Summary  
This chapter explains how to retrieve multiple columns from a table by listing their names separated by commas in a SELECT statement.

General domain of usage  
Querying relational databases

## Untersuchung der Tabelle

Eine genauere Betrachtung der `country`-Datenbank. Diese Datenbank enthält eine einzige Tabelle, die ebenfalls `country` heißt. Es folgt eine nähere Betrachtung der Daten in dieser Tabelle.

Diese Tabelle enthält **15 Zeilen**, die 15 eindeutige Datensätze für verschiedene Länder darstellen.

Die Tabelle umfasst **7 Spalten**: `id`, `name`, `continent`, `region`, `SurfaceArea`, `capital` und `population`.

1. `id` – der eindeutige Bezeichner für jeden Datensatz;

2. `name` – der Name des Landes;

3. `continent` – der Kontinent, auf dem sich das Land befindet;

4. `region` – die spezifische Region innerhalb des Kontinents;

5. `SurfaceArea` – die gesamte Landfläche des Landes;

6. `capital` – die Hauptstadt des Landes;

7. `population` – die Anzahl der Einwohner des Landes.



## Die Syntax zum Auswählen mehrerer Spalten

Um mehrere Spalten abzurufen, wird die `SELECT`-Anweisung verwendet. Nach `SELECT` werden die gewünschten Spaltennamen, durch Kommas getrennt, aufgeführt.

Die Syntax sieht folgendermaßen aus:

```sql
SELECT column1, column2, column3 
FROM table_name;
```

Hier ist ein Beispiel, wie **drei** Spalten aus der Tabelle `country` ausgewählt werden:

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_query_retrieves_correct_columns(self):
        """Check if query retrieves only 'continent' and 'population' columns from 'country'."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        columns = [desc[0].lower() for desc in self.cursor.description]
        expected_columns = ["continent", "population"]
        condition = columns == expected_columns
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The query retrieves only the 'continent' and 'population' columns in the correct order.",
            f"The query should retrieve only the columns 'continent' and 'population' in order, but got: {columns}."
        )

    def test_query_uses_correct_table(self):
        """Check if query returns the expected number of rows from 'country' table (should be 15)."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        rows = self.cursor.fetchall()
        condition = len(rows) == 15
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The query uses the correct table and returns 15 rows.",
            f"The query should return 15 rows from the 'country' table, but got {len(rows)} rows."
        )

    def test_query_column_separator(self):
        """Check that both columns are selected and separated by a comma in the SELECT clause."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read().lower().replace("\\n", " ")
        # Find the SELECT ... FROM part
        select_from = query.split("from")[0]
        # Remove SELECT keyword
        select_columns = select_from.replace("select", "").strip()
        # Must contain a comma between 'continent' and 'population'
        has_comma = "," in select_columns
        has_continent = "continent" in select_columns
        has_population = "population" in select_columns
        condition = has_comma and has_continent and has_population
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The SELECT clause contains both columns separated by a comma.",
            "The SELECT clause must contain both 'continent' and 'population', separated by a comma."
        )

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

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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.

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