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.connection.autocommit = True
        cls.cursor = cls.connection.cursor()

    def setUp(self):
        # Reset the balance and logs for account 789 before each test
        self.cursor.execute("UPDATE BankAccounts SET balance = 3500.00 WHERE account_number = 789;")
        self.cursor.execute("DELETE FROM UserLogs WHERE account_number = 789 AND action = 'Adding $100';")
        self.connection.commit()

    def test_balance_increased(self):
        """Check that the balance for account_number 789 is increased by 100."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        self.cursor.execute("SELECT balance FROM BankAccounts WHERE account_number = 789;")
        balance = float(self.cursor.fetchone()[0])
        _dynamic_test(
            self,
            abs(balance - 3600.00) < 0.0001,
            "Balance for account_number 789 increased by 100.",
            f"Balance for account_number 789 is not correct after update. Found: {balance}"
        )

    def test_log_entry_inserted(self):
        """Check that a log entry for 'Adding $100' is present for account_number 789 in UserLogs."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        self.cursor.execute("SELECT COUNT(*) FROM UserLogs WHERE account_number = 789 AND action = 'Adding $100';")
        count = self.cursor.fetchone()[0]
        _dynamic_test(
            self,
            count >= 1,
            "Log entry for 'Adding $100' inserted for account_number 789.",
            "No log entry for 'Adding $100' found for account_number 789."
        )

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

Påbörja en spännande resa genom SQL med Avancerade tekniker i SQL. Lär dig om de viktiga ACID-egenskaperna som säkerställer datakvalitet i databastransaktioner. Upptäck avancerade metoder för att optimera dina frågor och förbättra databasens prestanda. Utforska särskilda SQL-funktioner såsom fönsterfunktioner, triggers, Data Control Language (DCL) och NoSQL-databaser. Detta hjälper dig att hantera modern databashantering med självförtroende och effektivitet.

Nu utforskar vi de grundläggande principerna för ACID (Atomicitet, Konsistens, Isolering, Beständighet) inom databashantering. Dessa principer säkerställer tillförlitliga transaktioner genom att garantera fullständiga operationer, bibehålla datakonsistens, isolera samtidiga transaktioner och säkerställa permanent datalagring.

Utforska hur du kan förbättra effektiviteten i dina SQL-frågor genom indexoptimering. Fördjupa dig i indexens betydelse för databasprestanda och lär dig hur du utformar, implementerar och använder dem på ett effektivt sätt. Upptäck strategier för att välja lämpliga index, förstå deras påverkan på frågeexekveringsplaner samt optimera frågeprestanda genom val och användning av index.

Detta avsnitt utforskar centrala ämnen såsom triggers, fönsterfunktioner och DCL (Data Control Language), och erbjuder djupgående insikter i deras implementering och optimeringsstrategier. Vidare behandlas landskapet för NoSQL DBMS, med en grundlig genomgång av dess arkitektur, fördelar och praktiska tillämpningar.

Utmaning: Specificera Isoleringsnivå för Transaktion

Lösning

Awesome!

Utmaning: Specificera Isoleringsnivå för Transaktion

Lösning