Summary  
This chapter covers using the AND operator to combine multiple conditions in a WHERE clause so that only records satisfying all criteria are returned.

General domain of usage  
Querying relational databases

Watch this video to learn how to use the AND operator in SQL WHERE clauses. You'll see how to filter data by combining multiple conditions, so only the rows that meet all criteria are returned. The video demonstrates step-by-step examples using real table data to help you understand how AND works in practice.

For å filtrere resultater ved bruk av mer enn én kolonne, kan betingelser kombineres med `AND`-operatoren i `WHERE`-setningen.

SELECT name, population, region
FROM country
WHERE population >= 1000000 AND continent ='Europe';

Denne spørringen returnerer kun radene som oppfyller begge betingelsene: landets befolkning er minst 1000000, og det ligger i Europa.

import unittest
import psycopg2
import pandas as pd
import re

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_only_name_column(self):
        """Check if only the 'name' column is selected."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        columns = [desc[0] for desc in self.cursor.description]
        condition = len(columns) == 1 and normalize_text(columns[0]) == 'name'
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query selects only the 'name' column.",
            f"Query must select only the 'name' column, but got: {columns}."
        )

    def test_population_greater_than_1000000(self):
        """Check if all returned countries have population > 1000000."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        names = [row[0] for row in self.cursor.fetchall()]
        if not names:
            # No rows returned, cannot verify, consider as fail
            _dynamic_test(
                self,
                False,
                "Rows with population > 1000000 are returned.",
                "No rows returned. Ensure you are filtering population > 1000000."
            )
            return
        # Get populations for returned names
        format_names = ','.join(['%s']*len(names))
        self.cursor.execute(f"SELECT name, population FROM country WHERE name IN ({format_names})", names)
        for name, population in self.cursor.fetchall():
            condition = population is not None and population > 1000000
            _dynamic_test(
                self,
                condition,
                f"Country '{name}' has population > 1000000.",
                f"Country '{name}' does not have population > 1000000."
            )

    def test_continent_is_asia(self):
        """Check if all returned countries are in Asia."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        names = [row[0] for row in self.cursor.fetchall()]
        if not names:
            _dynamic_test(
                self,
                False,
                "Rows from Asia are returned.",
                "No rows returned. Ensure you are filtering continent = 'Asia'."
            )
            return
        format_names = ','.join(['%s']*len(names))
        self.cursor.execute(f"SELECT name, continent FROM country WHERE name IN ({format_names})", names)
        for name, continent in self.cursor.fetchall():
            condition = normalize_text(continent) == 'asia'
            _dynamic_test(
                self,
                condition,
                f"Country '{name}' is in Asia.",
                f"Country '{name}' is not in Asia."
            )

    def test_and_operator_used(self):
        """Check if query uses the AND operator in WHERE clause."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        lower_query = normalize_text(query)
        # Find WHERE ... AND ...
        # Accepts both orders
        has_and = 'where' in lower_query and 'and' in lower_query
        _dynamic_test(
            self,
            has_and,
            "Query uses the AND operator in WHERE clause.",
            "Query must use the AND operator to combine conditions in WHERE clause."
        )

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

Dette kurset er ideelt for nybegynnere som ønsker å utforske SQL-verdenen. Enten du nettopp har begynt med databaseadministrasjon eller har som mål å bruke SQL i applikasjonsutviklingsprosjekter, dekker dette kurset det grunnleggende. Du vil raskt lære å utnytte det fulle potensialet til SQL, fra spørring og håndtering av data til sømløs integrering i virkelige applikasjoner. Ved kursets slutt vil du ha selvtillit og ferdigheter til å løse praktiske problemer med SQL og forbedre utviklingsprosessen.

I denne delen skal vi lære hvordan man bruker SQL SELECT-setningen for å hente én tabellkolonne, flere tabellkolonner og alle tabellkolonner. Vi skal også finne ut hvordan man returnerer unike verdier.

I denne delen skal vi utforske hvordan man organiserer og prioriterer dataene som returneres av en spørring ved hjelp av ORDER BY-setningen. Plassert på slutten av en SELECT-setning, lar denne klausulen deg sortere resultatene etter én eller flere kolonner, enten i stigende eller synkende rekkefølge, noe som gir et mer meningsfullt og lett tolkningsbart datautvalg.

I denne delen skal vi lære hvordan man filtrerer returnerte data ved å bruke WHERE-klausulen i SELECT-setningen. Vi skal lære hvordan man tester for likhet, ulikhet, større og mindre enn verdier, samt NULL-verdier.

I denne delen skal vi utforske hvordan du kan forbedre søkekriteriene ved å kombinere WHERE-setninger med AND- og OR-operatorene. Vi vil også dekke hvordan NOT-operatoren kan brukes til å ekskludere bestemte resultater.

I denne delen skal vi lære hva SQL-aggregatfunksjoner er og hvordan de brukes til å oppsummere tabelldata.

Bruk av AND-Operatoren

Løsning