Summary  
This chapter explains the SQL COUNT() aggregate function for counting rows in a table, either matching specific columns or counting all rows with COUNT(*).

General domain of usage  
Relational database querying and reporting

`COUNT()` er en funksjon som lar deg telle rader i en tabell eller telle hvor mange rader som oppfyller bestemte kriterier.

Se eksempelet:

For å telle totalt antall rader i tabellen, bruk følgende syntaks:

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_count_asian_countries_population_over_1m(self):
        """Check if the query returns the correct count for Asian countries with population > 1,000,000."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        rows = self.cursor.fetchall()
        # There are 3 countries in Asia with population > 1,000,000: Japan, Thailand, Philippines
        expected_count = 3
        # The result should be a single row with a single value
        condition = (
            len(rows) == 1 and
            len(rows[0]) == 1 and
            rows[0][0] == expected_count
        )
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Correct count returned for Asian countries with population over 1,000,000.",
            f"Expected count {expected_count}, but got {rows[0][0] if rows and rows[0] else 'no result'}."
        )

    def test_no_extra_rows(self):
        """Ensure only a single row is returned by the query."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        rows = self.cursor.fetchall()
        condition = len(rows) == 1
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query returns exactly one row.",
            f"Query returned {len(rows)} rows instead of 1."
        )

    def test_no_extra_columns(self):
        """Ensure only a single column is returned by the query."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        rows = self.cursor.fetchall()
        condition = len(rows) > 0 and len(rows[0]) == 1
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query returns exactly one column.",
            f"Query returned {len(rows[0]) if rows else 0} columns instead of 1."
        )

    def test_query_is_case_sensitive_for_asia(self):
        """Ensure the query does not match 'asia' in lowercase: only 'Asia' should be matched."""
        # Insert a country with continent as 'asia' (lowercase) and population > 1M
        self.cursor.execute("INSERT INTO country (id, name, continent, region, surfacearea, capital, population) VALUES (100, 'FakeAsia', 'asia', NULL, 1000, 'FakeCity', 2000000);")
        self.connection.commit()
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        rows = self.cursor.fetchall()
        expected_count = 3  # Should NOT count the lowercase 'asia' row
        condition = (
            len(rows) == 1 and
            len(rows[0]) == 1 and
            rows[0][0] == expected_count
        )
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query is case sensitive for 'Asia'.",
            f"Query counted rows with 'asia' (lowercase). Expected {expected_count}, got {rows[0][0] if rows and rows[0] else 'no result'}."
        )
        # Clean up
        self.cursor.execute("DELETE FROM country WHERE id=100;")
        self.connection.commit()

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

Utforsk det grunnleggende i SQL, fra å hente og filtrere data med SELECT og WHERE til å sortere resultater med ORDER BY og oppsummere dem med aggregeringsfunksjoner som COUNT, AVG og SUM. Gjennom praktiske utfordringer bygger du ferdigheter til å utføre spørringer på reelle datasett med trygghet.

Utforsk hvordan du henter én, flere eller alle kolonner fra en tabell ved hjelp av SQL SELECT-setningen. Lær å returnere distinkte rader og begrense antall resultater som returneres av en spørring.

Lær hvordan du organiserer spørringsresultater ved hjelp av ORDER BY-setningen. Forstå hvordan du sorterer data etter én eller flere kolonner, og styr sorteringsretningen med stigende eller synkende rekkefølge for tydeligere resultater.



Utforsk hvordan du kan filtrere spørringsresultater ved hjelp av WHERE-setningen. Lær å teste for likhet og ulikhet, kontrollere verdier mot et intervall, og identifisere NULL-verdier i dataene dine.

Utforsk hvordan du kan forbedre søkekriteriene ved å kombinere WHERE-setninger med AND- og OR-operatorene. Lær å bruke NOT-operatoren for å utelukke spesifikke resultater fra spørringen din.



Utforsk hvordan du kan oppsummere tabelldata ved hjelp av SQL-aggregeringsfunksjoner. Lær å beregne gjennomsnitt og totaler med AVG og SUM, telle rader med COUNT, og finne ytterverdier med MAX og MIN.



Utfordring: COUNT()-funksjonen

Utfordring: COUNT()-funksjonen

Løsning