SQL-forespørgsler til at hente manglende varer fra kundedata

Optimering af SQL til kompleks datahentning

SQL er et kraftfuldt værktøj til at håndtere store mængder data, men nogle gange opfører forespørgsler sig ikke som forventet. For eksempel, når man håndterer betingede forespørgsler for at hente specifikke varer, kan manglende poster skabe udfordringer, der kræver omhyggelig håndtering. 🧑‍💻

Forestil dig at køre en forespørgsel for at trække data for en kunde, og du forventer visse varekoder, men de vises ikke i resultaterne. Hvad hvis dataene findes i en anden kontekst, og du skal hente dem som en reserve? Dette kræver en lagdelt forespørgselsstrategi, der udnytter SQLs robuste muligheder.

I et scenarie, hvor varekoder som 'BR23456' muligvis slettes eller ikke er tilgængelige for den primære kunde, skal du bruge en separat mekanisme til at hente dem under forskellige parametre. Dette eksempel undersøger, hvordan man løser sådanne problemer, hvilket sikrer et omfattende dataoutput.

Gennem en trin-for-trin opdeling vil vi diskutere, hvordan man konstruerer en SQL-forespørgsel, der henter manglende elementer fra alternative kundekontekster, mens effektiviteten bevares. Eksempler og teknikker vil hjælpe dig med at mestre håndtering af dynamiske forhold, hvilket giver dig praktisk indsigt til applikationer i den virkelige verden. 🚀

Håndtering af manglende elementer dynamisk i SQL-forespørgsler

I ovenstående scripts er hovedmålet at løse et almindeligt problem i datahentning: håndtering af sager, hvor nogle elementer kan mangle i forespørgselsresultaterne. Det primære script bruger en kombination af SQL-teknikker, såsom Common Table Expressions (CTE'er), betinget logik med CASE-sætninger og fallback-mekanismer vha. FINDER IKKE. Ved at sammenlægge disse funktioner sikrer forespørgslen, at hvis en varekode mangler på en kundes liste, henter den dynamisk en reservepost fra en alternativ kontekst.

En afgørende del af løsningen er brugen af ​​en MED klausul til at definere en genanvendelig mellemforespørgsel, også kendt som et almindeligt tabeludtryk (CTE). Dette gør SQL lettere at læse og vedligeholde, da den adskiller hovedlogikken fra fallback-logikken. For eksempel henter vi i CTE'en poster til kundens "test" og tjekker for varekoder i den angivne liste. Hvis en varekode som 'BR23456' mangler, træder reserveforespørgslen ind for at give de nødvendige data fra 'lvlholder'-kunden med specifikke betingelser. Dette sikrer datakonsistens og fuldstændighed. 🛠️

Et andet vigtigt aspekt er fallback-mekanismen implementeret ved hjælp af en FINDER IKKE tilstand. Dette kontrollerer, om målvarekoden er til stede i de primære forespørgselsresultater. Hvis ikke, henter scriptet det manglende elements detaljer fra en anden kilde, såsom en alternativ kunde eller niveau (blvl = 8). Denne mekanisme er afgørende for systemer, hvor fuldstændighed af data er afgørende, såsom i lagerstyring eller dynamiske prissystemer. Ved at bruge fallback-logik sikrer vi, at selvom primære data er ufuldstændige, modtager brugeren stadig meningsfulde resultater.

Ud over fallback-forespørgslen tilføjer den lagrede procedure-version af scriptet modularitet og genanvendelighed. Ved at parametrere nøgleværdier som kundenavn og varekoder kan den lagrede procedure genbruges i flere sammenhænge. Denne tilgang forbedrer også ydeevne og sikkerhed, da den minimerer hardcoding og muliggør inputvalidering. For eksempel kan en salgsanalytiker bruge denne procedure til at hente prisdata for flere kunder med forskellige fallback-regler. 🚀

Endelig anvender løsningen SQL best practices til at optimere forespørgselsydeevne, f.eks TOP 1 og BESTIL EFTER for at begrænse resultater og sikre, at de mest relevante data hentes. Disse metoder er særligt nyttige i scenarier, hvor store datasæt skal behandles effektivt. Uanset om du bygger et dashboard eller genererer en rapport, kan sådanne optimeringer forbedre svartider og brugeroplevelse markant.

