Summary  
This chapter explains how to retrieve multiple columns from a relational table by listing the desired column names, separated by commas, in a SELECT statement.

General domain of usage  
Database querying

## Ispezione della tabella

Analisi approfondita del database `country`. Questo database contiene una sola tabella, anch'essa chiamata `country`. Verranno esaminati più dettagliatamente i dati presenti in questa tabella.

Questa tabella contiene **15 righe**, che rappresentano 15 record unici relativi a diversi paesi.

Ora, una panoramica delle colonne. La tabella include **7 colonne**: `id`, `name`, `continent`, `region`, `SurfaceArea`, `capital` e `population`.

1. `id` - identificatore univoco per ogni record;

2. `name` - nome del paese;

3. `continent` - continente in cui si trova il paese;

4. `region` - regione specifica all'interno del continente;

5. `SurfaceArea` - superficie totale del paese;

6. `capital` - città capitale del paese;

7. `population` - numero di abitanti del paese.



## Sintassi per la selezione di più colonne

Per recuperare più colonne, utilizzare l'istruzione `SELECT`. Dopo `SELECT`, elencare i nomi delle colonne da recuperare, separati da virgole.

La sintassi è la seguente:

```sql
SELECT column1, column2, column3 
FROM table_name;
```

Ecco un esempio di come selezionare **tre** colonne dalla tabella `country`:

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_retrieves_correct_columns(self):
        """Check if query retrieves only 'continent' and 'population' columns from 'country'."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        columns = [desc[0].lower() for desc in self.cursor.description]
        expected_columns = ["continent", "population"]
        condition = columns == expected_columns
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The query retrieves only the 'continent' and 'population' columns in the correct order.",
            f"The query should retrieve only the columns 'continent' and 'population' in order, but got: {columns}."
        )

    def test_query_uses_correct_table(self):
        """Check if query returns the expected number of rows from 'country' table (should be 15)."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        rows = self.cursor.fetchall()
        condition = len(rows) == 15
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The query uses the correct table and returns 15 rows.",
            f"The query should return 15 rows from the 'country' table, but got {len(rows)} rows."
        )

    def test_query_column_separator(self):
        """Check that both columns are selected and separated by a comma in the SELECT clause."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read().lower().replace("\\n", " ")
        # Find the SELECT ... FROM part
        select_from = query.split("from")[0]
        # Remove SELECT keyword
        select_columns = select_from.replace("select", "").strip()
        # Must contain a comma between 'continent' and 'population'
        has_comma = "," in select_columns
        has_continent = "continent" in select_columns
        has_population = "population" in select_columns
        condition = has_comma and has_continent and has_population
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "The SELECT clause contains both columns separated by a comma.",
            "The SELECT clause must contain both 'continent' and 'population', separated by a comma."
        )

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 questa sezione, apprenderemo come filtrare i dati restituiti utilizzando la clausola WHERE dell'istruzione SELECT. Impareremo come testare l'uguaglianza, la disuguaglianza, intervalli di valori maggiori e minori, e valori NULL.

In questa sezione, esploreremo come affinare le condizioni di ricerca combinando le clausole WHERE con gli operatori AND e OR. Verrà inoltre illustrato come l'operatore NOT possa essere utilizzato per escludere determinati risultati.

In questa sezione, verrà illustrato cosa sono le funzioni di aggregazione in SQL e come utilizzarle per riassumere i dati di una tabella.

Recupero di Più Colonne

Ispezione della tabella

Sintassi per la selezione di più colonne

Soluzione

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