కస్టమర్ డేటా నుండి తప్పిపోయిన వస్తువులను తిరిగి పొందడానికి SQL ప్రశ్నలు

కాంప్లెక్స్ డేటా రిట్రీవల్ కోసం SQLని ఆప్టిమైజ్ చేయడం

SQL అనేది అధిక మొత్తంలో డేటాను నిర్వహించడానికి శక్తివంతమైన సాధనం, కానీ కొన్నిసార్లు ప్రశ్నలు ఆశించిన విధంగా ప్రవర్తించవు. ఉదాహరణకు, నిర్దిష్ట ఐటెమ్‌లను పొందేందుకు షరతులతో కూడిన ప్రశ్నలతో వ్యవహరించేటప్పుడు, మిస్ ఎంట్రీలు జాగ్రత్తగా నిర్వహించాల్సిన సవాళ్లను సృష్టించగలవు. 🧑‍💻

కస్టమర్ కోసం డేటాను లాగడానికి ఒక ప్రశ్నను అమలు చేయడం గురించి ఆలోచించండి మరియు మీరు నిర్దిష్ట ఐటెమ్ కోడ్‌లను ఆశించారు, కానీ అవి ఫలితాల్లో కనిపించవు. డేటా మరొక సందర్భంలో ఉంటే మరియు మీరు దానిని ఫాల్‌బ్యాక్‌గా పొందవలసి వస్తే? దీనికి లేయర్డ్ క్వెరీ స్ట్రాటజీ అవసరం, SQL యొక్క దృఢమైన సామర్థ్యాలను ప్రభావితం చేస్తుంది.

'BR23456' వంటి ఐటెమ్ కోడ్‌లు తొలగించబడవచ్చు లేదా ప్రాథమిక కస్టమర్‌కు అందుబాటులో లేని దృష్టాంతంలో, వివిధ పారామితుల క్రింద వాటిని తిరిగి పొందడానికి మీకు ప్రత్యేక మెకానిజం అవసరం. సమగ్ర డేటా అవుట్‌పుట్‌ని నిర్ధారించడం ద్వారా అటువంటి సమస్యలను ఎలా పరిష్కరించాలో ఈ ఉదాహరణ విశ్లేషిస్తుంది.

దశల వారీ బ్రేక్‌డౌన్ ద్వారా, సామర్థ్యాన్ని కొనసాగిస్తూ ప్రత్యామ్నాయ కస్టమర్ సందర్భాల నుండి తప్పిపోయిన అంశాలను లాగే SQL ప్రశ్నను ఎలా నిర్మించాలో మేము చర్చిస్తాము. ఉదాహరణలు మరియు సాంకేతికతలు డైనమిక్ పరిస్థితులను నిర్వహించడంలో మీకు సహాయపడతాయి, వాస్తవ-ప్రపంచ అనువర్తనాల కోసం మీకు ఆచరణాత్మక అంతర్దృష్టులను అందిస్తాయి. 🚀

SQL ప్రశ్నలలో తప్పిపోయిన అంశాలను డైనమిక్‌గా నిర్వహించడం

ఎగువన ఉన్న స్క్రిప్ట్‌లలో, డేటా రిట్రీవల్‌లో ఒక సాధారణ సమస్యను పరిష్కరించడం ప్రధాన లక్ష్యం: ప్రశ్న ఫలితాల నుండి కొన్ని ఐటెమ్‌లు తప్పిపోయిన సందర్భాలను నిర్వహించడం. ప్రాథమిక స్క్రిప్ట్ సాధారణ పట్టిక వ్యక్తీకరణలు (CTEలు), CASE స్టేట్‌మెంట్‌లతో షరతులతో కూడిన తర్కం మరియు ఉపయోగించి ఫాల్‌బ్యాక్ మెకానిజమ్‌ల వంటి SQL టెక్నిక్‌ల కలయికను ఉపయోగిస్తుంది. ఉనికిలో లేదు. ఈ ఫీచర్‌లను లేయర్ చేయడం ద్వారా, కస్టమర్ లిస్ట్‌లో ఐటెమ్ కోడ్ తప్పిపోయినట్లయితే, అది ప్రత్యామ్నాయ సందర్భం నుండి ఫాల్‌బ్యాక్ రికార్డ్‌ను డైనమిక్‌గా తిరిగి పొందుతుందని ప్రశ్న నిర్ధారిస్తుంది.

