ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് നഷ്‌ടമായ ഇനങ്ങൾ വീണ്ടെടുക്കുന്നതിനുള്ള SQL അന്വേഷണങ്ങൾ

സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റ വീണ്ടെടുക്കലിനായി SQL ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു

വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ശക്തമായ ഉപകരണമാണ് SQL, എന്നാൽ ചിലപ്പോഴൊക്കെ ചോദ്യങ്ങൾ പ്രതീക്ഷിച്ച പോലെ പ്രവർത്തിക്കില്ല. ഉദാഹരണത്തിന്, നിർദ്ദിഷ്‌ട ഇനങ്ങൾ ലഭ്യമാക്കുന്നതിന് സോപാധികമായ അന്വേഷണങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ, നഷ്‌ടമായ എൻട്രികൾക്ക് ശ്രദ്ധാപൂർവം കൈകാര്യം ചെയ്യേണ്ട വെല്ലുവിളികൾ സൃഷ്‌ടിക്കാം. 🧑💻

ഒരു ഉപഭോക്താവിനായി ഡാറ്റ പിൻവലിക്കാൻ ഒരു ചോദ്യം റൺ ചെയ്യുന്നത് സങ്കൽപ്പിക്കുക, നിങ്ങൾ ചില ഇന കോഡുകൾ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു, പക്ഷേ അവ ഫലങ്ങളിൽ ദൃശ്യമാകില്ല. ഡാറ്റ മറ്റൊരു സന്ദർഭത്തിൽ നിലവിലുണ്ടെങ്കിൽ, നിങ്ങൾ അത് ഒരു ഫാൾബാക്ക് ആയി എടുക്കേണ്ടതുണ്ടോ? ഇതിന് SQL-ൻ്റെ കരുത്തുറ്റ കഴിവുകൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തി ഒരു ലേയേർഡ് അന്വേഷണ തന്ത്രം ആവശ്യമാണ്.

'BR23456' പോലുള്ള ഇനം കോഡുകൾ ഇല്ലാതാക്കപ്പെടുകയോ പ്രാഥമിക ഉപഭോക്താവിന് ലഭ്യമല്ലാതിരിക്കുകയോ ചെയ്യുന്ന സാഹചര്യത്തിൽ, വ്യത്യസ്ത പാരാമീറ്ററുകൾക്ക് കീഴിൽ അവ വീണ്ടെടുക്കുന്നതിന് നിങ്ങൾക്ക് ഒരു പ്രത്യേക സംവിധാനം ആവശ്യമാണ്. ഒരു സമഗ്രമായ ഡാറ്റ ഔട്ട്പുട്ട് ഉറപ്പാക്കിക്കൊണ്ട് അത്തരം പ്രശ്നങ്ങൾ എങ്ങനെ പരിഹരിക്കാമെന്ന് ഈ ഉദാഹരണം പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു.

ഒരു ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള തകർച്ചയിലൂടെ, കാര്യക്ഷമത നിലനിർത്തിക്കൊണ്ടുതന്നെ ഇതര ഉപഭോക്തൃ സന്ദർഭങ്ങളിൽ നിന്ന് നഷ്‌ടമായ ഇനങ്ങളെ വലിച്ചെറിയുന്ന ഒരു SQL അന്വേഷണം എങ്ങനെ നിർമ്മിക്കാമെന്ന് ഞങ്ങൾ ചർച്ച ചെയ്യും. യഥാർത്ഥ ലോക ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി നിങ്ങൾക്ക് പ്രായോഗിക സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ നൽകിക്കൊണ്ട് ഡൈനാമിക് അവസ്ഥകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ ഉദാഹരണങ്ങളും സാങ്കേതികതകളും നിങ്ങളെ സഹായിക്കും. 🚀

SQL അന്വേഷണങ്ങളിൽ വിട്ടുപോയ ഇനങ്ങൾ ചലനാത്മകമായി കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു

