, warunek w HAVING.

Zadanie C – „Uczniowie, którzy nie zdawali żadnego egzaminu”

Wskazówki: LEFT JOIN uczniowie → wyniki i IS NULL po stronie wyników.

Jak uczyć się SQL do matury z MaturaMinds (plan 3-tygodniowy)

Tydzień 1 – Fundamenty i czytanie poleceń Skup się na SELECT, FROM, WHERE, ORDER BY, LIKE, IN. Rób krótkie, celowe zadania. Uzupełniaj luki w NotatkachNotatkach. Tydzień 2 – JOIN, agregacje, GROUP BY/HAVING Rozwiązuj codziennie 3–4 zadania z łączeniem tabel i prostymi agregacjami. Wykorzystaj Arkusze maturalneArkusze maturalne do symulacji. Tydzień 3 – Podzapytania, pułapki i testowanie Ćwicz porównania do średnich, wyszukiwanie braków (LEFT JOIN + IS NULL), refaktoryzuj rozwiązania. Zamawiaj krótkie, spersonalizowane sertyfikaty-przypominajki przez Materiały e-mailMateriały e-mail.

Checklista przed oddaniem rozwiązania

• Czy wybrałeś właściwe kolumny?
• Czy połączone tabele i warunki ON są poprawne?
• Czy filtry na wiersze są w WHERE, a filtry na agregaty w HAVING?
• Czy nie policzyłeś rekordów podwójnie przez niezamierzony JOIN?
• Czy wynik jest posortowany zgodnie z poleceniem?
• Czy zweryfikowałeś wynik na 1–2 przypadkach brzegowych?
• Czy zapytanie jest zwięzłe i czytelne (aliasy, sensowna kolejność klauzul)?

FAQ (szybkie odpowiedzi na częste problemy)

„Czy muszę używać DISTINCT?” Gdy istnieje ryzyko duplikatów (np. wiele wyników tego samego ucznia), COUNT(DISTINCT ...) lub SELECT DISTINCT ... bywa konieczne.

„WHERE czy HAVING?” Warunek na wiersze surowe – WHERE. Warunek na wiersze już pogrupowane – HAVING.

„Co z datami i strefami czasu?” Na maturze zwykle wystarczy poprawny zakres. Pisz pełne daty i trzymaj się jednego formatu.

„Czy okienka (window functions) będą potrzebne?” Na poziomie maturalnym rzadziej. Skup się na JOIN, GROUP BY/HAVING, podzapytaniach i podstawowych funkcjach.

Podsumowanie i kolejny krok

Umiejętność rozwiązywania zadań SQL na maturze 2026 to połączenie: czytania ze zrozumieniem, myślenia relacyjnego i dyscypliny w testowaniu rozwiązań. Przez cały artykuł widziałeś, jak przechodzimy od szkicu SELECT ... FROM do kompletnych zapytań z JOIN, GROUP BY, HAVING i ochroną przed błędami NULL. Teraz czas na praktykę – codziennie po kilka zadań, z korektą i refleksją.

• Zacznij od kursu InformatykaInformatyka i konkretnych modułówmodułów.
• Utrwalaj i kataloguj wiedzę w NotatkachNotatkach.
• Ćwicz rozmowę z poleceniami i wynikami w MaturAIMaturAI.
• Dorzucaj „mikrolekcje” przez Materiały e-mailMateriały e-mail.
• Regularnie rozwiązuj Arkusze maturalneArkusze maturalne.

Trzymam kciuki! Uporządkowane myślenie, prosty schemat 7 kroków i konsekwentny trening na MaturaMinds pozwolą Ci pewnie „czytać dane” i pisać trafne zapytania, które przynoszą punkty.