పరిష్కారం యొక్క ఒక కీలకమైన భాగం a యొక్క ఉపయోగం తో పునర్వినియోగ ఇంటర్మీడియట్ ప్రశ్నను నిర్వచించే నిబంధన, దీనిని కామన్ టేబుల్ ఎక్స్‌ప్రెషన్ (CTE) అని కూడా పిలుస్తారు. ఇది SQLని చదవడం మరియు నిర్వహించడం సులభతరం చేస్తుంది, ఎందుకంటే ఇది ప్రధాన తర్కాన్ని ఫాల్‌బ్యాక్ లాజిక్ నుండి వేరు చేస్తుంది. ఉదాహరణకు, CTEలో, మేము కస్టమర్ "పరీక్ష" కోసం రికార్డులను పొందుతాము మరియు పేర్కొన్న జాబితాలోని ఐటెమ్ కోడ్‌ల కోసం తనిఖీ చేస్తాము. 'BR23456' వంటి ఐటెమ్ కోడ్ లేనట్లయితే, నిర్దిష్ట షరతులతో 'lvlholder' కస్టమర్ నుండి అవసరమైన డేటాను అందించడానికి ఫాల్‌బ్యాక్ ప్రశ్న అడుగులు వేస్తుంది. ఇది డేటా స్థిరత్వం మరియు సంపూర్ణతను నిర్ధారిస్తుంది. 🛠️

మరొక ముఖ్యమైన అంశం a ఉపయోగించి అమలు చేయబడిన ఫాల్‌బ్యాక్ మెకానిజం ఉనికిలో లేదు పరిస్థితి. ఇది ప్రాథమిక ప్రశ్న ఫలితాలలో లక్ష్య అంశం కోడ్ ఉందో లేదో తనిఖీ చేస్తుంది. కాకపోతే, స్క్రిప్ట్ తప్పిపోయిన వస్తువు యొక్క వివరాలను ప్రత్యామ్నాయ కస్టమర్ లేదా స్థాయి (blvl = 8) వంటి మరొక మూలం నుండి పొందుతుంది. ఇన్వెంటరీ మేనేజ్‌మెంట్ లేదా డైనమిక్ ప్రైసింగ్ సిస్టమ్‌ల వంటి డేటా సంపూర్ణత కీలకమైన సిస్టమ్‌లకు ఈ మెకానిజం చాలా ముఖ్యమైనది. ఫాల్‌బ్యాక్ లాజిక్‌ని ఉపయోగించడం ద్వారా, ప్రాథమిక డేటా అసంపూర్తిగా ఉన్నప్పటికీ, వినియోగదారు అర్థవంతమైన ఫలితాలను పొందుతారని మేము నిర్ధారిస్తాము.

ఫాల్‌బ్యాక్ ప్రశ్నకు అదనంగా, స్క్రిప్ట్ యొక్క నిల్వ చేయబడిన ప్రక్రియ సంస్కరణ మాడ్యులారిటీ మరియు పునర్వినియోగతను జోడిస్తుంది. కస్టమర్ పేరు మరియు ఐటెమ్ కోడ్‌ల వంటి కీలక విలువలను పరామితి చేయడం ద్వారా, నిల్వ చేయబడిన విధానాన్ని బహుళ సందర్భాలలో తిరిగి ఉపయోగించవచ్చు. ఈ విధానం పనితీరు మరియు భద్రతను మెరుగుపరుస్తుంది, ఎందుకంటే ఇది హార్డ్‌కోడింగ్‌ను తగ్గిస్తుంది మరియు ఇన్‌పుట్ ధ్రువీకరణను ప్రారంభిస్తుంది. ఉదాహరణకు, వివిధ ఫాల్‌బ్యాక్ నియమాలతో బహుళ కస్టమర్‌ల కోసం ధరల డేటాను తిరిగి పొందడానికి విక్రయ విశ్లేషకుడు ఈ విధానాన్ని ఉపయోగించవచ్చు. 🚀

చివరగా, పరిష్కారం SQL ఉత్తమ అభ్యాసాలను ఉపయోగించడం వంటి ప్రశ్న పనితీరును ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి ఉపయోగిస్తుంది టాప్ 1 మరియు ద్వారా ఆర్డర్ ఫలితాలను పరిమితం చేయడానికి మరియు అత్యంత సంబంధిత డేటా పొందినట్లు నిర్ధారించడానికి. పెద్ద డేటాసెట్‌లు సమర్ధవంతంగా ప్రాసెస్ చేయబడవలసిన సందర్భాలలో ఈ పద్ధతులు ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడతాయి. మీరు డ్యాష్‌బోర్డ్‌ను నిర్మిస్తున్నా లేదా నివేదికను రూపొందిస్తున్నా, అటువంటి ఆప్టిమైజేషన్‌లు ప్రతిస్పందన సమయాన్ని మరియు వినియోగదారు అనుభవాన్ని గణనీయంగా మెరుగుపరుస్తాయి.