മുകളിലെ സ്‌ക്രിപ്റ്റുകളിൽ, ഡാറ്റ വീണ്ടെടുക്കലിലെ പൊതുവായ ഒരു പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുക എന്നതാണ് പ്രധാന ലക്ഷ്യം: അന്വേഷണ ഫലങ്ങളിൽ നിന്ന് ചില ഇനങ്ങൾ നഷ്‌ടമായേക്കാവുന്ന കേസുകൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുക. കോമൺ ടേബിൾ എക്സ്‌പ്രഷനുകൾ (സിടിഇകൾ), CASE പ്രസ്താവനകളുള്ള സോപാധിക ലോജിക്, ഉപയോഗിക്കുന്ന ഫാൾബാക്ക് മെക്കാനിസങ്ങൾ എന്നിങ്ങനെയുള്ള SQL ടെക്‌നിക്കുകളുടെ സംയോജനമാണ് പ്രാഥമിക സ്‌ക്രിപ്റ്റ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്. നിലവിലില്ല. ഈ ഫീച്ചറുകൾ ലേയറിംഗ് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ഒരു ഉപഭോക്താവിൻ്റെ ലിസ്റ്റിൽ നിന്ന് ഒരു ഇനം കോഡ് നഷ്‌ടപ്പെട്ടാൽ, അത് ഒരു ഇതര സന്ദർഭത്തിൽ നിന്ന് ഒരു ഫോൾബാക്ക് റെക്കോർഡ് ഡൈനാമിക് ആയി വീണ്ടെടുക്കുന്നുവെന്ന് അന്വേഷണം ഉറപ്പാക്കുന്നു.

പരിഹാരത്തിൻ്റെ ഒരു പ്രധാന ഭാഗം a യുടെ ഉപയോഗമാണ് കൂടെ പുനരുപയോഗിക്കാവുന്ന ഒരു ഇൻ്റർമീഡിയറ്റ് ചോദ്യം നിർവചിക്കുന്നതിനുള്ള ക്ലോസ്, കോമൺ ടേബിൾ എക്സ്പ്രഷൻ (CTE) എന്നും അറിയപ്പെടുന്നു. ഇത് SQL-നെ വായിക്കാനും പരിപാലിക്കാനും എളുപ്പമാക്കുന്നു, കാരണം ഇത് പ്രധാന യുക്തിയെ ഫാൾബാക്ക് ലോജിക്കിൽ നിന്ന് വേർതിരിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, CTE-യിൽ, ഞങ്ങൾ ഉപഭോക്താവിൻ്റെ "ടെസ്റ്റിനായി" റെക്കോർഡുകൾ നേടുകയും നിർദ്ദിഷ്ട ലിസ്റ്റിലെ ഇനം കോഡുകൾ പരിശോധിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. 'BR23456' പോലെയുള്ള ഒരു ഇനം കോഡ് കാണാനില്ലെങ്കിൽ, 'lvlholder' ഉപഭോക്താവിൽ നിന്ന് ആവശ്യമായ ഡാറ്റ നിർദ്ദിഷ്ട വ്യവസ്ഥകളോടെ നൽകാൻ ഫാൾബാക്ക് അന്വേഷണം ഘട്ടം ഘട്ടമായി. ഇത് ഡാറ്റയുടെ സ്ഥിരതയും സമ്പൂർണ്ണതയും ഉറപ്പാക്കുന്നു. 🛠️

മറ്റൊരു പ്രധാന വശം a ഉപയോഗിച്ച് നടപ്പിലാക്കിയ ഫാൾബാക്ക് മെക്കാനിസമാണ് നിലവിലില്ല അവസ്ഥ. പ്രാഥമിക അന്വേഷണ ഫലങ്ങളിൽ ടാർഗെറ്റ് ഇനത്തിൻ്റെ കോഡ് ഉണ്ടോ എന്ന് ഇത് പരിശോധിക്കുന്നു. ഇല്ലെങ്കിൽ, ഒരു ഇതര ഉപഭോക്താവ് അല്ലെങ്കിൽ ലെവൽ (blvl = 8) പോലെയുള്ള മറ്റൊരു ഉറവിടത്തിൽ നിന്ന് സ്‌ക്രിപ്റ്റ് കാണാതായ ഇനത്തിൻ്റെ വിശദാംശങ്ങൾ ലഭ്യമാക്കുന്നു. ഇൻവെൻ്ററി മാനേജ്‌മെൻ്റ് അല്ലെങ്കിൽ ഡൈനാമിക് പ്രൈസിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങൾ പോലുള്ള ഡാറ്റ സമ്പൂർണ്ണത നിർണായകമായ സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് ഈ സംവിധാനം അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്. ഫാൾബാക്ക് ലോജിക് ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, പ്രാഥമിക ഡാറ്റ അപൂർണ്ണമാണെങ്കിലും, ഉപയോക്താവിന് അർത്ഥവത്തായ ഫലങ്ങൾ ലഭിക്കുമെന്ന് ഞങ്ങൾ ഉറപ്പാക്കുന്നു.

