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.connection.autocommit = True
        cls.cursor = cls.connection.cursor()

    def setUp(self):
        # Reset the balance and logs for account 789 before each test
        self.cursor.execute("UPDATE BankAccounts SET balance = 3500.00 WHERE account_number = 789;")
        self.cursor.execute("DELETE FROM UserLogs WHERE account_number = 789 AND action = 'Adding $100';")
        self.connection.commit()

    def test_balance_increased(self):
        """Check that the balance for account_number 789 is increased by 100."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        self.cursor.execute("SELECT balance FROM BankAccounts WHERE account_number = 789;")
        balance = float(self.cursor.fetchone()[0])
        _dynamic_test(
            self,
            abs(balance - 3600.00) < 0.0001,
            "Balance for account_number 789 increased by 100.",
            f"Balance for account_number 789 is not correct after update. Found: {balance}"
        )

    def test_log_entry_inserted(self):
        """Check that a log entry for 'Adding $100' is present for account_number 789 in UserLogs."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        self.cursor.execute("SELECT COUNT(*) FROM UserLogs WHERE account_number = 789 AND action = 'Adding $100';")
        count = self.cursor.fetchone()[0]
        _dynamic_test(
            self,
            count >= 1,
            "Log entry for 'Adding $100' inserted for account_number 789.",
            "No log entry for 'Adding $100' found for account_number 789."
        )

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: Festlegung des Isolationsniveaus für Transaktionen

Lösung

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