Modelar con reglas

Tu mesa de datos

Nuestro modelo: kits.id ← loans.kit_id. Un material puede tener varios préstamos; nombres pueden repetirse. Solo usamos datos ficticios.

Predice antes de abrir la referencia. Muestra salida verificada del ejemplo original, no ejecuta tu texto. Ejecuta cambios con el kit en tu computadora.

-- Modelar con reglas
CREATE TABLE practice (id INTEGER PRIMARY KEY, code TEXT NOT NULL UNIQUE, stock INTEGER NOT NULL CHECK(typeof(stock)='integer' AND stock>=0));
INSERT INTO practice VALUES(1,'T-01',0);
SELECT id, code, stock FROM practice ORDER BY id;

[
  {
    "columns": [
      "id",
      "code",
      "stock"
    ],
    "rows": [
      [
        1,
        "T-01",
        0
      ]
    ]
  }
]

Ejecuta el comando en la carpeta extraída. Usa python3 en macOS/Ubuntu o py si es tu launcher Windows. Cada ejecución empieza en memoria; lee README.md para guardar archivos y practicar recuperación.

python lab.py run lesson.sql

El editor guarda tu borrador .sql en este navegador. Descárgalo y sustituye lesson.sql en el kit; en el proyecto final, availability.sql. El ZIP conserva el modelo original. GitHub envía solo el archivo confirmado, sin ejecutar SQL ni enviar la base.