import unittest
import psycopg2
import pandas as pd

class TestPostgresQuery(unittest.TestCase):
    @classmethod
    def setUpClass(cls):
        cls.connection = psycopg2.connect(
            host="localhost",
            user="agent",
            password="qwerty",
            dbname="testdb",
            sslmode="disable"
        )
        cls.connection.autocommit = True
        cls.cursor = cls.connection.cursor()

    def setUp(self):
        # Reset the balance and logs for account 789 before each test
        self.cursor.execute("UPDATE BankAccounts SET balance = 3500.00 WHERE account_number = 789;")
        self.cursor.execute("DELETE FROM UserLogs WHERE account_number = 789 AND action = 'Adding $100';")
        self.connection.commit()

    def test_balance_increased(self):
        """Check that the balance for account_number 789 is increased by 100."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        self.cursor.execute("SELECT balance FROM BankAccounts WHERE account_number = 789;")
        balance = float(self.cursor.fetchone()[0])
        _dynamic_test(
            self,
            abs(balance - 3600.00) < 0.0001,
            "Balance for account_number 789 increased by 100.",
            f"Balance for account_number 789 is not correct after update. Found: {balance}"
        )

    def test_log_entry_inserted(self):
        """Check that a log entry for 'Adding $100' is present for account_number 789 in UserLogs."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        self.cursor.execute("SELECT COUNT(*) FROM UserLogs WHERE account_number = 789 AND action = 'Adding $100';")
        count = self.cursor.fetchone()[0]
        _dynamic_test(
            self,
            count >= 1,
            "Log entry for 'Adding $100' inserted for account_number 789.",
            "No log entry for 'Adding $100' found for account_number 789."
        )

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

Start på en spennende reise gjennom SQL med avanserte teknikker i SQL. Lær om de viktige ACID-egenskapene som bidrar til å opprettholde datanøyaktighet i databasetransaksjoner. Oppdag avanserte metoder for å optimalisere spørringer for å forbedre databaseytelsen. Utforsk spesielle SQL-funksjoner som vindusfunksjoner, triggere, Data Control Language (DCL) og NoSQL-databaser. Dette vil hjelpe deg å håndtere moderne databaseadministrasjon trygt og effektivt.

Nå utforsker vi de grunnleggende prinsippene for ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) i databasehåndtering. Disse prinsippene sikrer pålitelige transaksjoner ved å garantere fullstendige operasjoner, opprettholde datakonsistens, isolere samtidige transaksjoner og sikre permanent datalagring.

Utforsk hvordan du kan forbedre effektiviteten til SQL-spørringer gjennom indeksoptimalisering. Fordyp deg i betydningen av indekser for databaseytelse, og lær hvordan du designer, implementerer og bruker dem effektivt. Oppdag strategier for å velge riktige indekser, forstå deres innvirkning på spørringsutførelsesplaner, og optimalisere spørringsytelse gjennom valg og bruk av indekser.

Denne delen utforsker sentrale emner som triggere, vindusfunksjoner og DCL (Data Control Language), og gir grundig innsikt i implementering og optimaliseringsstrategier. Videre belyses landskapet for NoSQL DBMS, med en grundig forståelse av arkitektur, fordeler og praktiske anvendelser.

Utfordring: Spesifisere Isolasjonsnivå for Transaksjon

Løsning

Utfordring: Spesifisere Isolasjonsnivå for Transaksjon

Løsning