Revisão de consultas SQLTreinamento em programação

Revisão de consultas SQL: erros, joins e pontos lentos

Entrega a partir de 1 diaAjustes incluídosControle de qualidade
Pagamento protegidoDetalhes
  • Os ajustes previstos no pacote são gratuitos.
  • Se você não responder em 3 dias após a entrega, o trabalho é aprovado automaticamente.
Fazer pedido · US$ 35

O dinheiro fica reservado no pagamento e só é liberado quando você aprova o trabalho.

Revisão de consultas SQL: erros, joins e pontos lentos

Exemplo de resultado

Exemplo do pacote Padrão

Revisão de código: script em Python para importar pedidos de uma loja virtual

O que o código faz

  1. Lê o orders.csv exportado da loja.
  2. Para cada item do pedido, procura o produto pelo SKU no stock.xlsx e subtrai a quantidade.
  3. Grava o estoque atualizado e registra os totais em import_log.txt.

A estrutura é clara e as funções têm bons nomes. A maioria dos problemas vem de dados de entrada que não chegam no formato que o script espera.

Bugs e pontos fracos

#LinhaGravidadeProblema
148AltaO mesmo CSV pode ser importado duas vezes; não há checagem dos IDs de pedido já processados. É a causa mais provável do estoque negativo.
272Altaint(row["qty"]) quebra com valores vazios ou "2.0" de pedidos reembolsados.
395MédiaA busca por SKU diferencia maiúsculas: "gt-101" e "GT-101" viram produtos diferentes.
4130MédiaO arquivo é aberto sem encoding="utf-8", então nomes com acento quebram no Windows.
5201BaixaUm except: genérico esconde os erros reais e deixa o log inútil.

Trechos corrigidos

Problema 1: pular pedidos já importados

processed = load_processed_ids("processed_orders.txt")
for row in reader:
    if row["order_id"] in processed:
        continue
    # ... lógica existente ...
    processed.add(row["order_id"])
save_processed_ids("processed_orders.txt", processed)

Por quê: cada pedido é aplicado uma única vez, mesmo que você rode o script de novo com o mesmo arquivo.

Problema 2: ler a quantidade com segurança

raw = (row.get("qty") or "").strip()
try:
    qty = int(float(raw))
except ValueError:
    log.warning("Pedido %s: quantidade inválida %r, ignorado", row["order_id"], raw)
    continue

Por quê: itens reembolsados ou parciais são pulados com um aviso claro, em vez de interromper toda a importação.

Problema 3: padronizar os SKUs

sku = row["sku"].strip().upper()

Aplique o mesmo .strip().upper() ao montar o dicionário de estoque.

Estilo e legibilidade

  • process() tem 90 linhas; divida em read_orders, apply_to_stock e write_report.
  • Troque os números de coluna "mágicos" (row[7]) pelos nomes dos cabeçalhos.

Teste cada correção em uma cópia dos seus arquivos: lemos o código, mas não o executamos.

Cliente: dona de uma loja de chás que escreveu um script em Python de 310 linhas para importar os pedidos de um CSV exportado para a planilha de estoque Problema relatado: "Às vezes o estoque fica negativo, e o script trava com alguns arquivos."

O cliente e todos os dados são fictícios.

Sobre este serviço

Uma consulta pode devolver números plausíveis e ainda assim estar errada: um join que multiplica linhas, um WHERE que descarta NULLs, um LEFT JOIN que virou inner sem ninguém perceber ou uma função numa coluna indexada que força uma varredura completa. Lemos as suas consultas para o seu banco de dados, explicamos passo a passo o que cada parte devolve e marcamos erros de lógica e pontos lentos. As consultas corrigidas vêm com uma nota sobre o que mudou no resultado e por quê.

O que está incluído

  • O que você recebeUma revisão escrita na página do pedido: o que cada consulta devolve, erros e pontos lentos por importância e SQL corrigido para o seu banco. O Premium inclui sugestões de índices com base na estrutura das tabelas e no plano de execução que você colar.
  • Joins conferidosLinhas duplicadas ou perdidas
  • Tratamento de NULLFiltros e agregações que pulam valores
  • Lógica de agrupamentoGROUP BY, HAVING e funções de janela
  • Pontos lentosVarreduras, subconsultas, funções em colunas
  • Consultas corrigidasNo dialeto do seu banco

Como funciona

  1. 1
    BriefingVocê cola as consultas e a estrutura das tabelas
  2. 2
    LeituraPercorremos cada cláusula
  3. 3
    RevisãoVocê recebe erros, correções e explicações

O que precisamos de você

As consultas e os comandos CREATE TABLE colados como texto ou em capturas de tela, o banco de dados e a versão, o resultado que você espera e, para consultas lentas, a saída do EXPLAIN.

Vamos perguntar:

  • Qual banco de dados e qual versão?
  • O que a consulta deveria devolver?
  • O problema é resultado errado ou lentidão?
  • Mais ou menos quantas linhas têm as tabelas principais?

Compare os pacotes

BásicoSQL de até 100 linhasUS$ 15PadrãoSQL de até 400 linhasUS$ 35PremiumAté 1.000 linhas com conselhos de índicesUS$ 69
Prazo1 dia2 dias3 dias
Ajustes123
Linhas de códigoaté 100até 400até 1.000
Fragmentos corrigidosSimSimSim
Sugestões de índicesNãoNãoSim
Fazer pedidoFazer pedidoFazer pedido

Pagamento protegido

Você paga ao fazer o pedido, mas o dinheiro só é liberado pelo trabalho aprovado.

  • Preço fixoO preço do pacote não muda depois que você paga.
  • O dinheiro fica reservadoAo pagar, o valor fica apenas reservado. Ele só é repassado quando você aprova o trabalho.
  • Verificado antes da entregaCada resultado passa por um controle de qualidade antes de chegar até você, e você o vê na página do pedido antes de aprovar.
  • Ajustes gratuitosPeça ajustes dentro do seu briefing quantas vezes o pacote permitir.
  • Aprovação após 3 diasSe em 3 dias após a entrega você não aprovar o trabalho nem pedir ajustes, ele é aprovado automaticamente. Se você escrever no chat do pedido após a entrega, o pedido fica em espera; depois que respondermos, podemos reiniciar a contagem de 3 dias e avisaremos no chat.
  • Refazer ou reembolso totalSe o resultado não corresponder ao seu briefing e os ajustes não resolverem, ou se o trabalho levar mais que o dobro do prazo, escreva no chat do pedido: refazemos o trabalho ou reembolsamos o pagamento integralmente.
Como funciona →

Perguntas e respostas

Vocês executam as consultas nos meus dados?

Não. Não nos conectamos ao seu banco de dados. Lemos o SQL e a estrutura que você envia, então teste as consultas corrigidas numa cópia antes de usá-las em produção.

Devo enviar dados reais?

Não precisa. A estrutura das tabelas e algumas linhas de exemplo inventadas bastam, e deixe de fora dados pessoais, por favor.

Vocês explicam uma consulta que outra pessoa escreveu?

Sim. Descrevemos o que ela devolve cláusula por cláusula, o que muitas vezes é o jeito mais rápido de descobrir por que os números parecem estranhos.

Fazer pedido · US$ 35· 2 dias