-- 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

డేటా సంపూర్ణత కోసం స్థితిస్థాపక SQL ప్రశ్నలను రూపొందించడం

SQL ప్రశ్న రూపకల్పనలో చర్చించబడని ఒక ముఖ్యమైన అంశం *అవుటర్ జాయిన్‌ల* పాత్ర మరియు తప్పిపోయిన డేటాను నిర్వహించగల సామర్థ్యం. అంతర్గత చేరికల వలె కాకుండా, సంబంధిత పట్టికలో సంబంధిత డేటా లేకపోయినా, ఒక పట్టిక నుండి అన్ని అడ్డు వరుసలను చేర్చడానికి బాహ్య చేరికలు మిమ్మల్ని అనుమతిస్తాయి. కస్టమర్ జాబితా నుండి డేటాను తిరిగి పొందడం వంటి దృశ్యాలతో పని చేస్తున్నప్పుడు ఇది చాలా ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది, ఇక్కడ కొన్ని అంశాలు ఉండకపోవచ్చు. ఉదాహరణకు, a ఉపయోగించి ఎడమ చేరండి, మీరు ప్రధాన పట్టికలోని అన్ని ఐటెమ్‌లు అలాగే ఉంచబడ్డారని మరియు సంబంధిత పట్టిక నుండి ఏదైనా తప్పిపోయిన డేటా శూన్యాలు లేదా డిఫాల్ట్ విలువలతో నింపబడిందని మీరు నిర్ధారించుకోవచ్చు.

అదనంగా, నిల్వ చేయబడిన విధానాల వంటి సాధనాలను ఉపయోగించి డైనమిక్ ప్రశ్నలను పెంచడం SQL స్క్రిప్ట్‌లను మరింత ఆప్టిమైజ్ చేస్తుంది. డైనమిక్ SQL రన్‌టైమ్ పారామితుల ఆధారంగా ప్రశ్నలను స్వీకరించడానికి అనుమతించడం ద్వారా వశ్యతను అనుమతిస్తుంది. ఉదాహరణకు, మీరు ఐటెమ్ కోడ్‌ల జాబితా లేదా కస్టమర్ పేరు కోసం ఇన్‌పుట్ పారామితులతో నిల్వ చేసిన విధానాలను ఉపయోగించవచ్చు, పరిస్థితికి నిర్దిష్టమైన ప్రశ్నలను డైనమిక్‌గా రూపొందించవచ్చు. ఈ విధానం ప్రత్యేకంగా బహుళ-అద్దెదారుల వ్యవస్థలలో సహాయకరంగా ఉంటుంది, ఇక్కడ వివిధ కస్టమర్‌లు వివిధ ఫాల్‌బ్యాక్ పరిస్థితులు లేదా అవసరాలను కలిగి ఉండవచ్చు. 🧑‍💻

చివరగా, స్థితిస్థాపక SQL ప్రశ్నలను నిర్మించేటప్పుడు లోపం నిర్వహణ అనేది ఒక క్లిష్టమైన అంశం. ట్రై-క్యాచ్ బ్లాక్‌లను (లేదా రిటర్న్ కోడ్‌లను ఉపయోగించి స్ట్రక్చర్డ్ ఎర్రర్ హ్యాండ్లింగ్ వంటి వాటి SQL సమానమైనది) చేర్చడం వలన ఊహించని సమస్యలు-తప్పిపోయిన పట్టికలు లేదా చెల్లని నిలువు వరుస సూచనలు-అప్లికేషన్ ఫ్లోకు అంతరాయం కలిగించకుండా నిర్ధారిస్తుంది. ఔటర్ జాయిన్‌లు, డైనమిక్ SQL మరియు దృఢమైన ఎర్రర్ హ్యాండ్లింగ్ వంటి పద్ధతులను కలపడం ద్వారా, మీ ప్రశ్నలు సంక్లిష్ట దృశ్యాలలో స్థిరమైన పనితీరు మరియు విశ్వసనీయతను నిర్ధారిస్తూ మరింత అనుకూలత మరియు విఫలం-సురక్షితంగా మారవచ్చు. 🚀