SQL vaicājumi, lai izgūtu trūkstošos vienumus no klientu datiem

SQL optimizēšana kompleksai datu izguvei

SQL ir spēcīgs rīks liela datu apjoma apstrādei, taču dažreiz vaicājumi nedarbojas, kā paredzēts. Piemēram, strādājot ar nosacījumu vaicājumiem, lai iegūtu konkrētus vienumus, trūkstošie ieraksti var radīt problēmas, kas ir rūpīgi jāapstrādā. 🧑‍💻

Iedomājieties, ka izpildāt vaicājumu, lai iegūtu klienta datus, un jūs sagaidāt noteiktus preču kodus, taču tie neparādās rezultātos. Ko darīt, ja dati pastāv citā kontekstā un jums tie ir jāienes kā rezerves? Tam nepieciešama slāņveida vaicājumu stratēģija, izmantojot SQL robustās iespējas.

Gadījumā, ja preču kodi, piemēram, “BR23456”, var tikt dzēsti vai nav pieejami primārajam klientam, jums ir nepieciešams atsevišķs mehānisms, lai tos izgūtu ar dažādiem parametriem. Šajā piemērā ir izpētīts, kā risināt šādas problēmas, nodrošinot visaptverošu datu izvadi.

Izmantojot pakāpenisku sadalījumu, mēs apspriedīsim, kā izveidot SQL vaicājumu, kas izņem trūkstošos vienumus no alternatīviem klientu kontekstiem, vienlaikus saglabājot efektivitāti. Piemēri un paņēmieni palīdzēs jums apgūt dinamiskos apstākļus, sniedzot praktisku ieskatu reālās pasaules lietojumos. 🚀

Pavēli	Lietošanas piemērs
WITH	Definē kopējo tabulas izteiksmi (CTE), lai vienkāršotu sarežģītus vaicājumus, ļaujot atkārtoti izmantot starpposma vaicājumu rezultātus. Piemērs: AR MainQuery AS (ATLASES...)
STRING_SPLIT	Sadala norobežotu virkni vērtību tabulā, ko bieži izmanto datu dinamiskai filtrēšanai. Piemērs: SELECT vērtību FROM STRING_SPLIT(@ItemCodes, ',')
IS	Aizstāj vērtības ar norādītu aizstāšanas vērtību. Noder, lai iestatītu noklusējuma vērtības. Piemērs: IS(cena, 0)
TOP 1	Ierobežo rezultātu kopu līdz vienai rindai, ko bieži apvieno ar ORDER BY, lai iegūtu visatbilstošāko ierakstu. Piemērs: SELECT TOP 1 cenu NO izcenojuma ORDER BY start_date DESC
CASE	Implements conditional logic within queries, allowing different outputs based on specific conditions. Example: CASE WHEN alvl >Ievieš nosacījumu loģiku vaicājumos, ļaujot dažādus izvadus, pamatojoties uz konkrētiem nosacījumiem. Piemērs: CASE WHEN alvl > 0 THEN 'Level 1'
NOT EXISTS	Pārbauda, ​​vai apakšvaicājumā nav rindu, kas noder atkāpšanās loģikas apstrādei. Piemērs: JA NAV (IZVĒLĒTIES 1 NO cenu noteikšanas WHERE preces kods = 'BR23456')
DECLARE	Definē mainīgos SQL skriptā, ko izmanto pagaidu datu vai parametru glabāšanai. Piemērs: DECLARE @FallbackItem NVARCHAR(50) = 'BR23456'
SET NOCOUNT ON	Atspējo ziņojumu, kas norāda vaicājuma ietekmēto rindu skaitu. Tas uzlabo veiktspēju uzglabātajās procedūrās. Piemērs: SET NOCOUNT ON
UNION ALL	Apvieno vairāku vaicājumu rezultātus vienā rezultātu kopā, tostarp dublētās rindas. Piemērs: SELECT * FROM Query1 UNION ALL SELECT * FROM Query2
ORDER BY	Sakārto vaicājuma rezultātus, pamatojoties uz norādītajām kolonnām. Piemērs: ORDER BY start_date DESC

