Summary  
This chapter explains how to use the SQL SELECT statement to retrieve a specific column from a table.

General domain of usage  
Relational database querying

**SQL**は、データベースとのユーザーインタラクションのためのプログラミング言語であり、データベースの照会、更新、管理に使用される。

定義

データベースは、大量のデータを保存、変更、処理するために設計された組織的な構造。

### SQLが重要な理由

SQLは、データベースの管理やクエリを効率的に行うために不可欠な言語。標準化されており、拡張性が高く、データの整合性を確保できる点で広く利用されている。他の技術との統合性も高く、さまざまなアプリケーションでリアルタイムのデータ処理や意思決定を支援する多用途なツール。

始めましょう。このコースでは、`country`データベース内の`country`テーブルを使用。コードエディタの右下に表示。

### SQL構文の説明

データベースからデータを取得するには、SQLの`SELECT`文を使用。
基本構文は以下の通り：

- **SELECT**：取得する列の指定；
- **FROM**：データを取得するテーブルの指定。

`sample`テーブルから`sample_table`列を取得する場合の構文：

```sql
SELECT sample
FROM sample_table;
```

次のクエリは、`continent`テーブルの`country`列のすべてのエントリを返す。

前述のクエリは、`SELECT`を使用して**countryテーブル**の**continent列**のみを取得。
`SELECT`キーワードの直後に列名を指定し、`FROM`キーワードでデータを取得するテーブル名を指定する必要がある点が重要。

import unittest
import pandas as pd
import sqlite3

class TestTask(unittest.TestCase):
    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        cls.connection = sqlite3.connect(":memory:")
        cls.cursor = cls.connection.cursor()
        # Create country table and insert test data
        cls.cursor.execute("""
        CREATE TABLE country (
            id INTEGER PRIMARY KEY,
            name TEXT,
            capital TEXT
        );
        """)
        capitals = [
            (1, "Japan", "Tokyo"),
            (2, "Latvia", "Riga"),
            (3, "Mexico", "Mexico City"),
            (4, "Netherlands", "Amsterdam"),
            (5, "Portugal", "Lisbon"),
            (6, "Sweden", "Stockholm"),
            (7, "Ukraine", "Kyiv"),
            (8, "USA", "Washington"),
            (9, "Thailand", "Bangkok"),
            (10, "Paraguay", "Asunción"),
            (11, "Philippines", "Manila"),
            (12, "New Zealand", "Wellington"),
            (13, "Norway", "Oslo"),
            (14, "Monaco", "Monaco"),
            (15, "Malta", "Valletta")
        ]
        cls.cursor.executemany("INSERT INTO country VALUES (?, ?, ?);", capitals)
        cls.connection.commit()

    def test_select_capital_column(self):
        """Check if the query selects only the 'capital' column from 'country' table."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        try:
            self.cursor.execute(query)
            rows = self.cursor.fetchall()
            columns = [desc[0] for desc in self.cursor.description]
            condition = (columns == ["capital"])
            success_msg = "Query selects only the 'capital' column from 'country' table."
            failure_msg = f"Query should select only the 'capital' column, but got: {columns}"
        except Exception as e:
            condition = False
            success_msg = ""
            failure_msg = f"Query failed to execute: {e}"
        _dynamic_test(self, condition, success_msg, failure_msg)

    def test_capital_column_values(self):
        """Check if all expected capital values are present in the result."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        expected_capitals = [
            "Tokyo", "Riga", "Mexico City", "Amsterdam", "Lisbon", "Stockholm", "Kyiv", "Washington", "Bangkok", "Asunción", "Manila", "Wellington", "Oslo", "Monaco", "Valletta"
        ]
        try:
            self.cursor.execute(query)
            rows = self.cursor.fetchall()
            result_capitals = [row[0] for row in rows]
            missing = [cap for cap in expected_capitals if cap not in result_capitals]
            condition = (len(missing) == 0)
            success_msg = "All expected capital values are present in the result."
            failure_msg = f"Expected capital(s) not found in result: {missing}"
        except Exception as e:
            condition = False
            success_msg = ""
            failure_msg = f"Query failed to execute: {e}"
        _dynamic_test(self, condition, success_msg, failure_msg)

    def test_row_count_matches(self):
        """Check if the number of rows matches the number of countries in the table."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        try:
            self.cursor.execute("SELECT COUNT(*) FROM country;")
            expected_count = self.cursor.fetchone()[0]
            self.cursor.execute(query)
            rows = self.cursor.fetchall()
            condition = (len(rows) == expected_count)
            success_msg = "Number of rows matches the number of countries in the table."
            failure_msg = f"Expected {expected_count} rows, but got {len(rows)}."
        except Exception as e:
            condition = False
            success_msg = ""
            failure_msg = f"Query failed to execute: {e}"
        _dynamic_test(self, condition, success_msg, failure_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。



SQLの集約関数を使用してテーブルデータを要約する方法を学びます。AVGおよびSUMで平均値や合計値を計算し、COUNTで行数をカウントし、MAXおよびMINで最大値や最小値を取得する方法を習得します。



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