Summary  
This chapter explains how to apply logical negation using the NOT operator to reverse conditions and exclude unwanted records in code queries.

General domain of usage  
Database querying

This video visually demonstrates how to use the NOT operator in SQL queries. You will see how NOT can exclude specific records from query results, focusing on practical examples with the country table. The video walks through the syntax and shows how to write a query that retrieves all countries not located in a certain continent, reinforcing how NOT helps you filter out unwanted data efficiently.

Om de **voorwaarde te annuleren**, gebruik je het sleutelwoord `NOT`.

De `NOT`-operator is **essentieel** wanneer je bepaalde records wilt **uitsluiten** van je queryresultaten. Hiermee kun je voorwaarden specificeren die **niet** voldaan mogen worden, waardoor ongewenste gegevens effectief worden gefilterd. Dit is vooral nuttig in situaties waarin je je wilt richten op een subset van gegevens die niet aan specifieke criteria voldoet.

Laten we eerst naar de syntaxis kijken:

```sql
SELECT columns
FROM table 
WHERE NOT condition;
```

Bekijk nu het voorbeeld:

SELECT name, capital
FROM country
WHERE NOT continent='Asia';

De `NOT`-operator wijst hier de voorwaarde af; hierdoor worden alle continenten geselecteerd behalve Azië.

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.cursor = cls.connection.cursor()

    def test_selects_correct_columns_in_order(self):
        """Check that the query selects 'name' and 'capital' columns in correct 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_columns = ['name', 'capital']
        condition = columns == expected_columns
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query selects 'name' and 'capital' columns in correct order.",
            f"Query does not select the correct columns/order. Got: {columns}"
        )

    def test_excludes_south_america(self):
        """Check that no result row has continent = 'South America'."""
        # Get all countries from solution query
        solution_query = """
        SELECT name, capital FROM country WHERE NOT continent = 'South America';
        """
        self.cursor.execute(solution_query)
        expected_rows = self.cursor.fetchall()
        self.cursor.execute("SELECT name, capital, continent FROM country;")
        all_rows = self.cursor.fetchall()
        # Run user query
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        user_rows = self.cursor.fetchall()
        # Get all countries whose continent is not South America
        self.cursor.execute("SELECT name, capital FROM country WHERE continent = 'South America';")
        south_america_rows = set(self.cursor.fetchall())
        user_rows_set = set(user_rows)
        # Ensure no row in user_rows is from South America
        intersection = user_rows_set.intersection(south_america_rows)
        condition = len(intersection) == 0
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query result does not include any country from 'South America'.",
            f"Query result includes countries from 'South America': {intersection}"
        )

    def test_returns_all_expected_rows(self):
        """Check that all expected rows are present in the result."""
        # Reference solution
        solution_query = "SELECT name, capital FROM country WHERE NOT continent = 'South America';"
        self.cursor.execute(solution_query)
        expected_rows = set(self.cursor.fetchall())
        # User query
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        self.cursor.execute(query)
        user_rows = set(self.cursor.fetchall())
        missing = expected_rows - user_rows
        extra = user_rows - expected_rows
        condition = len(missing) == 0 and len(extra) == 0
        msg = "Query returns all and only the expected rows."
        if not condition:
            msg = f"Missing rows: {missing}. Unexpected rows: {extra}."
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query returns all and only the expected rows.",
            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

Deze cursus is ideaal voor beginners die de wereld van SQL willen verkennen. Of je nu net begint met databasebeheer of SQL wilt gebruiken voor applicatieontwikkeling, deze cursus behandelt de basisprincipes. Je leert snel hoe je het volledige potentieel van SQL benut, van het opvragen en beheren van gegevens tot het naadloos integreren ervan in praktijktoepassingen. Aan het einde van de cursus beschik je over het vertrouwen en de vaardigheden om praktische problemen met SQL op te lossen en je ontwikkelingsproces te verbeteren.

In deze sectie leren we hoe we de SQL SELECT-instructie gebruiken om één tabelkolom, meerdere tabelkolommen en alle tabelkolommen op te halen. We ontdekken ook hoe we unieke waarden kunnen retourneren.

In deze sectie onderzoeken we hoe gegevens die door een query worden opgehaald, kunnen worden georganiseerd en geprioriteerd met behulp van de ORDER BY-clausule. Deze clausule, geplaatst aan het einde van een SELECT-instructie, maakt het mogelijk om resultaten te sorteren op één of meerdere kolommen, in oplopende of aflopende volgorde, waardoor de gegevensuitvoer betekenisvoller en beter interpreteerbaar wordt.

In deze sectie leren we hoe we geretourneerde gegevens kunnen filteren met behulp van de WHERE-clausule van de SELECT-instructie. We behandelen het testen op gelijkheid, ongelijkheid, grotere en kleinere waarden, waarde-intervallen en NULL-waarden.

In deze sectie behandelen we hoe u zoekvoorwaarden kunt verfijnen door WHERE-clausules te combineren met de AND- en OR-operatoren. We bespreken ook hoe de NOT-operator kan worden gebruikt om bepaalde resultaten uit te sluiten.

In deze sectie behandelen we wat de SQL-aggregatiefuncties zijn en hoe deze gebruikt kunnen worden om tabelgegevens samen te vatten.

Het Gebruik van de NOT-Operator

Oplossing