Müşteri Verilerinden Eksik Öğeleri Almak için SQL Sorguları

Karmaşık Veri Alma için SQL'i Optimize Etme

SQL, büyük miktarlarda veriyi işlemek için güçlü bir araçtır ancak bazen sorgular beklendiği gibi davranmaz. Örneğin, belirli öğeleri getirmek için koşullu sorgularla uğraşırken eksik girişler, dikkatli bir şekilde ele alınması gereken zorluklar yaratabilir. 🧑‍💻

Bir müşterinin verilerini almak için bir sorgu çalıştırdığınızı ve belirli ürün kodlarının olmasını beklediğinizi ancak bunların sonuçlarda görünmediğini düşünün. Veriler başka bir bağlamda mevcutsa ve onu yedek olarak getirmeniz gerekiyorsa ne olur? Bu, SQL'in güçlü özelliklerinden yararlanan katmanlı bir sorgu stratejisi gerektirir.

'BR23456' gibi ürün kodlarının silinebileceği veya birincil müşteri için kullanılamadığı bir senaryoda, bunları farklı parametreler altında almak için ayrı bir mekanizmaya ihtiyacınız vardır. Bu örnek, kapsamlı bir veri çıktısı sağlayarak bu tür sorunların nasıl çözüleceğini araştırıyor.

Adım adım bir dökümle, verimliliği korurken eksik öğeleri alternatif müşteri bağlamlarından çeken bir SQL sorgusunun nasıl oluşturulacağını tartışacağız. Örnekler ve teknikler, dinamik koşulların üstesinden gelmenize yardımcı olacak ve gerçek dünyadaki uygulamalar için pratik bilgiler sunacaktır. 🚀

Emretmek	Kullanım Örneği
WITH	Ara sorgu sonuçlarının yeniden kullanılmasına izin vererek karmaşık sorguları basitleştirmek için bir Ortak Tablo İfadesi (CTE) tanımlar. Örnek: MainQuery AS İLE (SELECT ...)
STRING_SPLIT	Sınırlandırılmış bir dizeyi, genellikle verileri dinamik olarak filtrelemek için kullanılan bir değerler tablosuna böler. Örnek: STRING_SPLIT'DEN değer SEÇİN(@ItemCodes, ',')
IS	değerlerini belirtilen değiştirme değeriyle değiştirir. Varsayılan değerleri ayarlamak için kullanışlıdır. Örnek: IS(fiyat, 0)
TOP 1	Sonuç kümesini tek bir satırla sınırlandırır ve en alakalı kaydı getirmek için genellikle ORDER BY ile birleştirilir. Örnek: Fiyatlandırmadan İLK 1 fiyatı SEÇİN ORDER BY start_date DESC
CASE	Implements conditional logic within queries, allowing different outputs based on specific conditions. Example: CASE WHEN alvl >Belirli koşullara bağlı olarak farklı çıktılara izin vererek sorgular içinde koşullu mantık uygular. Örnek: VAKA alvl > 0 SONRA 'Seviye 1'
NOT EXISTS	Bir alt sorgudaki satırların yokluğunu kontrol eder; geri dönüş mantığını işlemek için kullanışlıdır. Örnek: IF NOT EXISTS (Fiyatlandırmadan 1 SEÇİN WHERE ürün kodu = 'BR23456')
DECLARE	Geçici verileri veya parametreleri depolamak için kullanılan bir SQL betiği içindeki değişkenleri tanımlar. Örnek: DECLARE @FallbackItem NVARCHAR(50) = 'BR23456'
SET NOCOUNT ON	Bir sorgudan etkilenen satır sayısını belirten mesajı devre dışı bırakır. Saklı prosedürlerde performansı artırır. Örnek: NOCOUNT'U AÇIK AYARLAYIN
UNION ALL	Birden çok sorgunun sonuçlarını, yinelenen satırlar da dahil olmak üzere tek bir sonuç kümesinde birleştirir. Örnek: SELECT * FROM Query1 UNION ALL SELECT * FROM Query2
ORDER BY	Sorgu sonuçlarını belirtilen sütunlara göre sıralar. Örnek: ORDER BY start_date DESC

