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.

Щоб відфільтрувати результати за кількома стовпцями, можна об'єднувати умови за допомогою оператора `AND` у блоці `WHERE`.

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

Цей запит повертає лише ті рядки, які відповідають обом умовам: населення країни становить щонайменше 1000000, і вона розташована в Європі.

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

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.

Використання Оператора AND

Рішення