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.

Nei database, le tabelle generalmente contengono grandi volumi di dati. Tuttavia, spesso è necessario recuperare solo porzioni specifiche dei dati invece dell'intero insieme. Per ottenere questo risultato, è necessario definire le condizioni per il recupero dei dati, note come criteri di filtraggio.

I dati vengono filtrati utilizzando una clausola `WHERE` che specifica i criteri di ricerca in un'istruzione `SELECT`. La clausola `WHERE` viene posizionata immediatamente dopo il nome della tabella.

Quando si specifica un valore di tipo stringa, come il nome di un paese, è necessario racchiudere il testo tra apici singoli (`'`).



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

L'istruzione `SELECT` ottiene 2 colonne dalla tabella `country` e restituisce solo le righe con il valore del continente `'Europe'`.

### Posizione della clausola

Quando si utilizzano le clausole `ORDER BY` e `WHERE`, è necessario che `ORDER BY` venga dopo la clausola `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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In questa sezione, apprenderemo come utilizzare l'istruzione SELECT di SQL per ottenere una singola colonna di una tabella, più colonne di una tabella e tutte le colonne di una tabella. Scopriremo inoltre come restituire valori unici.

In questa sezione, esamineremo come organizzare e dare priorità ai dati restituiti da una query utilizzando la clausola ORDER BY. Inserita alla fine di un'istruzione SELECT, questa clausola consente di ordinare i risultati in base a una o più colonne, sia in ordine crescente che decrescente, permettendo così una presentazione dei dati più significativa e facilmente interpretabile.

In questa sezione, apprenderemo come filtrare i dati restituiti utilizzando la clausola WHERE dell'istruzione SELECT. Impareremo come testare l'uguaglianza, la disuguaglianza, valori maggiori e minori rispetto a determinati intervalli 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, apprenderemo cosa sono le funzioni di aggregazione in SQL e come utilizzarle per riassumere i dati delle tabelle.

Utilizzo della Clausola WHERE

Posizione della clausola

Soluzione