ഫാൾബാക്ക് അന്വേഷണത്തിന് പുറമേ, സ്ക്രിപ്റ്റിൻ്റെ സംഭരിച്ച നടപടിക്രമ പതിപ്പ് മോഡുലാരിറ്റിയും പുനരുപയോഗക്ഷമതയും ചേർക്കുന്നു. ഉപഭോക്തൃ നാമവും ഇന കോഡുകളും പോലുള്ള പ്രധാന മൂല്യങ്ങൾ പാരാമീറ്റർ ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, സംഭരിച്ച നടപടിക്രമം ഒന്നിലധികം സന്ദർഭങ്ങളിൽ വീണ്ടും ഉപയോഗിക്കാനാകും. ഈ സമീപനം പ്രകടനവും സുരക്ഷയും വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു, കാരണം ഇത് ഹാർഡ്കോഡിംഗ് കുറയ്ക്കുകയും ഇൻപുട്ട് മൂല്യനിർണ്ണയം പ്രാപ്തമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, വ്യത്യസ്ത ഫാൾബാക്ക് നിയമങ്ങളുള്ള ഒന്നിലധികം ഉപഭോക്താക്കൾക്കുള്ള വിലനിർണ്ണയ ഡാറ്റ വീണ്ടെടുക്കാൻ ഒരു സെയിൽസ് അനലിസ്റ്റിന് ഈ നടപടിക്രമം ഉപയോഗിക്കാം. 🚀

അവസാനമായി, സൊല്യൂഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നത് പോലെയുള്ള അന്വേഷണ പ്രകടനം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിന് SQL മികച്ച രീതികൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു ടോപ്പ് 1 ഒപ്പം ഓർഡർ പ്രകാരം ഫലങ്ങൾ പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നതിനും ഏറ്റവും പ്രസക്തമായ ഡാറ്റ ലഭിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നതിനും. വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ കാര്യക്ഷമമായി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യേണ്ട സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഈ രീതികൾ പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്. നിങ്ങൾ ഒരു ഡാഷ്‌ബോർഡ് നിർമ്മിക്കുകയാണെങ്കിലും അല്ലെങ്കിൽ ഒരു റിപ്പോർട്ട് സൃഷ്ടിക്കുകയാണെങ്കിലും, അത്തരം ഒപ്റ്റിമൈസേഷനുകൾക്ക് പ്രതികരണ സമയവും ഉപയോക്തൃ അനുഭവവും ഗണ്യമായി മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയും.

-- 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

ഡാറ്റ സമ്പൂർണ്ണതയ്ക്കായി പ്രതിരോധശേഷിയുള്ള SQL അന്വേഷണങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നു

