Summary  
This chapter explains how to detect missing values in SQL by using the WHERE … IS NULL clause in a SELECT statement to filter rows where a column has no value.

General domain of usage  
Database queries

Jos arvo puuttuu tai on tuntematon rivillä, se tallennetaan muodossa `NULL`. Selvittääksesi, onko arvo `NULL`, et tarkista pelkkää yhtäsuuruutta. Sen sijaan käytetään `WHERE`-ehtoa yhdessä `IS NULL`-lausekkeen kanssa `SELECT`-lauseessa, jotta löydetään rivit, joissa sarakkeen arvo on `NULL`.

Syntaksi näyttää tältä:

```sql
SELECT columns
FROM table 
WHERE column_name IS NULL;
```

Seuraava esimerkki havainnollistaa tätä:




SELECT name
FROM country
WHERE region IS NULL;

import unittest
import pandas as pd
class TestTask(unittest.TestCase):
    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        import psycopg2
        cls.connection = psycopg2.connect(
            host="localhost",
            user="agent",
            password="qwerty",
            dbname="testdb",
            sslmode="disable"
        )
        cls.cursor = cls.connection.cursor()

    def test_correct_columns_selected(self):
        """Check that only 'name' and 'capital' columns are selected."""
        with open("query.sql", "r") as f:
            user_query = f.read()
        self.cursor.execute(user_query)
        columns = [desc[0] for desc in self.cursor.description]
        expected_cols = ["name", "capital"]
        condition = columns == expected_cols
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query selects only 'name' and 'capital' columns.",
            f"Query columns are {columns}, expected {expected_cols}."
        )

    def test_returns_only_null_population(self):
        """Check that only rows with population IS NULL are returned."""
        with open("query.sql", "r") as f:
            user_query = f.read()
        self.cursor.execute(user_query)
        rows = self.cursor.fetchall()
        if not rows:
            # No results, so nothing with NULL population
            condition = True
        else:
            # Check that every returned row corresponds to a country with population IS NULL
            for row in rows:
                name, capital = row
                self.cursor.execute(
                    "SELECT population FROM country WHERE name = %s AND capital = %s",
                    (name, capital)
                )
                pop = self.cursor.fetchone()
                if pop is None or pop[0] is not None:
                    condition = False
                    break
            else:
                condition = True
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "All returned rows have population IS NULL.",
            "Some returned rows do not have population IS NULL."
        )

    def test_expected_rows_present(self):
        """Check that all expected countries with NULL population are present."""
        # Get expected rows
        self.cursor.execute(
            "SELECT name, capital FROM country WHERE population IS NULL ORDER BY name, capital"
        )
        expected = self.cursor.fetchall()
        # Get user rows
        with open("query.sql", "r") as f:
            user_query = f.read()
        self.cursor.execute(user_query)
        user_rows = self.cursor.fetchall()
        # Compare as sets of tuples
        expected_set = set(expected)
        user_set = set(user_rows)
        missing = expected_set - user_set
        extra = user_set - expected_set
        condition = (missing == set())
        fail_msg = ""
        if missing:
            fail_msg += f"Missing expected rows: {missing}. "
        if extra:
            fail_msg += f"Found unexpected rows: {extra}."
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "All expected rows with NULL population are present.",
            fail_msg.strip()
        )

    def test_query_uses_is_null(self):
        """Check that the query uses 'IS NULL' in the WHERE clause for population."""
        with open("query.sql", "r") as f:
            user_query = f.read().lower().replace("\\n", " ")
        condition = ("where" in user_query and "population" in user_query and "is null" in user_query)
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query uses IS NULL for population in WHERE clause.",
            "Query does not use 'IS NULL' for population in WHERE clause."
        )

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

Tutustu SQL:n perusteisiin – tiedon hakemisesta sen integrointiin käytännön sovelluksiin. Olitpa vasta aloittamassa tietokantojen hallintaa tai haluat hyödyntää SQL:ää sovelluskehityksessä, tämä kurssi kattaa olennaiset asiat. Opit nopeasti hyödyntämään SQL:n koko potentiaalia tiedon hakemisesta ja hallinnasta sen sujuvaan integrointiin todellisiin sovelluksiin. Kurssin lopussa hallitset käytännön ongelmien ratkaisun SQL:llä ja kehitysprosessisi tehostuu.

Tässä osiossa opitaan käyttämään SQL SELECT -lausetta yksittäisen taulun sarakkeen, useiden taulun sarakkeiden ja kaikkien taulun sarakkeiden hakemiseen. Lisäksi selvitetään, miten palautetaan yksilölliset arvot.

Tässä osiossa tarkastellaan, kuinka kyselyn palauttamaa dataa voidaan järjestää ja priorisoida ORDER BY -lauseen avulla. Tämä lause sijoitetaan SELECT-lauseen loppuun ja sen avulla tulokset voidaan lajitella yhden tai useamman sarakkeen perusteella joko nousevaan tai laskevaan järjestykseen, mikä mahdollistaa merkityksellisemmän ja helpommin tulkittavan datan esittämisen.

Tässä osiossa opitaan suodattamaan palautettuja tietoja SELECT-lauseen WHERE-ehdon avulla. Käsitellään yhtäsuuruuden, erisuuruuden, suurempien ja pienempien arvojen sekä NULL-arvojen testaamista.

Tässä osiossa perehdytään hakuehtojen tarkentamiseen yhdistämällä WHERE-lausekkeita AND- ja OR-operaattoreiden avulla. Lisäksi käsitellään, miten NOT-operaattoria voidaan käyttää tiettyjen tulosten poissulkemiseen.

Tässä osiossa opimme, mitä SQL:n aggregaattifunktiot ovat ja kuinka niitä käytetään taulukoiden tietojen yhteenvedossa.

Arvon Puuttumisen Tarkistaminen

Arvon Puuttumisen Tarkistaminen

Ratkaisu