Summary  
This chapter explains how to use the SQL WHERE clause in a SELECT statement to filter rows based on conditions (e.g., equals, greater than, less than, not equal).

General domain of usage  
Relational database querying

This video demonstrates how to use the WHERE clause in SQL to filter data from a table. You will see how to write a SELECT statement with a WHERE clause, specify conditions for filtering rows, and understand where the WHERE clause fits in the query structure. Real examples using the country table will help you see how to retrieve only the rows that match your criteria, such as selecting countries from a specific continent.

En las bases de datos, las tablas suelen contener grandes volúmenes de datos. Sin embargo, con frecuencia se requiere recuperar únicamente partes específicas de los datos en lugar de la totalidad. Para lograr esto, es necesario definir las condiciones para la recuperación de datos, conocidas como criterios de filtrado.

Los datos se filtran utilizando una cláusula `WHERE` que especifica los criterios de búsqueda en una sentencia `SELECT`. La cláusula `WHERE` aparece inmediatamente después del nombre de la tabla.

Al especificar un valor de texto, como el nombre de un país, es necesario encerrar el texto entre comillas simples (`'`).



SELECT name, continent 
FROM country 
WHERE continent='Europe';

La sentencia `SELECT` obtiene 2 columnas de la tabla `country` y devuelve solo las filas cuyo valor en la columna continent es `'Europe'`.

### Posición de las cláusulas

Al utilizar las cláusulas `ORDER BY` y `WHERE`, se debe asegurar que `ORDER BY` aparezca después de la cláusula `WHERE`.



SELECT capital, continent 
FROM country 
WHERE continent='Asia'
ORDER BY continent DESC;

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 test_query_returns_correct_rows(self):
        """Check that only countries from 'North America' are returned with correct columns."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        # Run user query
        self.cursor.execute(query)
        rows = self.cursor.fetchall()
        columns = [desc[0] for desc in self.cursor.description]
        df = pd.DataFrame(rows, columns=columns)

        # Solution dataframe
        self.cursor.execute("""
            SELECT id, name, region FROM country WHERE continent='North America';
        """)
        sol_rows = self.cursor.fetchall()
        sol_columns = [desc[0] for desc in self.cursor.description]
        sol_df = pd.DataFrame(sol_rows, columns=sol_columns)

        # Check matching rows and shape
        condition = df.shape == sol_df.shape and df.equals(sol_df)
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query returns only the correct rows from 'North America' with correct columns.",
            f"Query did not return the correct rows or columns for 'North America'. Expected:\\n{sol_df}\\nGot:\\n{df}"
        )

    def test_column_order_and_names(self):
        """Check that columns are exactly id, name, region (in this 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 = ["id", "name", "region"]
        condition = columns == expected
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Columns are in the correct order: id, name, region.",
            f"Columns are not in the correct order. Expected: {expected}, 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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En esta sección, aprenderemos qué son las funciones de agregación en SQL y cómo utilizarlas para resumir los datos de una tabla.

Uso de la Cláusula WHERE

Posición de las cláusulas

Solución