Summary  
This chapter covers how to sort query results by multiple columns using the ORDER BY clause with comma-separated column names to establish primary and secondary sort priorities.

General domain of usage  
Database querying

In this video, you will learn how to sort data by multiple columns in SQL using the ORDER BY clause. You will see that by listing columns separated by commas, you can control the sorting priority. The first column determines the main order, and the second column is used when rows have the same value in the first column. For example, the query SELECT id, population, capital FROM country ORDER BY population, capital; will sort the countries first by population in ascending order, and if two countries have the same population, it will then sort them by capital. This technique helps you organize complex data sets more precisely.

Il est également possible de trier selon plusieurs colonnes. Il faut spécifier les noms des colonnes **séparés par des virgules**.

La première colonne indiquée dans le tri aura la **priorité**, puis le tri s'effectuera selon la deuxième colonne.

La syntaxe sera la suivante :

```sql
SELECT columns 
FROM table 
ORDER BY column_with_priority, column2, ...
```

Voici un exemple qui récupère trois colonnes et trie les résultats selon deux d'entre elles : d'abord par `population`, puis par `capital` :

SELECT ID, population, capital 
FROM country 
ORDER BY population, capital;

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_selects_correct_columns_and_order(self):
        """Check that the query selects exactly the columns: continent, region, population, capital in that order."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        colnames = [desc[0] for desc in self.cursor.description]
        expected = ["continent", "region", "population", "capital"]
        condition = colnames == expected
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query selects columns in correct order.",
            f"Expected columns {expected}, got {colnames}."
        )

    def test_order_by_continent_population(self):
        """Check that the result is ordered first by continent, then by population (ascending)."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        rows = self.cursor.fetchall()
        if not rows or len(rows) < 2:
            _dynamic_test(
                self,
                True,
                "Result has less than 2 rows, ordering cannot be tested.",
                ""
            )
            return
        df = pd.DataFrame(rows, columns=[desc[0] for desc in self.cursor.description])
        # Sort with pandas to expected order
        expected_df = df.sort_values(by=["continent", "population"], ascending=[True, True], na_position='last').reset_index(drop=True)
        user_df = df.reset_index(drop=True)
        condition = expected_df[["continent", "population"]].equals(user_df[["continent", "population"]])
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Rows are ordered by continent and then by population.",
            "Rows are not ordered by continent and then by population."
        )

    def test_selects_from_country_table(self):
        """Check that the query selects from the country table (by verifying result matches expected rows from country table)."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        user_rows = self.cursor.fetchall()
        self.cursor.execute("SELECT continent, region, population, capital FROM country ORDER BY continent, population;")
        expected_rows = self.cursor.fetchall()
        condition = user_rows == expected_rows
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query retrieves correct rows from country table.",
            "Query does not retrieve correct rows from country table."
        )

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

Ce cours est idéal pour les débutants souhaitant explorer le monde du SQL. Que vous débutiez dans la gestion de bases de données ou que vous souhaitiez utiliser SQL pour vos projets de développement d'applications, ce cours couvre les notions essentielles. Vous apprendrez rapidement à exploiter tout le potentiel de SQL, de l'interrogation et la gestion des données à son intégration fluide dans des applications réelles. À la fin du cours, vous aurez la confiance et les compétences nécessaires pour résoudre des problèmes pratiques avec SQL et améliorer votre processus de développement.

Dans cette section, nous apprendrons à utiliser l'instruction SELECT de SQL pour obtenir une colonne d'une table, plusieurs colonnes d'une table et toutes les colonnes d'une table. Nous découvrirons également comment retourner des valeurs uniques.

Dans cette section, nous examinerons comment organiser et hiérarchiser les données renvoyées par une requête à l'aide de la clause ORDER BY. Placée à la fin d'une instruction SELECT, cette clause permet de trier les résultats selon une ou plusieurs colonnes, en ordre croissant ou décroissant, offrant ainsi une sortie de données plus significative et facilement interprétable.

Dans cette section, nous apprendrons à filtrer les données retournées à l'aide de la clause WHERE de l'instruction SELECT. Nous verrons comment tester l'égalité, l'inégalité, les plages de valeurs supérieures et inférieures, ainsi que les valeurs NULL.

Dans cette section, nous examinerons comment affiner vos conditions de recherche en combinant les clauses WHERE avec les opérateurs AND et OR. Nous aborderons également l'utilisation de l'opérateur NOT pour exclure certains résultats.

Dans cette section, nous découvrirons ce que sont les fonctions d'agrégation SQL et comment les utiliser pour résumer les données d'une table.

Tri par Plusieurs Colonnes

Solution