Trūkstošo vienumu dinamiska apstrāde SQL vaicājumos

Iepriekš minētajos skriptos galvenais mērķis ir risināt bieži sastopamu datu izguves problēmu: to gadījumu apstrāde, kad vaicājuma rezultātos var trūkt daži vienumi. Primārais skripts izmanto SQL paņēmienu kombināciju, piemēram, Common Table Expressions (CTE), nosacījuma loģiku ar CASE priekšrakstiem un atkāpšanās mehānismus, kas izmanto . Slāņojot šos līdzekļus, vaicājums nodrošina, ka, ja klienta sarakstā trūkst preces koda, tas dinamiski izgūst atkāpšanās ierakstu no alternatīva konteksta.

Viena no svarīgākajām risinājuma daļām ir a klauzula, lai definētu atkārtoti lietojamu starpvaicājumu, kas pazīstams arī kā kopējā tabulas izteiksme (CTE). Tas padara SQL vieglāk lasāmu un uzturējamu, jo tas atdala galveno loģiku no rezerves loģikas. Piemēram, CTE mēs ienesam ierakstus klienta "pārbaudei" un pārbaudām, vai norādītajā sarakstā nav preču kodi. Ja trūkst preces koda, piemēram, “BR23456”, atkāpšanās vaicājums darbojas, lai sniegtu nepieciešamos datus no “lvlholder” klienta ar īpašiem nosacījumiem. Tas nodrošina datu konsekvenci un pilnīgumu. 🛠️

Vēl viens svarīgs aspekts ir atkāpšanās mehānisms, kas ieviests, izmantojot a stāvokli. Tas pārbauda, ​​vai primārā vaicājuma rezultātos ir ietverts mērķa preces kods. Ja nē, skripts ienes trūkstošās preces informāciju no cita avota, piemēram, alternatīva klienta vai līmeņa (blvl = 8). Šis mehānisms ir ļoti svarīgs sistēmām, kurās datu pilnīgums ir kritisks, piemēram, krājumu pārvaldībā vai dinamiskās cenu noteikšanas sistēmās. Izmantojot atkāpšanās loģiku, mēs nodrošinām, ka pat tad, ja primārie dati ir nepilnīgi, lietotājs joprojām saņem nozīmīgus rezultātus.

Papildus atkāpšanās vaicājumam skripta saglabātās procedūras versija papildina modularitāti un atkārtotu izmantošanu. Parametizējot galvenās vērtības, piemēram, klienta vārdu un preču kodus, saglabāto procedūru var atkārtoti izmantot vairākos kontekstos. Šī pieeja arī uzlabo veiktspēju un drošību, jo samazina cieto kodēšanu un nodrošina ievades validāciju. Piemēram, pārdošanas analītiķis varētu izmantot šo procedūru, lai izgūtu cenu datus par vairākiem klientiem ar dažādiem atkāpšanās noteikumiem. 🚀

Visbeidzot, risinājumā tiek izmantota SQL paraugprakse, lai optimizētu vaicājuma veiktspēju, piemēram, izmantošanu un lai ierobežotu rezultātus un nodrošinātu visatbilstošāko datu iegūšanu. Šīs metodes ir īpaši noderīgas gadījumos, kad efektīvi jāapstrādā lielas datu kopas. Neatkarīgi no tā, vai veidojat informācijas paneli vai ģenerējat pārskatu, šāda optimizācija var ievērojami uzlabot atbildes laiku un lietotāja pieredzi.

-- 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

Elastīgu SQL vaicājumu izveide datu pilnīgumam

Viens svarīgs SQL vaicājumu dizaina aspekts, kas nav apspriests, ir *ārējo savienojumu* loma un to spēja apstrādāt trūkstošos datus. Atšķirībā no iekšējiem savienojumiem, ārējie savienojumi ļauj iekļaut visas rindas no vienas tabulas, pat ja attiecīgajā tabulā nav atbilstošu datu. Tas ir īpaši noderīgi, strādājot ar tādiem scenārijiem kā datu izgūšana no klientu saraksta, kur daži vienumi var nepastāvēt. Piemēram, izmantojot a , varat nodrošināt, ka visi galvenās tabulas vienumi tiek saglabāti un visi trūkstošie dati no saistītās tabulas tiek aizpildīti ar nullēm vai noklusējuma vērtībām.

