Summary  
The MIN() aggregate function returns the smallest value from a specified column in a dataset.

General domain of usage  
Relational database querying

`MIN()` – Diese Funktion gibt den niedrigsten Wert in einer bestimmten Spalte zurück.

Siehe das Beispiel:

Hier gibt `MIN()` den kleinsten Wert der Spalte population in der Tabelle `country` zurück.

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_min_surfacearea_correct_value(self):
        """Check if the query returns the correct minimum surfacearea value from the country table."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        
        # Get correct minimum value with reference query
        self.cursor.execute("SELECT MIN(surfacearea) FROM country;")
        expected = self.cursor.fetchone()[0]

        # Run user query
        try:
            self.cursor.execute(query)
            result = self.cursor.fetchone()[0]
            condition = result == expected
            fail_msg = f"Expected minimum surfacearea {expected}, but got {result}."
        except Exception as e:
            condition = False
            fail_msg = f"Query failed to execute: {e}"

        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query returns correct minimum surfacearea value.",
            fail_msg
        )

    def test_usage_of_min_function(self):
        """Check if the query uses the MIN function."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        condition = "min" in query.lower()
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query uses the MIN function.",
            "Query does not use the MIN function."
        )

    def test_usage_of_surfacearea_column(self):
        """Check if the query selects the surfacearea column."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        condition = "surfacearea" in query.lower()
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query selects the surfacearea column.",
            "Query does not select the surfacearea column."
        )

    def test_no_syntax_error(self):
        """Check that the query does not have syntax errors."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        try:
            self.cursor.execute(query)
            condition = True
            fail_msg = ""
        except Exception as e:
            condition = False
            fail_msg = f"Query raised a syntax error: {e}"
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query executed without syntax errors.",
            fail_msg
        )

    def test_no_invalid_column(self):
        """Check that the query does not reference a non-existing column."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        try:
            self.cursor.execute(query)
            condition = True
            fail_msg = ""
        except psycopg2.errors.UndefinedColumn:
            condition = False
            fail_msg = "Query references a non-existing column."
        except Exception:
            condition = True  # Only fail on undefined column
            fail_msg = ""
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query does not reference a non-existing column.",
            fail_msg
        )

    def test_no_invalid_table(self):
        """Check that the query does not reference a non-existing table."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        try:
            self.cursor.execute(query)
            condition = True
            fail_msg = ""
        except psycopg2.errors.UndefinedTable:
            condition = False
            fail_msg = "Query references a non-existing table."
        except Exception:
            condition = True  # Only fail on undefined table
            fail_msg = ""
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query does not reference a non-existing table.",
            fail_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

Erkunden Sie die Grundlagen von SQL – von der Abfrage von Daten bis zur Integration in reale Anwendungen. Ob Sie gerade erst mit dem Datenbankmanagement beginnen oder SQL für Ihre Anwendungsentwicklungsprojekte nutzen möchten, dieser Kurs behandelt die wichtigsten Aspekte. Sie lernen schnell, das volle Potenzial von SQL auszuschöpfen, von der Abfrage und Verwaltung von Daten bis zur nahtlosen Integration in reale Anwendungen. Am Ende des Kurses verfügen Sie über das nötige Selbstvertrauen und die Fähigkeiten, um praktische Probleme mit SQL zu lösen und Ihren Entwicklungsprozess zu optimieren.

In diesem Abschnitt lernen wir, wie man mit der SQL-SELECT-Anweisung eine einzelne Tabellenspalte, mehrere Tabellenspalten und alle Tabellenspalten abruft.
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In diesem Abschnitt untersuchen wir, wie die durch eine Abfrage zurückgegebenen Daten mithilfe der ORDER BY-Klausel organisiert und priorisiert werden können. Diese Klausel wird am Ende einer SELECT-Anweisung platziert und ermöglicht es, die Ergebnisse nach einer oder mehreren Spalten entweder in aufsteigender oder absteigender Reihenfolge zu sortieren, was eine aussagekräftigere und leichter interpretierbare Datenausgabe ermöglicht.

In diesem Abschnitt lernen wir, wie man mit der WHERE-Klausel der SELECT-Anweisung zurückgegebene Daten filtert. Es wird gezeigt, wie man auf Gleichheit, Ungleichheit, Wertebereiche mit größer oder kleiner als sowie auf NULL-Werte prüft.

In diesem Abschnitt werden wir untersuchen, wie Sie Ihre Suchbedingungen durch die Kombination von WHERE-Klauseln mit den Operatoren AND und OR verfeinern können. Außerdem behandeln wir, wie der Operator NOT verwendet werden kann, um bestimmte Ergebnisse auszuschließen.

In diesem Abschnitt lernen wir, was SQL-Aggregatfunktionen sind und wie sie verwendet werden, um Tabellendaten zusammenzufassen.

Die MIN()-Funktion

Lösung