SQL Sorgularında Eksik Öğeleri Dinamik Olarak İşleme

Yukarıdaki komut dosyalarında ana amaç, veri alımında yaygın bir sorunu ele almaktır: bazı öğelerin sorgu sonuçlarında eksik olabileceği durumları ele almak. Birincil komut dosyası, Ortak Tablo İfadeleri (CTE'ler), CASE ifadeleriyle koşullu mantık ve geri dönüş mekanizmaları gibi SQL tekniklerinin bir kombinasyonunu kullanır. . Sorgu, bu özellikleri katmanlandırarak, müşterinin listesinde bir ürün kodunun eksik olması durumunda, alternatif bir bağlamdan dinamik olarak bir geri dönüş kaydının alınmasını sağlar.

Çözümün önemli bir parçası, bir Ortak Tablo İfadesi (CTE) olarak da bilinen yeniden kullanılabilir bir ara sorguyu tanımlamak için kullanılan yan tümce. Bu, ana mantığı geri dönüş mantığından ayırdığı için SQL'in okunmasını ve bakımını kolaylaştırır. Örneğin, CTE'de müşteri "testi" için kayıtları getiriyoruz ve belirtilen listedeki ürün kodlarını kontrol ediyoruz. 'BR23456' gibi bir ürün kodu eksikse, geri dönüş sorgusu devreye girerek 'lvlholder' müşterisinden belirli koşullarla gerekli verileri sağlar. Bu, veri tutarlılığını ve eksiksizliğini sağlar. 🛠️

Bir diğer önemli husus ise bir geri dönüş mekanizması kullanılarak uygulanan geri dönüş mekanizmasıdır. durum. Bu, birincil sorgu sonuçlarında hedef ürün kodunun mevcut olup olmadığını kontrol eder. Değilse, komut dosyası eksik öğenin ayrıntılarını alternatif bir müşteri veya seviye gibi başka bir kaynaktan getirir (blvl = 8). Bu mekanizma, envanter yönetimi veya dinamik fiyatlandırma sistemleri gibi veri bütünlüğünün kritik olduğu sistemler için hayati öneme sahiptir. Geri dönüş mantığını kullanarak, birincil veriler eksik olsa bile kullanıcının yine de anlamlı sonuçlar almasını sağlıyoruz.

Geri dönüş sorgusuna ek olarak, betiğin saklı yordam sürümü modülerlik ve yeniden kullanılabilirlik sağlar. Müşteri adı ve ürün kodları gibi anahtar değerlerin parametrelendirilmesiyle saklı prosedür birden fazla bağlamda yeniden kullanılabilir. Bu yaklaşım aynı zamanda sabit kodlamayı en aza indirip giriş doğrulamayı mümkün kıldığından performansı ve güvenliği de artırır. Örneğin, bir satış analisti, farklı geri dönüş kurallarına sahip birden fazla müşteriye ilişkin fiyatlandırma verilerini almak için bu prosedürü kullanabilir. 🚀

Son olarak çözüm, sorgu performansını optimize etmek için SQL'in en iyi uygulamalarını kullanır. Ve sonuçları sınırlamak ve en alakalı verilerin getirilmesini sağlamak. Bu yöntemler özellikle büyük veri kümelerinin verimli bir şekilde işlenmesi gereken senaryolarda kullanışlıdır. İster bir kontrol paneli oluşturuyor olun ister bir rapor oluşturuyor olun, bu tür optimizasyonlar yanıt sürelerini ve kullanıcı deneyimini önemli ölçüde iyileştirebilir.