Turklāt dinamisko vaicājumu izmantošana, izmantojot tādus rīkus kā saglabātās procedūras, var vēl vairāk optimizēt SQL skriptus. Dinamiskais SQL nodrošina elastību, ļaujot vaicājumiem pielāgoties, pamatojoties uz izpildlaika parametriem. Piemēram, varat izmantot saglabātās procedūras ar ievades parametriem preču kodu sarakstam vai klienta vārdam, dinamiski veidojot konkrētai situācijai raksturīgus vaicājumus. Šī pieeja ir īpaši noderīga vairāku nomnieku sistēmās, kur dažādiem klientiem var būt atšķirīgi atkāpšanās nosacījumi vai prasības. 🧑‍💻

Visbeidzot, kļūdu apstrāde ir kritisks aspekts, veidojot elastīgus SQL vaicājumus. Iekļaujot try-catch blokus (vai to SQL ekvivalentu, piemēram, strukturētu kļūdu apstrādi, izmantojot atgriešanas kodus), tiek nodrošināts, ka neparedzētas problēmas, piemēram, trūkstošas ​​tabulas vai nederīgas kolonnu atsauces, netraucē lietojumprogrammu plūsmu. Apvienojot tādas metodes kā ārējie savienojumi, dinamiskā SQL un robustā kļūdu apstrāde, jūsu vaicājumi var kļūt pielāgojamāki un drošāki, nodrošinot konsekventu veiktspēju un uzticamību sarežģītos scenārijos. 🚀

1. Kas ir a un kad to vajadzētu lietot?
2. A tiek izmantots, lai iekļautu visas rindas no kreisās tabulas, pat ja labajā tabulā nav atbilstības. Tas ir noderīgi, lai saglabātu datu pilnīgumu pārskatos vai datu analīzē.
3. Kā dara uzlabot vaicājuma rezultātus?
4. The funkcija aizstāj nulles vērtības ar noteiktu vērtību, nodrošinot datu integritāti un novēršot ar nulli saistītas kļūdas aprēķinos.
5. Kāda ir atšķirība starp un ?
6. izgūst tikai atbilstošās rindas starp tabulām, kamēr ietver neatbilstošas ​​rindas atkarībā no veida (LEFT, RIGHT vai FULL).
7. Vai varat izmantot saglabātās procedūras dinamiskiem vaicājumiem?
8. Jā, saglabātās procedūras var izstrādāt ar ievades parametriem, lai dinamiski izveidotu un izpildītu SQL vaicājumus, piedāvājot elastību un modularitāti.
9. Kā kļūdu apstrāde var uzlabot vaicājuma uzticamību?
10. Kļūdu apstrāde SQL, piemēram, izmantojot bloķē, nodrošina, ka neparedzētas problēmas netraucē izpildes plūsmu, padarot lietojumprogrammu izturīgāku.

Dinamiskie SQL vaicājumi nodrošina stabilu veidu, kā rīkoties gadījumos, kad konkrētu datu var nebūt. Tādas metodes kā rezerves mehānismi nodrošina, ka netiek zaudēti kritiskie datu punkti, padarot tos par neaizstājamiem tādām datu jutīgām nozarēm kā mazumtirdzniecība vai loģistika. Apvienojot uzlabotās SQL funkcijas, lietotāji var optimizēt veiktspēju un uzticamību.

Izprast un izmantot tādas funkcijas kā un dinamiskā atkāpšanās loģika dod iespēju izstrādātājiem radīt risinājumus, kas pielāgojas dažādām problēmām. No cenu noteikšanas modeļiem līdz visaptverošām atskaites sistēmām, šīs metodes nodrošina konsekventus un precīzus rezultātus, vienlaikus racionalizējot darbības. 💡