Запити SQL для отримання відсутніх елементів із даних клієнта

Оптимізація SQL для комплексного пошуку даних

SQL є потужним інструментом для роботи з величезними обсягами даних, але іноді запити поводяться не так, як очікувалося. Наприклад, під час роботи з умовними запитами для отримання певних елементів відсутні записи можуть створити проблеми, які потребують обережного поводження. 🧑‍💻

Уявіть, що ви виконуєте запит, щоб отримати дані для клієнта, і ви очікуєте певних кодів товарів, але вони не з’являються в результатах. Що, якщо дані існують в іншому контексті, і вам потрібно отримати їх як запасний варіант? Для цього потрібна багатошарова стратегія запитів із використанням потужних можливостей SQL.

У випадку, коли коди товарів, як-от "BR23456", можуть бути видалені або недоступні для основного клієнта, вам потрібен окремий механізм для їх отримання за різними параметрами. У цьому прикладі досліджується, як вирішити такі проблеми, забезпечуючи повний вихід даних.

Через покрокову розбивку ми обговоримо, як створити SQL-запит, який витягує відсутні елементи з альтернативних контекстів клієнта, зберігаючи ефективність. Приклади та прийоми допоможуть вам освоїти роботу з динамічними умовами, даючи вам практичні знання для реальних додатків. 🚀

Динамічна обробка відсутніх елементів у запитах SQL

У наведених вище сценаріях головною метою є вирішення типової проблеми під час пошуку даних: обробка випадків, коли деякі елементи можуть бути відсутніми в результатах запиту. Основний сценарій використовує комбінацію методів SQL, таких як загальні табличні вирази (CTE), умовна логіка з операторами CASE та резервні механізми, що використовують НЕ ІСНУЄ. Розміщуючи ці функції, запит гарантує, що якщо код товару відсутній у списку клієнта, він динамічно отримує резервний запис з альтернативного контексту.

Важливою частиною рішення є використання a З пункт для визначення багаторазового проміжного запиту, також відомого як вираз загальної таблиці (CTE). Це полегшує читання та обслуговування SQL, оскільки він відокремлює основну логіку від резервної логіки. Наприклад, у CTE ми отримуємо записи для «тесту» клієнта та перевіряємо коди товарів у зазначеному списку. Якщо такий код товару, як «BR23456», відсутній, виконується резервний запит, щоб надати необхідні дані від клієнта «lvlholder» із конкретними умовами. Це забезпечує послідовність і повноту даних. 🛠️

Іншим важливим аспектом є резервний механізм, реалізований за допомогою a НЕ ІСНУЄ хвороба. Це перевіряє, чи присутній цільовий код елемента в результатах основного запиту. Якщо ні, сценарій отримує відомості про відсутній елемент з іншого джерела, наприклад, альтернативного клієнта або рівня (blvl = 8). Цей механізм життєво важливий для систем, де повнота даних має вирішальне значення, наприклад, у системах управління запасами або системах динамічного ціноутворення. Використовуючи резервну логіку, ми гарантуємо, що навіть якщо первинні дані неповні, користувач усе одно отримує значущі результати.

Окрім резервного запиту, версія сценарію збереженої процедури додає модульність і можливість повторного використання. Завдяки параметризації ключових значень, таких як ім’я клієнта та коди елементів, збережену процедуру можна повторно використовувати в багатьох контекстах. Цей підхід також покращує продуктивність і безпеку, оскільки мінімізує жорстке кодування та дозволяє перевірку введених даних. Наприклад, аналітик з продажу може використовувати цю процедуру для отримання даних про ціни для кількох клієнтів із різними резервними правилами. 🚀

Нарешті, рішення використовує найкращі практики SQL для оптимізації продуктивності запитів, наприклад використання ТОП 1 і ЗАМОВИТИ ЗА щоб обмежити результати та забезпечити вибірку найбільш відповідних даних. Ці методи особливо корисні в сценаріях, коли необхідно ефективно обробляти великі набори даних. Незалежно від того, створюєте ви інформаційну панель чи створюєте звіт, така оптимізація може значно покращити час відповіді та покращити взаємодію з користувачем.

-- 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

Створення стійких запитів SQL для повноти даних

Одним з важливих аспектів дизайну запитів SQL, який не обговорювався, є роль *зовнішніх з’єднань* і їх здатність обробляти відсутні дані. На відміну від внутрішніх об’єднань, зовнішні об’єднання дозволяють включити всі рядки з однієї таблиці, навіть якщо у пов’язаній таблиці немає відповідних даних. Це особливо корисно під час роботи зі сценаріями, як-от отримання даних зі списку клієнтів, де деякі елементи можуть не існувати. Наприклад, використовуючи a ЛІВОГО ПРИЄДНАННЯ, ви можете переконатися, що всі елементи в основній таблиці збережено, а будь-які відсутні дані з пов’язаної таблиці заповнено нулями або значеннями за замовчуванням.

Крім того, використання динамічних запитів за допомогою таких інструментів, як збережені процедури, може додатково оптимізувати сценарії SQL. Динамічний SQL забезпечує гнучкість, дозволяючи запитам адаптуватися на основі параметрів часу виконання. Наприклад, ви можете використовувати збережені процедури з вхідними параметрами для списку кодів елементів або імені клієнта, динамічно створюючи запити, які відповідають ситуації. Цей підхід особливо корисний у системах з кількома клієнтами, де різні клієнти можуть мати різні резервні умови або вимоги. 🧑‍💻

Нарешті, обробка помилок є критичним аспектом при створенні стійких запитів SQL. Включення блоків try-catch (або їх еквівалентів SQL, таких як структурована обробка помилок за допомогою кодів повернення) гарантує, що несподівані проблеми, як-от відсутність таблиць або недійсні посилання на стовпці, не порушують роботу програми. Завдяки поєднанню таких методів, як зовнішнє об’єднання, динамічний SQL і надійна обробка помилок, ваші запити можуть стати більш адаптивними та безпечними, забезпечуючи постійну продуктивність і надійність у складних сценаріях. 🚀