-- 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

Veri Tamlığı için Dayanıklı SQL Sorguları Oluşturma

SQL sorgu tasarımının henüz tartışılmayan önemli bir yönü, *dış birleşimlerin* rolü ve eksik verileri işleme yetenekleridir. İç birleşimlerden farklı olarak dış birleşimler, ilgili tabloda karşılık gelen veri olmasa bile bir tablodaki tüm satırları dahil etmenize olanak tanır. Bu, özellikle bazı öğelerin mevcut olmayabileceği müşteri listesinden veri alma gibi senaryolarla çalışırken kullanışlıdır. Örneğin, bir kullanarak ile ana tablodaki tüm öğelerin saklanmasını ve ilgili tablodaki eksik verilerin boş değerlerle veya varsayılan değerlerle doldurulmasını sağlayabilirsiniz.

Ek olarak, saklı prosedürler gibi araçları kullanarak dinamik sorgulardan yararlanmak, SQL komut dosyalarını daha da optimize edebilir. Dinamik SQL, sorguların çalışma zamanı parametrelerine göre uyarlanmasına izin vererek esneklik sağlar. Örneğin, duruma özel sorguları dinamik olarak oluşturarak, öğe kodları listesi veya müşteri adı için giriş parametreleriyle birlikte saklı yordamları kullanabilirsiniz. Bu yaklaşım, farklı müşterilerin farklı geri dönüş koşullarına veya gereksinimlerine sahip olabileceği çok kiracılı sistemlerde özellikle faydalıdır. 🧑‍💻

Son olarak, esnek SQL sorguları oluştururken hata işleme kritik bir husustur. Try-catch bloklarının (veya dönüş kodları kullanılarak yapılandırılmış hata işleme gibi SQL eşdeğerlerinin) dahil edilmesi, eksik tablolar veya geçersiz sütun referansları gibi beklenmeyen sorunların uygulama akışını kesintiye uğratmamasını sağlar. Dış birleştirmeler, dinamik SQL ve güçlü hata işleme gibi yöntemleri birleştirerek sorgularınız daha uyarlanabilir ve arıza korumalı hale gelebilir, böylece karmaşık senaryolarda tutarlı performans ve güvenilirlik sağlanır. 🚀

1. nedir ve ne zaman kullanmalısınız?
2. A Sağdaki tabloda eşleşme olmasa bile soldaki tablodaki tüm satırları dahil etmek için kullanılır. Raporlarda veya veri analizinde verilerin eksiksizliğini korumak için kullanışlıdır.
3. Nasıl sorgu sonuçları iyileştirilsin mi?
4. işlev boş değerleri belirli bir değerle değiştirerek veri bütünlüğünü sağlar ve hesaplamalarda boş değerlerle ilgili hataları önler.
5. arasındaki fark nedir? Ve ?
6. yalnızca tablolar arasında eşleşen satırları alır, ancak türüne bağlı olarak (LEFT, RIGHT veya FULL) eşleşmeyen satırları içerir.
7. Dinamik sorgular için saklı yordamları kullanabilir misiniz?
8. Evet, saklı prosedürler, SQL sorgularını dinamik olarak oluşturmak ve yürütmek için giriş parametreleriyle tasarlanarak esneklik ve modülerlik sağlanabilir.
9. Hata işleme sorgu güvenilirliğini nasıl artırabilir?
10. SQL'de hata işleme, örneğin kullanma bloklar, beklenmeyen sorunların yürütme akışını kesintiye uğratmamasını sağlayarak uygulamayı daha sağlam hale getirir.

Dinamik SQL sorguları, belirli verilerin bulunmayabileceği senaryoları işlemek için sağlam bir yol sağlar. Geri dönüş mekanizmaları gibi teknikler, hiçbir kritik veri noktasının kaybolmamasını sağlar ve bu da onları perakende veya lojistik gibi verilere duyarlı endüstriler için vazgeçilmez kılar. Kullanıcılar gelişmiş SQL özelliklerini birleştirerek performansı ve güvenilirliği optimize edebilir.

gibi özellikleri anlama ve kullanma ve dinamik geri dönüş mantığı, geliştiricilere çeşitli zorluklara uyum sağlayan çözümler oluşturma gücü verir. Fiyatlandırma modellerinden kapsamlı raporlama sistemlerine kadar bu yöntemler, operasyonları kolaylaştırırken tutarlı ve doğru sonuçlar sağlar. 💡