Summary  
This chapter explains how to apply logical negation using the NOT operator to reverse conditions and exclude unwanted records in code queries.

General domain of usage  
Database querying

This video visually demonstrates how to use the NOT operator in SQL queries. You will see how NOT can exclude specific records from query results, focusing on practical examples with the country table. The video walks through the syntax and shows how to write a query that retrieves all countries not located in a certain continent, reinforcing how NOT helps you filter out unwanted data efficiently.

Ehdon **kumottamiseksi** käytetään avainsanaa `NOT`.

`NOT`-operaattori on **olennaisen tärkeä**, kun halutaan **sulkea pois** tietyt tietueet kyselyn tuloksista. Sen avulla voidaan määrittää ehdot, joiden **ei** tule täyttyä, jolloin ei-toivotut tiedot suodatetaan pois. Tämä on erityisen hyödyllistä tilanteissa, joissa halutaan keskittyä tietojoukon osaan, joka ei täytä tiettyjä kriteerejä.

Tarkastellaan ensin syntaksia:

```sql
SELECT columns
FROM table 
WHERE NOT condition;
```

Seuraavaksi esimerkki:

SELECT name, capital
FROM country
WHERE NOT continent='Asia';

`NOT`-operaattori hylkää tässä ehdon; näin ollen se valitsee kaikki mantereet, jotka eivät ole Asia.

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_selects_correct_columns_in_order(self):
        """Check that the query selects 'name' and 'capital' columns in correct 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_columns = ['name', 'capital']
        condition = columns == expected_columns
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query selects 'name' and 'capital' columns in correct order.",
            f"Query does not select the correct columns/order. Got: {columns}"
        )

    def test_excludes_south_america(self):
        """Check that no result row has continent = 'South America'."""
        # Get all countries from solution query
        solution_query = """
        SELECT name, capital FROM country WHERE NOT continent = 'South America';
        """
        self.cursor.execute(solution_query)
        expected_rows = self.cursor.fetchall()
        self.cursor.execute("SELECT name, capital, continent FROM country;")
        all_rows = self.cursor.fetchall()
        # Run user query
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        user_rows = self.cursor.fetchall()
        # Get all countries whose continent is not South America
        self.cursor.execute("SELECT name, capital FROM country WHERE continent = 'South America';")
        south_america_rows = set(self.cursor.fetchall())
        user_rows_set = set(user_rows)
        # Ensure no row in user_rows is from South America
        intersection = user_rows_set.intersection(south_america_rows)
        condition = len(intersection) == 0
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query result does not include any country from 'South America'.",
            f"Query result includes countries from 'South America': {intersection}"
        )

    def test_returns_all_expected_rows(self):
        """Check that all expected rows are present in the result."""
        # Reference solution
        solution_query = "SELECT name, capital FROM country WHERE NOT continent = 'South America';"
        self.cursor.execute(solution_query)
        expected_rows = set(self.cursor.fetchall())
        # User query
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        user_rows = set(self.cursor.fetchall())
        missing = expected_rows - user_rows
        extra = user_rows - expected_rows
        condition = len(missing) == 0 and len(extra) == 0
        msg = "Query returns all and only the expected rows."
        if not condition:
            msg = f"Missing rows: {missing}. Unexpected rows: {extra}."
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query returns all and only the expected rows.",
            msg
        )

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

Tämä kurssi sopii erinomaisesti aloittelijoille, jotka haluavat tutustua SQL:n maailmaan. Olitpa vasta aloittamassa tietokantojen hallintaa tai tavoitteena käyttää SQL:ää sovelluskehitysprojekteissasi, kurssi kattaa olennaiset perusteet. Opit nopeasti hyödyntämään SQL:n koko potentiaalia aina tietojen kyselystä ja hallinnasta niiden integrointiin todellisiin sovelluksiin. Kurssin lopussa hallitset käytännön ongelmien ratkaisun SQL:llä ja kehitysprosessisi tehostamisen.

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

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

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

NOT-Operaattorin Käyttö

Ratkaisu