Summary  
This chapter explains how to use the LIMIT clause in a SELECT statement to restrict the number of rows returned and shows how combining LIMIT with ORDER BY lets you retrieve specific subsets (such as top or bottom records).  

General domain of usage  
Relational database querying

Watch this video to see how the LIMIT clause works in SQL. You'll learn how to use LIMIT to control the number of rows returned by your queries, see practical examples, and understand where to place the LIMIT clause in your SELECT statements. This visual walkthrough will help you confidently apply LIMIT when you only need a specific number of results from your data.

Es ist bekannt, dass der Operator `SELECT` alle Zeilen einer Tabelle für alle oder bestimmte Spalten abrufen kann. Doch was ist, wenn nur eine bestimmte Anzahl von Zeilen benötigt wird?

Dies lässt sich mit der `LIMIT`-Klausel erreichen. Sie wird immer am Ende der Abfrage verwendet. Die Syntax lautet wie folgt:

```sql
SELECT columns
FROM table 
LIMIT number_of_rows;
```

Im folgenden Beispiel werden die ersten 7 Zeilen (in unserem Fall **die Hauptstädte der Länder**) aus der Spalte extrahiert:

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 setUp(self):
        with open("query.sql", "r") as f:
            self.query = f.read()

    def test_result_three_distinct(self):
        """Check that query returns exactly 3 distinct continent values."""
        self.cursor.execute(self.query)
        rows = self.cursor.fetchall()
        continents = [row[0] for row in rows]
        unique_continents = set([c for c in continents if c is not None])
        correct_length = len(rows) == 3
        correct_distinct = len(unique_continents) == 3
        _dynamic_test(
            self,
            correct_length and correct_distinct,
            "Query returns exactly 3 distinct continent values.",
            f"Query must return exactly 3 distinct continent values. Got {len(rows)} rows and {len(unique_continents)} unique continents."
        )
    
    def test_select_distinct_used(self):
        """Check if SELECT DISTINCT is used on the continent column."""
        query = self.query.lower().replace("\\n", " ").replace("\t", " ")
        has_select_distinct = "distinct" in query
        _dynamic_test(
            self,
            has_select_distinct,
            "Query uses the DISTINCT keyword.",
            "Query must use the DISTINCT keyword."
        )

    def test_column_name_is_continent(self):
        """Check that the output column is named 'continent'."""
        self.cursor.execute(self.query)
        columns = [desc[0].lower() for desc in self.cursor.description]
        _dynamic_test(
            self,
            columns == ["continent"],
            "Output column is named 'continent'.",
            f"Output column should be named 'continent', 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

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In diesem Abschnitt untersuchen wir, wie Daten, die von einer Abfrage zurückgegeben werden, mithilfe der ORDER BY-Klausel organisiert und priorisiert werden können. Diese Klausel wird am Ende einer SELECT-Anweisung platziert und ermöglicht es, die Ergebnisse nach einer oder mehreren Spalten entweder aufsteigend oder absteigend zu sortieren, was eine aussagekräftigere und leichter interpretierbare Datenausgabe ermöglicht.

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In diesem Abschnitt lernen wir, was SQL-Aggregatfunktionen sind und wie sie verwendet werden, um Tabellendaten zusammenzufassen.

Ergebnismenge Begrenzen

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