Summary  
This chapter explains how to filter query results using the WHERE clause in SELECT statements—showing how to specify search criteria (including string literals) and the proper placement of ORDER BY after WHERE.

General domain of usage  
Database querying

データベースでは、テーブルが大量のデータを保持していることが一般的です。しかし、多くの場合、すべてのデータではなく特定の部分だけを取得したい場合があります。そのためには、データ取得の条件、すなわちフィルタリング条件を定義する必要があります。

データのフィルタリングには、`WHERE`文で検索条件を指定する`SELECT`句を使用します。`WHERE`句はテーブル名の直後に記述します。

国名などの文字列値を指定する場合は、テキストをシングルクォート（`'`）で囲む必要があります。



SELECT name, continent 
FROM country 
WHERE continent= 'Europe';

`SELECT`文は`country`テーブルから2つのカラムを取得し、continentの値が`'Europe'`である行のみを返します。

### 句の位置

`ORDER BY`句と`WHERE`句を使用する場合、必ず`ORDER BY`は`WHERE`の後に記述します。



SELECT capital, continent 
FROM country 
WHERE continent='Asia'
ORDER BY continent DESC;

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_returns_correct_rows(self):
        """Check that only countries from 'North America' are returned with correct columns."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        # Run user query
        self.cursor.execute(query)
        rows = self.cursor.fetchall()
        columns = [desc[0] for desc in self.cursor.description]
        df = pd.DataFrame(rows, columns=columns)

        # Solution dataframe
        self.cursor.execute("""
            SELECT id, name, region FROM country WHERE continent='North America';
        """)
        sol_rows = self.cursor.fetchall()
        sol_columns = [desc[0] for desc in self.cursor.description]
        sol_df = pd.DataFrame(sol_rows, columns=sol_columns)

        # Check matching rows and shape
        condition = df.shape == sol_df.shape and df.equals(sol_df)
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query returns only the correct rows from 'North America' with correct columns.",
            f"Query did not return the correct rows or columns for 'North America'. Expected:\\n{sol_df}\\nGot:\\n{df}"
        )

    def test_column_order_and_names(self):
        """Check that columns are exactly id, name, region (in this order)."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        columns = [desc[0] for desc in self.cursor.description]
        expected = ["id", "name", "region"]
        condition = columns == expected
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Columns are in the correct order: id, name, region.",
            f"Columns are not in the correct order. Expected: {expected}, Got: {columns}"
        )

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

SQLの基本を学びます。データのクエリから実際のアプリケーションへの統合までを網羅しています。データベース管理を始めたばかりの方や、アプリケーション開発プロジェクトでSQLを活用したい方に最適なコースです。SQLの持つ力を最大限に活用し、データのクエリや管理から実際のアプリケーションへの統合までを迅速に習得できます。コース修了時には、SQLを用いた実践的な課題解決能力と開発プロセス向上のスキルが身につきます。

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WHERE句の使用

句の位置

解答