Summary  
The SQL NOT operator negates a condition in a WHERE clause, allowing you to exclude rows that meet specific criteria.

General domain of usage  
Database querying and data filtering

条件を**打ち消す**ためには、キーワード`NOT`を使用。

`NOT`演算子は、特定のレコードをクエリ結果から**除外**したい場合に**不可欠**。満たしてほしくない条件を指定でき、不要なデータを効果的にフィルタリング可能。特定の基準を満たさないデータのサブセットに注目したい場合に特に有用。

まず、構文を確認：

```sql
SELECT columns
FROM table 
WHERE NOT condition;
```

以下の例を参照：

SELECT name, capital
FROM country
WHERE NOT continent='Asia';

ここで`NOT`演算子は条件を否定し、大陸がAsia以外のものに一致。

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.cursor = cls.connection.cursor()

    def test_selects_correct_columns_in_order(self):
        """Check that the query selects 'name' and 'capital' columns in correct 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_columns = ['name', 'capital']
        condition = columns == expected_columns
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query selects 'name' and 'capital' columns in correct order.",
            f"Query does not select the correct columns/order. Got: {columns}"
        )

    def test_excludes_south_america(self):
        """Check that no result row has continent = 'South America'."""
        # Get all countries from solution query
        solution_query = """
        SELECT name, capital FROM country WHERE NOT continent = 'South America';
        """
        self.cursor.execute(solution_query)
        expected_rows = self.cursor.fetchall()
        self.cursor.execute("SELECT name, capital, continent FROM country;")
        all_rows = self.cursor.fetchall()
        # Run user query
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        user_rows = self.cursor.fetchall()
        # Get all countries whose continent is not South America
        self.cursor.execute("SELECT name, capital FROM country WHERE continent = 'South America';")
        south_america_rows = set(self.cursor.fetchall())
        user_rows_set = set(user_rows)
        # Ensure no row in user_rows is from South America
        intersection = user_rows_set.intersection(south_america_rows)
        condition = len(intersection) == 0
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query result does not include any country from 'South America'.",
            f"Query result includes countries from 'South America': {intersection}"
        )

    def test_returns_all_expected_rows(self):
        """Check that all expected rows are present in the result."""
        # Reference solution
        solution_query = "SELECT name, capital FROM country WHERE NOT continent = 'South America';"
        self.cursor.execute(solution_query)
        expected_rows = set(self.cursor.fetchall())
        # User query
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        user_rows = set(self.cursor.fetchall())
        missing = expected_rows - user_rows
        extra = user_rows - expected_rows
        condition = len(missing) == 0 and len(extra) == 0
        msg = "Query returns all and only the expected rows."
        if not condition:
            msg = f"Missing rows: {missing}. Unexpected rows: {extra}."
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query returns all and only the expected rows.",
            msg
        )

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

SELECTやWHEREを使用したデータの取得やフィルタリング、ORDER BYによる結果の並べ替え、COUNT、AVG、SUMなどの集約関数による集計まで、SQLの基本を学びます。実践的な課題を通じて、実際のデータセットに自信を持ってクエリを実行するスキルを身につけます。

SQLのSELECT文を使用して、テーブルから単一列、複数列、すべての列を取得する方法を学習します。重複しない行の取得や、クエリで返される結果数の制限方法についても解説します。

ORDER BY句を使用してクエリ結果を整理する方法を学びます。1つまたは複数の列でデータを並べ替え、昇順または降順で並べ替え方向を制御し、より明確な出力を実現します。



WHERE句を使用してクエリ結果をフィルタリングする方法を学びます。等価性および非等価性のテスト、値の範囲チェック、データ内のNULL値の識別について解説します。

WHERE句とANDおよびOR演算子を組み合わせて検索条件を絞り込む方法を学びます。NOT演算子を使用して、クエリから特定の結果を除外する方法についても解説します。



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チャレンジ：NOT演算子の使用

チャレンジ：NOT演算子の使用

解答