import unittest
import psycopg2

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_balance_index_exists(self):
        """Check that the index 'balance_index' exists on 'BankAccounts'."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        self.cursor.execute("""
            SELECT indexname FROM pg_indexes 
            WHERE tablename = 'bankaccounts' AND indexname = 'balance_index';
        """)
        result = self.cursor.fetchone()
        _dynamic_test(
            self,
            result is not None,
            "The index 'balance_index' exists on the 'BankAccounts' table.",
            "The index 'balance_index' does not exist on the 'BankAccounts' table."
        )

    def test_balance_index_column(self):
        """Check that 'balance_index' is created on the 'balance' column."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        self.cursor.execute("""
            SELECT a.attname
            FROM pg_class t
            JOIN pg_index ix ON t.oid = ix.indrelid
            JOIN pg_class i ON i.oid = ix.indexrelid
            JOIN pg_attribute a ON a.attrelid = t.oid AND a.attnum = ANY(ix.indkey)
            WHERE t.relname = 'bankaccounts' AND i.relname = 'balance_index';
        """)
        columns = [row[0] for row in self.cursor.fetchall()]
        condition = 'balance' in columns and len(columns) == 1
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The index 'balance_index' is created on the 'balance' column only.",
            "The index 'balance_index' is not correctly created on the 'balance' column."
        )

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

Beginnen Sie eine spannende Reise durch SQL mit fortgeschrittenen Techniken in SQL. Lernen Sie die wichtigen ACID-Eigenschaften kennen, die die Datenintegrität bei Datenbanktransaktionen gewährleisten. Entdecken Sie fortgeschrittene Methoden zur Optimierung Ihrer Abfragen, um die Datenbankleistung zu verbessern. Erkunden Sie spezielle SQL-Funktionen wie Window Functions, Trigger, Data Control Language (DCL) und NoSQL-Datenbanken. Dies ermöglicht Ihnen einen sicheren und effektiven Umgang mit moderner Datenbankverwaltung.

Nun untersuchen wir die grundlegenden Prinzipien von ACID (Atomarität, Konsistenz, Isolation, Dauerhaftigkeit) im Datenbankmanagement. Diese Prinzipien gewährleisten zuverlässige Transaktionen, indem sie vollständige Operationen sicherstellen, Daten konsistent halten, gleichzeitige Transaktionen isolieren und eine dauerhafte Datenspeicherung garantieren.

Erfahren Sie, wie die Effizienz von SQL-Abfragen durch Indexoptimierung gesteigert werden kann. Vertiefen Sie das Verständnis für die Bedeutung von Indizes in der Datenbankleistung und lernen Sie, wie diese effektiv entworfen, implementiert und genutzt werden. Entdecken Sie Strategien zur Auswahl geeigneter Indizes, zum Verständnis ihrer Auswirkungen auf Ausführungspläne von Abfragen sowie zur Optimierung der Abfrageleistung durch gezielte Indexauswahl und -nutzung.

Dieser Abschnitt behandelt zentrale Themen wie Trigger, Window Functions und DCL (Data Control Language) und bietet umfassende Einblicke in deren Implementierung und Optimierungsstrategien. Darüber hinaus wird das Umfeld von NoSQL-DBMS beleuchtet, um ein fundiertes Verständnis von deren Architektur, Vorteilen und praktischen Anwendungen zu vermitteln.

Herausforderung: Erstellung eines B-Baum-Index

Lösung

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