-- Approach 1: Using a UNION query to handle missing items dynamically
WITH MainQuery AS (
    SELECT
        p.[itemcode],
        p.[uom],
        p.[trtype],
        p.[alvl],
        p.[blvl],
        CASE
            WHEN p.[alvl] > 0 THEN (
                SELECT TOP 1 x.start_date
                FROM pricing x
                WHERE x.itemcode = p.itemcode
                  AND x.blvl = p.alvl
                  AND x.customer = 'lvlholder'
                ORDER BY x.start_date DESC
            )
            WHEN p.[trtype] = '' THEN (
                SELECT TOP 1 x.start_date
                FROM pricing x
                WHERE x.itemcode = p.itemcode
                  AND x.blvl = 8
                  AND x.customer = 'lvlholder'
                ORDER BY x.start_date DESC
            )
            ELSE p.[start_date]
        END AS start_date,
        CASE
            WHEN p.[trtype] = 'Quot' THEN p.[price]
            WHEN p.[alvl] > 0 THEN (
                SELECT TOP 1 x.price
                FROM pricing x
                WHERE x.itemcode = p.itemcode
                  AND x.blvl = p.alvl
                  AND x.customer = 'lvlholder'
                ORDER BY x.start_date DESC
            )
            WHEN p.[trtype] = '' THEN (
                SELECT TOP 1 x.price
                FROM pricing x
                WHERE x.itemcode = p.itemcode
                  AND x.blvl = 8
                  AND x.customer = 'lvlholder'
                ORDER BY x.start_date DESC
            )
            ELSE 0
        END AS LevelResult,
        p.price
    FROM pricing p
    WHERE p.[Customer] = 'test'
      AND p.[itemcode] IN ('ABC1234', 'X123456', 'BR23456', 'CX23456')
)
SELECT * FROM MainQuery
UNION ALL
SELECT
    'BR23456' AS [itemcode],
    'PC' AS [uom],
    '' AS [trtype],
    0 AS [alvl],
    8 AS [blvl],
    '2024-01-01' AS start_date,
    15.56 AS LevelResult,
    0 AS price
WHERE NOT EXISTS (
    SELECT 1
    FROM MainQuery mq
    WHERE mq.[itemcode] = 'BR23456'
);

CREATE PROCEDURE FetchItemDetails
@Customer NVARCHAR(50),
@ItemCodes NVARCHAR(MAX)
AS
BEGIN
    SET NOCOUNT ON;
    DECLARE @FallbackItem NVARCHAR(50) = 'BR23456';
    DECLARE @FallbackCustomer NVARCHAR(50) = 'lvlholder';
    DECLARE @FallbackBlvl INT = 8;
    
    -- Main Query
    SELECT
        p.[itemcode],
        p.[uom],
        p.[trtype],
        p.[alvl],
        p.[blvl],
        IS((
            SELECT TOP 1 x.start_date
            FROM pricing x
            WHERE x.itemcode = p.itemcode
              AND x.blvl = p.alvl
              AND x.customer = @FallbackCustomer
            ORDER BY x.start_date DESC
        ), p.[start_date]) AS start_date,
        IS((
            SELECT TOP 1 x.price
            FROM pricing x
            WHERE x.itemcode = p.itemcode
              AND x.blvl = p.alvl
              AND x.customer = @FallbackCustomer
            ORDER BY x.start_date DESC
        ), p.price) AS LevelResult
    FROM pricing p
    WHERE p.[Customer] = @Customer
      AND p.[itemcode] IN (SELECT value FROM STRING_SPLIT(@ItemCodes, ','));
    
    -- Fallback
    IF NOT EXISTS (SELECT 1 FROM pricing WHERE [itemcode] = @FallbackItem)
    BEGIN
        INSERT INTO pricing ([itemcode], [uom], [trtype], [blvl], [price], [start_date])
        VALUES (@FallbackItem, 'PC', '', @FallbackBlvl, 15.56, '2024-01-01');
    END
END

Opbygning af robuste SQL-forespørgsler til datafuldstændighed

Et vigtigt aspekt af SQL-forespørgselsdesign, som ikke er blevet diskuteret, er rollen som *ydre joinforbindelser* og deres evne til at håndtere manglende data. I modsætning til indre sammenkædninger giver ydre sammenkædninger dig mulighed for at inkludere alle rækker fra én tabel, selvom der ikke er nogen tilsvarende data i den relaterede tabel. Dette er især nyttigt, når du arbejder med scenarier som at hente data fra en kundes liste, hvor nogle elementer muligvis ikke eksisterer. For eksempel ved at bruge en VENSTRE JOIN, kan du sikre, at alle elementer i hovedtabellen bevares, og at eventuelle manglende data fra den relaterede tabel er fyldt med nuller eller standardværdier.

Derudover kan udnyttelse af dynamiske forespørgsler ved hjælp af værktøjer som lagrede procedurer optimere SQL-scripts yderligere. Dynamisk SQL muliggør fleksibilitet ved at tillade forespørgsler at tilpasse sig baseret på runtime-parametre. For eksempel kan du bruge lagrede procedurer med inputparametre til listen over varekoder eller kundenavnet, og dynamisk opbygge forespørgsler, der er specifikke for situationen. Denne tilgang er især nyttig i systemer med flere lejere, hvor forskellige kunder kan have forskellige reservebetingelser eller krav. 🧑‍💻

Endelig er fejlhåndtering et kritisk aspekt ved konstruktion af modstandsdygtige SQL-forespørgsler. Inkorporering af try-catch-blokke (eller deres SQL-ækvivalent, såsom struktureret fejlhåndtering ved hjælp af returkoder) sikrer, at uventede problemer – såsom manglende tabeller eller ugyldige kolonnereferencer – ikke forstyrrer applikationsflowet. Ved at kombinere metoder som outer joins, dynamisk SQL og robust fejlhåndtering kan dine forespørgsler blive mere tilpasningsdygtige og fejlsikre, hvilket sikrer ensartet ydeevne og pålidelighed i komplekse scenarier. 🚀