Summary  
This chapter covers using the NOT logical operator in SQL to invert conditions in a WHERE clause, allowing you to exclude records that meet specified criteria.

General domain of usage  
Relational database querying

For at **annullere** betingelsen skal du bruge nøgleordet `NOT`.

Operatoren `NOT` er **vigtig**, når du vil **udelukke** bestemte poster fra dine forespørgselsresultater. Den gør det muligt at angive betingelser, der **ikke** skal opfyldes, hvilket effektivt filtrerer uønskede data fra. Dette kan især være nyttigt i situationer, hvor du skal fokusere på et datasæt, der ikke opfylder specifikke kriterier.

Se først syntaksen:

```sql
SELECT columns
FROM table 
WHERE NOT condition;
```

Se eksemplet nedenfor:

SELECT name, capital
FROM country
WHERE NOT continent='Asia';

Operatoren `NOT` afviser betingelsen her; derfor matcher den kontinentet til alt, der ikke er Asia.

import unittest
import psycopg2
import pandas as pd

class TestPostgresQuery(unittest.TestCase):
    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        cls.connection = psycopg2.connect(
            host="localhost",
            user="agent",
            password="qwerty",
            dbname="testdb",
            sslmode="disable"
        )
        cls.cursor = cls.connection.cursor()

    def test_selects_correct_columns_in_order(self):
        """Check that the query selects 'name' and 'capital' columns in correct order."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        columns = [desc[0] for desc in self.cursor.description]
        expected_columns = ['name', 'capital']
        condition = columns == expected_columns
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query selects 'name' and 'capital' columns in correct order.",
            f"Query does not select the correct columns/order. Got: {columns}"
        )

    def test_excludes_south_america(self):
        """Check that no result row has continent = 'South America'."""
        # Get all countries from solution query
        solution_query = """
        SELECT name, capital FROM country WHERE NOT continent = 'South America';
        """
        self.cursor.execute(solution_query)
        expected_rows = self.cursor.fetchall()
        self.cursor.execute("SELECT name, capital, continent FROM country;")
        all_rows = self.cursor.fetchall()
        # Run user query
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        user_rows = self.cursor.fetchall()
        # Get all countries whose continent is not South America
        self.cursor.execute("SELECT name, capital FROM country WHERE continent = 'South America';")
        south_america_rows = set(self.cursor.fetchall())
        user_rows_set = set(user_rows)
        # Ensure no row in user_rows is from South America
        intersection = user_rows_set.intersection(south_america_rows)
        condition = len(intersection) == 0
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query result does not include any country from 'South America'.",
            f"Query result includes countries from 'South America': {intersection}"
        )

    def test_returns_all_expected_rows(self):
        """Check that all expected rows are present in the result."""
        # Reference solution
        solution_query = "SELECT name, capital FROM country WHERE NOT continent = 'South America';"
        self.cursor.execute(solution_query)
        expected_rows = set(self.cursor.fetchall())
        # User query
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        user_rows = set(self.cursor.fetchall())
        missing = expected_rows - user_rows
        extra = user_rows - expected_rows
        condition = len(missing) == 0 and len(extra) == 0
        msg = "Query returns all and only the expected rows."
        if not condition:
            msg = f"Missing rows: {missing}. Unexpected rows: {extra}."
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query returns all and only the expected rows.",
            msg
        )

def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)

def normalize_text(text):
    text = text.lower()
    text = re.sub(r"\\s{2,}", " ", text)
    text = re.sub(r"\\s*([,:?])\\s*", r"\\1 ", text)
    return text.strip()

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()


test_solution.py

Udforsk det grundlæggende i SQL — fra forespørgsler på data til integration i virkelige applikationer. Uanset om du er ny inden for databaseadministration eller ønsker at anvende SQL i dine udviklingsprojekter, dækker dette kursus det væsentlige. Du lærer hurtigt at udnytte det fulde potentiale i SQL, fra at forespørge og håndtere data til problemfri integration i praktiske applikationer. Ved kursets afslutning vil du have selvtilliden og færdighederne til at løse praktiske problemer med SQL og forbedre din udviklingsproces.

I dette afsnit lærer vi at bruge SQL SELECT-sætningen til at hente én tabelkolonne, flere tabelkolonner og alle tabelkolonner. Vi finder også ud af, hvordan man returnerer unikke værdier.

I dette afsnit undersøger vi, hvordan man organiserer og prioriterer de data, der returneres af en forespørgsel ved hjælp af ORDER BY-klausulen. Placeret i slutningen af en SELECT-sætning giver denne klausul dig mulighed for at sortere dine resultater efter én eller flere kolonner, enten i stigende eller faldende rækkefølge, hvilket muliggør en mere meningsfuld og letfortolkelig dataoutput.

I dette afsnit lærer vi, hvordan man filtrerer returnerede data ved hjælp af SELECT-sætningens WHERE-klausul. Vi gennemgår test for lighed, ulighed, større end og mindre end værdier samt NULL-værdier.

I dette afsnit vil vi undersøge, hvordan du kan forfine dine søgebetingelser ved at kombinere WHERE-klausuler med AND- og OR-operatorerne. Vi gennemgår også, hvordan NOT-operatoren kan bruges til at udelukke bestemte resultater.

I dette afsnit vil vi lære, hvad SQL-aggregeringsfunktioner er, og hvordan de bruges til at opsummere tabeldata.

Brug af NOT-Operatoren

Løsning