Summary  
This chapter explains how to use the SQL SELECT statement to retrieve a specific column from a table.

General domain of usage  
Relational database querying

**SQL**は、データベースとのユーザーインタラクションのためのプログラミング言語であり、データベースの検索、更新、管理に使用される。

定義

データベースは、大量のデータを保存、変更、処理するために設計された組織的な構造。

### SQLが重要な理由

SQLは、データベースの管理やクエリを効率的に行うために不可欠な言語。標準化されており、拡張性が高く、データの整合性を確保できる点から広く利用されている。他の技術との統合性も高く、さまざまなアプリケーションでリアルタイムデータ処理や意思決定を支援する多用途なツール。

始めましょう。このコースでは、`country`データベース内の`country`テーブルを使用。右下のコードエディタの下に表示されている。

### SQL構文の説明

データベースからデータを取得するには、SQLでは`SELECT`文を使用します。基本的な構文は以下の通りです。

- **SELECT**：取得する列を指定
- **FROM**：データを取得するテーブルを指定

例えば、`sample`テーブルから`sample_table`列を取得する場合の構文は次の通りです。

```sql
SELECT sample FROM sample_table;
```

次のクエリは、`continent`テーブルの`country`列のすべてのエントリを返します。

前述のクエリでは、`SELECT`を利用して**countryテーブル**の**continent列**のみを取得しました。
`SELECT`キーワードの直後に列名を指定し、`FROM`キーワードでデータを取得するテーブル名を指定する必要がある点に注意してください。

import unittest
import pandas as pd
import sqlite3

class TestTask(unittest.TestCase):
    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        cls.connection = sqlite3.connect(":memory:")
        cls.cursor = cls.connection.cursor()
        # Create country table and insert test data
        cls.cursor.execute("""
        CREATE TABLE country (
            id INTEGER PRIMARY KEY,
            name TEXT,
            capital TEXT
        );
        """)
        capitals = [
            (1, "Japan", "Tokyo"),
            (2, "Latvia", "Riga"),
            (3, "Mexico", "Mexico City"),
            (4, "Netherlands", "Amsterdam"),
            (5, "Portugal", "Lisbon"),
            (6, "Sweden", "Stockholm"),
            (7, "Ukraine", "Kyiv"),
            (8, "USA", "Washington"),
            (9, "Thailand", "Bangkok"),
            (10, "Paraguay", "Asunción"),
            (11, "Philippines", "Manila"),
            (12, "New Zealand", "Wellington"),
            (13, "Norway", "Oslo"),
            (14, "Monaco", "Monaco"),
            (15, "Malta", "Valletta")
        ]
        cls.cursor.executemany("INSERT INTO country VALUES (?, ?, ?);", capitals)
        cls.connection.commit()

    def test_select_capital_column(self):
        """Check if the query selects only the 'capital' column from 'country' table."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        try:
            self.cursor.execute(query)
            rows = self.cursor.fetchall()
            columns = [desc[0] for desc in self.cursor.description]
            condition = (columns == ["capital"])
            success_msg = "Query selects only the 'capital' column from 'country' table."
            failure_msg = f"Query should select only the 'capital' column, but got: {columns}"
        except Exception as e:
            condition = False
            success_msg = ""
            failure_msg = f"Query failed to execute: {e}"
        _dynamic_test(self, condition, success_msg, failure_msg)

    def test_capital_column_values(self):
        """Check if all expected capital values are present in the result."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        expected_capitals = [
            "Tokyo", "Riga", "Mexico City", "Amsterdam", "Lisbon", "Stockholm", "Kyiv", "Washington", "Bangkok", "Asunción", "Manila", "Wellington", "Oslo", "Monaco", "Valletta"
        ]
        try:
            self.cursor.execute(query)
            rows = self.cursor.fetchall()
            result_capitals = [row[0] for row in rows]
            missing = [cap for cap in expected_capitals if cap not in result_capitals]
            condition = (len(missing) == 0)
            success_msg = "All expected capital values are present in the result."
            failure_msg = f"Expected capital(s) not found in result: {missing}"
        except Exception as e:
            condition = False
            success_msg = ""
            failure_msg = f"Query failed to execute: {e}"
        _dynamic_test(self, condition, success_msg, failure_msg)

    def test_row_count_matches(self):
        """Check if the number of rows matches the number of countries in the table."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        try:
            self.cursor.execute("SELECT COUNT(*) FROM country;")
            expected_count = self.cursor.fetchone()[0]
            self.cursor.execute(query)
            rows = self.cursor.fetchall()
            condition = (len(rows) == expected_count)
            success_msg = "Number of rows matches the number of countries in the table."
            failure_msg = f"Expected {expected_count} rows, but got {len(rows)}."
        except Exception as e:
            condition = False
            success_msg = ""
            failure_msg = f"Query failed to execute: {e}"
        _dynamic_test(self, condition, success_msg, failure_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

このコースは、SQLの世界を探求したい初心者に最適です。データベース管理を始めたばかりの方や、アプリケーション開発プロジェクトでSQLを活用したい方にも対応しています。本コースでは、SQLの基本から応用までを網羅しており、データのクエリや管理、実際のアプリケーションへの統合方法までを迅速に学ぶことができます。コース修了時には、SQLを用いた実践的な問題解決能力と開発プロセスの向上に必要なスキルと自信が身につきます。

このセクションでは、SQLのSELECT文を使用して、単一のテーブル列、複数のテーブル列、すべてのテーブル列を取得する方法を学びます。また、一意の値を返す方法についても学習します。

このセクションでは、ORDER BY句を使用してクエリによって返されたデータをどのように整理し、優先順位を付けるかを学びます。SELECT文の末尾に配置されるこの句は、1つまたは複数の列で結果を昇順または降順に並べ替えることができ、より意味のある、解釈しやすいデータ出力を可能にします。

このセクションでは、SELECT文のWHERE句を使用して返されるデータをフィルタリングする方法を学習します。等価性、不等価性、値の範囲による大小比較、NULL値のテスト方法について学びます。

このセクションでは、WHERE句をANDおよびOR演算子と組み合わせて検索条件を絞り込む方法について学びます。また、NOT演算子を使用して特定の結果を除外する方法についても説明します。

このセクションでは、SQLの集約関数とは何か、そしてそれらを使用してテーブルデータを要約する方法について学びます。

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