SQL അന്വേഷണ രൂപകൽപനയുടെ ചർച്ച ചെയ്യപ്പെടാത്ത ഒരു പ്രധാന വശം *ഔട്ടർ ജോയിനുകളുടെ* പങ്കും നഷ്‌ടമായ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യാനുള്ള അവയുടെ കഴിവുമാണ്. ആന്തരിക ജോയിംഗുകളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായി, അനുബന്ധ പട്ടികയിൽ അനുബന്ധ ഡാറ്റ ഇല്ലെങ്കിൽപ്പോലും, ഒരു പട്ടികയിൽ നിന്ന് എല്ലാ വരികളും ഉൾപ്പെടുത്താൻ ബാഹ്യ ജോയിന് നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. ഒരു ഉപഭോക്താവിൻ്റെ ലിസ്റ്റിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ വീണ്ടെടുക്കുന്നത് പോലുള്ള സാഹചര്യങ്ങളുമായി പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്, ചില ഇനങ്ങൾ നിലവിലില്ലായിരിക്കാം. ഉദാഹരണത്തിന്, a ഉപയോഗിച്ച് ഇടത് ചേരുക, പ്രധാന ടേബിളിലെ എല്ലാ ഇനങ്ങളും നിലനിർത്തിയിട്ടുണ്ടെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് ഉറപ്പാക്കാം, കൂടാതെ ബന്ധപ്പെട്ട പട്ടികയിൽ നിന്ന് നഷ്‌ടമായ ഏതെങ്കിലും ഡാറ്റ അസാധുവാക്കുകളോ സ്ഥിരസ്ഥിതി മൂല്യങ്ങളോ കൊണ്ട് നിറഞ്ഞിരിക്കുന്നു.

കൂടാതെ, സംഭരിച്ച നടപടിക്രമങ്ങൾ പോലുള്ള ടൂളുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഡൈനാമിക് അന്വേഷണങ്ങൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നത് SQL സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ കൂടുതൽ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാൻ കഴിയും. റൺടൈം പാരാമീറ്ററുകൾ അടിസ്ഥാനമാക്കി അന്വേഷണങ്ങളെ പൊരുത്തപ്പെടുത്താൻ അനുവദിച്ചുകൊണ്ട് ഡൈനാമിക് SQL വഴക്കം പ്രാപ്തമാക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, നിങ്ങൾക്ക് ഇനത്തിൻ്റെ കോഡുകളുടെ ലിസ്‌റ്റിനോ ഉപഭോക്തൃ നാമത്തിനോ ഇൻപുട്ട് പാരാമീറ്ററുകൾ ഉപയോഗിച്ച് സംഭരിച്ച നടപടിക്രമങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കാം, സാഹചര്യത്തിനനുസരിച്ചുള്ള അന്വേഷണങ്ങൾ ചലനാത്മകമായി നിർമ്മിക്കാം. വ്യത്യസ്ത ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് വ്യത്യസ്‌ത ഫാൾബാക്ക് അവസ്ഥകളോ ആവശ്യകതകളോ ഉണ്ടായേക്കാവുന്ന മൾട്ടി-ടെനൻ്റ് സിസ്റ്റങ്ങളിൽ ഈ സമീപനം പ്രത്യേകിച്ചും സഹായകരമാണ്. 🧑💻

അവസാനമായി, പ്രതിരോധശേഷിയുള്ള SQL അന്വേഷണങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുമ്പോൾ പിശക് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത് ഒരു നിർണായക വശമാണ്. ട്രൈ-ക്യാച്ച് ബ്ലോക്കുകൾ ഉൾപ്പെടുത്തുന്നത് (അല്ലെങ്കിൽ റിട്ടേൺ കോഡുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഘടനാപരമായ പിശക് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത് പോലെയുള്ള അവയുടെ SQL തത്തുല്യമായത്) അപ്രതീക്ഷിതമായ പ്രശ്നങ്ങൾ-നഷ്‌ടമായ പട്ടികകൾ അല്ലെങ്കിൽ അസാധുവായ കോളം റഫറൻസുകൾ-ആപ്പ് ഫ്ലോയെ തടസ്സപ്പെടുത്തുന്നില്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു. ബാഹ്യ ചേരലുകൾ, ഡൈനാമിക് എസ്‌ക്യുഎൽ, കരുത്തുറ്റ പിശക് കൈകാര്യം ചെയ്യൽ എന്നിവ പോലുള്ള രീതികൾ സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ, സങ്കീർണ്ണമായ സാഹചര്യങ്ങളിൽ സ്ഥിരതയുള്ള പ്രകടനവും വിശ്വാസ്യതയും ഉറപ്പാക്കിക്കൊണ്ട്, നിങ്ങളുടെ അന്വേഷണങ്ങൾക്ക് കൂടുതൽ പൊരുത്തപ്പെടുത്താനും പരാജയപ്പെടാനും കഴിയും. 🚀