Summary
This chapter explains how to apply the DISTINCT keyword in a SELECT statement to retrieve only unique values from a column, eliminating duplicates in query results.

General domain of usage
Database querying

Beachte, dass die `SELECT`-Anweisung alle Zeilen einer bestimmten Spalte zurückgibt. Was ist jedoch, wenn nicht alle Werte einer Spalte benötigt werden, insbesondere wenn sie doppelt vorkommen, und nur **eindeutige Werte** benötigt werden?

Für solche Fälle ist es sinnvoll, das Schlüsselwort `DISTINCT` zu verwenden, das direkt vor den Spaltennamen steht. Siehe das folgende Beispiel:

import unittest
import psycopg2
import pandas as pd

class TestTask(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_correct_distinct_continents(self):
        """Check that the query returns the correct set of distinct continents from country table."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()

        # Get expected distinct continents from the table
        self.cursor.execute("SELECT DISTINCT continent FROM country;")
        expected_rows = self.cursor.fetchall()
        expected_set = set([row[0] for row in expected_rows])

        # Run user's query
        self.cursor.execute(query)
        user_rows = self.cursor.fetchall()
        user_set = set([row[0] for row in user_rows])

        condition = user_set == expected_set
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query returns the correct set of distinct continent values.",
            f"Query did not return the correct set of distinct continent values.\\nExpected: {expected_set}\\nGot: {user_set}"
        )

    def test_query_uses_distinct_keyword(self):
        """Check that the query uses the DISTINCT keyword."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        condition = "distinct" in query.lower()
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query uses the DISTINCT keyword.",
            "Query does not use the DISTINCT keyword."
        )

    def test_query_selects_continent_column(self):
        """Check that the query selects the continent column."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        # Accepts "continent" or "(continent)"
        condition = "continent" in query.lower()
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query selects the 'continent' column.",
            "Query does not select the 'continent' column."
        )

    def test_query_from_country_table(self):
        """Check that the query selects from the country table."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        condition = "from country" in query.lower().replace("\\n", " ").replace("\t", " ")
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query selects from the 'country' table.",
            "Query does not select from the 'country' table."
        )

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.
Wir erfahren außerdem, wie man eindeutige Werte zurückgibt.

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.

Abrufen Eindeutiger Zeilen

Lösung