Summary  
This chapter explains how to use the SUM aggregate function to calculate the total of numerical values in a column, optionally filtered by specified conditions.

General domain of usage  
Relational database querying and reporting.

`SUM()` palauttaa annetun sarakkeen kaikkien arvojen summan.

Tässä on esimerkki:

SELECT SUM(population) 
FROM country 
WHERE continent='Asia';

`SUM()`-funktio laskee kaikkien `country`-taulun Aasian maiden väkilukujen kokonaismäärän.

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_sum_function_used(self):
        """Check that SUM() is used in the query."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        condition = "sum" in query.lower()
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "SUM() function is used in the query.",
            "SUM() function is not used in the query."
        )
    def test_correct_total_surfacearea(self):
        """Check that the result is the correct sum of surfacearea for Europe."""
        # Calculate expected sum based on init script
        europe_rows = [
            64589,    # Latvia
            41526,    # Netherlands
            91982,    # Portugal
            449964,   # Sweden
            603700,   # Ukraine
            323877,   # Norway
            1.50,     # Monaco
            316       # Malta
        ]
        # The database stores Monaco's surface area as 2 (not 1.5), so adjust expected sum accordingly
        expected_sum = sum([64589, 41526, 91982, 449964, 603700, 323877, 2, 316])

        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        result = self.cursor.fetchone()
        # result is tuple like (sum,)
        if result is not None:
            user_sum = float(result[0])
        else:
            user_sum = None
        # Allow small error due to float
        condition = user_sum is not None and abs(user_sum - expected_sum) < 0.01
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            f"Query returns the correct sum of surfacearea for Europe: {expected_sum}.",
            f"Query does not return the correct sum for Europe. Expected: {expected_sum}, Got: {user_sum}"
        )

    def test_no_extra_rows(self):
        """Check that only one row is returned."""
        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 a single row as expected.",
            f"Query returned {len(rows)} rows instead of 1."
        )

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):
    import re
    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

Tämä kurssi sopii erinomaisesti aloittelijoille, jotka haluavat tutustua SQL:n maailmaan. Olitpa sitten vasta aloittamassa tietokantojen hallintaa tai tähtäämässä SQL:n käyttöön sovelluskehitysprojekteissa, kurssi kattaa olennaiset perusteet. Opit nopeasti hyödyntämään SQL:n koko potentiaalia aina tietojen kyselystä ja hallinnasta niiden saumattomaan integrointiin käytännön sovelluksiin. Kurssin lopussa hallitset käytännön ongelmien ratkaisun SQL:llä ja kehitysprosessisi tehostuu.

Tässä osiossa opimme käyttämään SQL SELECT -lausetta yksittäisen taulukon sarakkeen, useiden taulukon sarakkeiden ja kaikkien taulukon sarakkeiden hakemiseen. Lisäksi selvitämme, miten palautetaan yksilölliset arvot.

Tässä osiossa perehdytään siihen, miten kyselyn palauttamaa dataa voidaan järjestää ja priorisoida ORDER BY -lauseen avulla. Tämä lause sijoitetaan SELECT-lauseen loppuun ja sen avulla tulokset voidaan lajitella yhden tai useamman sarakkeen perusteella joko nousevaan tai laskevaan järjestykseen, mikä mahdollistaa merkityksellisemmän ja helpommin tulkittavan datan esittämisen.

Tässä osiossa opimme, kuinka palautettua dataa suodatetaan SELECT-lauseen WHERE-ehdon avulla. Opimme testaamaan yhtäsuuruutta, erisuuruutta, suurempia ja pienempiä arvoja sekä NULL-arvoja.

Tässä osiossa tarkastellaan, kuinka hakuehtoja voidaan tarkentaa yhdistämällä WHERE-lausekkeita AND- ja OR-operaattoreiden avulla. Lisäksi käsitellään, miten NOT-operaattoria voidaan käyttää tiettyjen tulosten poissulkemiseen.

Tässä osiossa opimme, mitä SQL:n yhteenvetofunktiot ovat ja miten niitä käytetään taulukoiden tietojen yhteenvedossa.

SUM()-Funktio

Ratkaisu

SUM()-Funktio

Ratkaisu