Summary  
This chapter covers how to use the DISTINCT keyword in SQL to filter out duplicate values in query results, ensuring only unique rows or unique combinations of columns are returned.

General domain of usage  
Database querying

This video walks you through the concept of retrieving unique values from a database using the DISTINCT keyword in SQL. You will see practical examples of how SELECT DISTINCT works, how it filters out duplicate rows, and why retrieving only unique results is important in real-world data analysis. By the end of this video, you will understand when and how to use DISTINCT to get clean, non-redundant data from your tables.

Зверніть увагу, що оператор `SELECT` повертає всі рядки у вказаному стовпці. Однак, якщо немає потреби отримувати всі значення стовпця, особливо якщо вони дублюються, і потрібні лише **унікальні значення**,

у таких випадках доцільно використовувати ключове слово `DISTINCT`, яке розміщується безпосередньо перед іменами стовпців. Розглянемо приклад:

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_correct_distinct_continents(self):
        """Check that the query returns the correct set of distinct continents from country table."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()

        # Get expected distinct continents from the table
        self.cursor.execute("SELECT DISTINCT continent FROM country;")
        expected_rows = self.cursor.fetchall()
        expected_set = set([row[0] for row in expected_rows])

        # Run user's query
        self.cursor.execute(query)
        user_rows = self.cursor.fetchall()
        user_set = set([row[0] for row in user_rows])

        condition = user_set == expected_set
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query returns the correct set of distinct continent values.",
            f"Query did not return the correct set of distinct continent values.\\nExpected: {expected_set}\\nGot: {user_set}"
        )

    def test_query_uses_distinct_keyword(self):
        """Check that the query uses the DISTINCT keyword."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        condition = "distinct" in query.lower()
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query uses the DISTINCT keyword.",
            "Query does not use the DISTINCT keyword."
        )

    def test_query_selects_continent_column(self):
        """Check that the query selects the continent column."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        # Accepts "continent" or "(continent)"
        condition = "continent" in query.lower()
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query selects the 'continent' column.",
            "Query does not select the 'continent' column."
        )

    def test_query_from_country_table(self):
        """Check that the query selects from the country table."""
        with open("query.sql", "r") as file:
            query = file.read()
        condition = "from country" in query.lower().replace("\\n", " ").replace("\t", " ")
        _dynamic_test(
            self,
            condition,
            "Query selects from the 'country' table.",
            "Query does not select from the 'country' table."
        )

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

Цей курс ідеально підходить для початківців, які бажають ознайомитися зі світом SQL. Незалежно від того, чи ви тільки починаєте працювати з управлінням базами даних, чи плануєте використовувати SQL для розробки власних застосунків, курс охоплює основи. Ви швидко опануєте повний потенціал SQL: від запитів і керування даними до інтеграції у реальні застосунки. Після завершення курсу ви матимете впевненість і навички для вирішення практичних завдань за допомогою SQL та підвищення ефективності розробки.

У цьому розділі розглядається використання оператора SELECT у SQL для отримання одного стовпця таблиці, кількох стовпців таблиці та всіх стовпців таблиці. Також буде розглянуто способи повернення унікальних значень.

У цьому розділі ми розглянемо, як організовувати та впорядковувати дані, отримані в результаті запиту, за допомогою оператора ORDER BY. Розміщений наприкінці оператора SELECT, цей оператор дозволяє сортувати результати за одним або кількома стовпцями у порядку зростання або спадання, що забезпечує більш змістовний та легкий для інтерпретації вивід даних.

У цьому розділі ми розглянемо, як фільтрувати повернуті дані за допомогою оператора SELECT та його умови WHERE. Ми розглянемо перевірку на рівність, нерівність, діапазони значень більше та менше, а також роботу з NULL-значеннями.

У цьому розділі ми розглянемо, як уточнювати умови пошуку, комбінуючи оператори WHERE з операторами AND та OR. Також буде розглянуто використання оператора NOT для виключення певних результатів.

У цьому розділі розглядаються агрегатні функції SQL та способи їх використання для підсумовування даних таблиці.

Отримання Унікальних Рядків

Рішення