SQL-frågor för att hämta saknade artiklar från kunddata

Optimera SQL för komplex datahämtning

SQL är ett kraftfullt verktyg för att hantera stora mängder data, men ibland beter sig frågor inte som förväntat. Till exempel, när man hanterar villkorliga frågor för att hämta specifika objekt, kan saknade poster skapa utmaningar som kräver noggrann hantering. 🧑‍💻

Föreställ dig att köra en fråga för att hämta data för en kund, och du förväntar dig vissa artikelkoder, men de visas inte i resultaten. Vad händer om data finns i ett annat sammanhang och du behöver hämta det som reserv? Detta kräver en skiktad frågestrategi som utnyttjar SQLs robusta kapacitet.

I ett scenario där artikelkoder som 'BR23456' kanske raderas eller inte är tillgängliga för den primära kunden, behöver du en separat mekanism för att hämta dem under olika parametrar. Det här exemplet undersöker hur man hanterar sådana problem, vilket säkerställer en omfattande datautmatning.

Genom en steg-för-steg-uppdelning kommer vi att diskutera hur man konstruerar en SQL-fråga som hämtar saknade objekt från alternativa kundkontexter samtidigt som effektiviteten bibehålls. Exempel och tekniker hjälper dig att hantera dynamiska förhållanden, vilket ger dig praktiska insikter för verkliga tillämpningar. 🚀

Hantera saknade objekt dynamiskt i SQL-frågor

I skripten ovan är huvudmålet att ta itu med ett vanligt problem vid datahämtning: hantering av fall där vissa objekt kan saknas i frågeresultaten. Det primära skriptet använder en kombination av SQL-tekniker, såsom Common Table Expressions (CTEs), villkorlig logik med CASE-satser och reservmekanismer med FINNS INTE. Genom att lägga upp dessa funktioner i lager säkerställer frågan att om en artikelkod saknas i en kunds lista, hämtar den dynamiskt en reservpost från en alternativ kontext.

En avgörande del av lösningen är användningen av en MED sats för att definiera en återanvändbar mellanfråga, även känd som Common Table Expression (CTE). Detta gör SQL enklare att läsa och underhålla, eftersom den skiljer huvudlogiken från reservlogiken. Till exempel, i CTE, hämtar vi poster för kundens "test" och kontrollerar artikelkoder i den angivna listan. Om en artikelkod som 'BR23456' saknas, träder reservfrågan in för att tillhandahålla nödvändiga data från 'lvlholder'-kunden med specifika villkor. Detta säkerställer datakonsistens och fullständighet. 🛠️

En annan viktig aspekt är reservmekanismen implementerad med hjälp av en FINNS INTE skick. Detta kontrollerar om målartikelkoden finns i de primära frågeresultaten. Om inte, hämtar skriptet informationen om det saknade objektet från en annan källa, till exempel en alternativ kund eller nivå (blvl = 8). Denna mekanism är avgörande för system där datafullständighet är avgörande, till exempel i lagerhantering eller dynamiska prissättningssystem. Genom att använda reservlogik säkerställer vi att även om primärdata är ofullständig, får användaren fortfarande meningsfulla resultat.

Utöver reservfrågan lägger den lagrade procedurversionen av skriptet till modularitet och återanvändbarhet. Genom att parametrera nyckelvärden som kundnamn och artikelkoder kan den lagrade proceduren återanvändas i flera sammanhang. Detta tillvägagångssätt förbättrar också prestanda och säkerhet, eftersom det minimerar hårdkodning och möjliggör indatavalidering. Till exempel kan en försäljningsanalytiker använda denna procedur för att hämta prisinformation för flera kunder med olika reservregler. 🚀

Slutligen använder lösningen SQL bästa praxis för att optimera frågeprestanda, som att använda TOPP 1 och BESTÄLL AV för att begränsa resultaten och säkerställa att de mest relevanta uppgifterna hämtas. Dessa metoder är särskilt användbara i scenarier där stora datamängder måste bearbetas effektivt. Oavsett om du bygger en instrumentpanel eller genererar en rapport kan sådana optimeringar förbättra svarstider och användarupplevelse avsevärt.

-- 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

Bygga motståndskraftiga SQL-frågor för datafullständighet

En viktig aspekt av SQL-frågedesign som inte har diskuterats är rollen av *outer joins* och deras förmåga att hantera saknad data. Till skillnad från inre kopplingar tillåter yttre kopplingar dig att inkludera alla rader från en tabell, även om det inte finns någon motsvarande data i den relaterade tabellen. Detta är särskilt användbart när du arbetar med scenarier som att hämta data från en kunds lista, där vissa objekt kanske inte finns. Använd till exempel en VÄNSTER GÅ MED, kan du se till att alla objekt i huvudtabellen behålls och att all saknad data från den relaterade tabellen fylls med nollvärden eller standardvärden.

Dessutom kan användning av dynamiska frågor med hjälp av verktyg som lagrade procedurer optimera SQL-skript ytterligare. Dynamisk SQL möjliggör flexibilitet genom att tillåta frågor att anpassa sig baserat på körtidsparametrar. Du kan till exempel använda lagrade procedurer med inmatningsparametrar för listan med artikelkoder eller kundnamnet, och dynamiskt skapa frågor som är specifika för situationen. Detta tillvägagångssätt är särskilt användbart i system med flera hyresgäster, där olika kunder kan ha olika reservvillkor eller krav. 🧑‍💻

Slutligen är felhantering en kritisk aspekt vid konstruktion av motståndskraftiga SQL-frågor. Att införliva försöksfångstblock (eller deras SQL-motsvarighet, som strukturerad felhantering med returkoder) säkerställer att oväntade problem – som saknade tabeller eller ogiltiga kolumnreferenser – inte stör programflödet. Genom att kombinera metoder som yttre kopplingar, dynamisk SQL och robust felhantering kan dina frågor bli mer anpassningsbara och felsäkra, vilket säkerställer konsekvent prestanda och tillförlitlighet i komplexa scenarier. 🚀