SQL 查詢審查程式設計教學

SQL 查詢審查:錯誤、關聯與慢速之處

通常 15 分鐘內完成含修改次數品質檢查
方案
付款保障詳細資訊
  • 方案內的修改免費。
  • 若您在交付後 3 天內未回應,成果將自動驗收。

付款時款項會先保留,在您驗收後才會撥付。

SQL 查詢審查:錯誤、關聯與慢速之處

成果範例

標準版方案範例

Code review: Python order-import script for a small online shop

What the code does

  1. Reads orders.csv from the shop export.
  2. For each order line, finds the product by SKU in stock.xlsx and subtracts the quantity.
  3. Writes the updated stock back and logs totals to import_log.txt.

The structure is clear and functions are well named. Most issues are about input that does not look the way the script expects.

Bugs and weak spots

#LineSeverityIssue
148HighThe same CSV can be imported twice; there is no check for already processed order IDs. This is the most likely cause of negative stock.
272Highint(row["qty"]) crashes on empty or "2.0" values from refunded orders.
395MediumSKU lookup is case-sensitive: "gt-101" and "GT-101" are treated as different products.
4130MediumThe file is opened without encoding="utf-8", so product names with accents break on Windows.
5201LowBare except: hides real errors and makes the log useless.

Corrected fragments

Issue 1: skip orders already imported

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

Why: each order is applied once, even if you run the script on the same file again.

Issue 2: read quantity safely

raw = (row.get("qty") or "").strip()
try:
    qty = int(float(raw))
except ValueError:
    log.warning("Order %s: bad quantity %r, skipped", row["order_id"], raw)
    continue

Why: refunded or partial lines are skipped with a clear note instead of stopping the whole import.

Issue 3: normalise SKUs

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

Apply the same .strip().upper() when building the stock dictionary.

Style and readability

  • process() is 90 lines long; split it into read_orders, apply_to_stock, write_report.
  • Replace magic column numbers (row[7]) with header names.

Please test each fix on a copy of your files: we read the code but did not run it.

Client: owner of a tea shop who wrote a 310-line Python script that imports orders from a CSV export into the stock spreadsheet Problem reported: "Sometimes stock goes negative, and the script crashes on some files."

客戶與所有細節皆為虛構。

關於此服務

查詢可能回傳看似合理的數字卻仍然是錯的:讓資料列倍增的 join、丟掉 NULL 的 WHERE、悄悄變成 inner join 的 LEFT JOIN,或是在索引欄位上使用函式而導致全表掃描。我們會針對您的資料庫引擎閱讀查詢,逐步說明每個部分回傳什麼,並標出邏輯錯誤與慢速之處。修正後的查詢會附上結果有何改變以及原因的說明。

包含內容

  • 您會收到什麼在訂單頁面提供的書面審查:每個查詢回傳什麼、依重要性排序的錯誤與慢速之處,以及適用於您引擎的修正後 SQL。進階版另依據您的資料表結構與貼上的查詢計畫,提供索引建議。
  • Join 檢查重複或遺失的資料列
  • NULL 處理略過某些值的篩選與聚合
  • 分組邏輯GROUP BY、HAVING 與視窗函式
  • 慢速之處掃描、子查詢、欄位上的函式
  • 修正後的查詢採用您引擎的語法

服務流程

  1. 1
    需求說明您貼上查詢與資料表結構
  2. 2
    閱讀我們逐個子句檢視
  3. 3
    審查您會收到錯誤、修正與說明

需要您提供的資料

以文字或截圖貼上的查詢與 CREATE TABLE 語句、資料庫引擎與版本、預期的結果,以及針對慢速查詢的 EXPLAIN 輸出。

我們會詢問您:

  • 您使用哪個資料庫引擎與版本?
  • 查詢應該回傳什麼?
  • 問題是結果錯誤還是速度慢?
  • 主要資料表大約有多少列資料?

比較方案

方案基本版100 行內 SQLUS$15標準版400 行內 SQLUS$35進階版1,000 行內並附索引建議US$69
交付期限1 天2 天3 天
修改次數123
程式碼行數最多 100 行最多 400 行最多 1,000 行
修正片段有有有
索引建議無無有
訂購 基本版訂購 標準版訂購 進階版

付款保障

下單時付款,但只有在驗收成果後,款項才會撥付。

  • 固定價格付款後,方案價格不會變動。
  • 款項先行保留付款時,金額只會先保留,在您驗收後才會撥付給服務。
  • 交付前檢查每份成果在交到您手上之前都會經過品質檢查,您也可以在驗收前於訂單頁面查看成果。
  • 免費修改在需求說明範圍內,可依方案允許的次數提出修改。
  • 3 天後自動驗收若您在交付後 3 天內未驗收也未提出修改,成果將自動驗收。若您在交付後於訂單聊天室留言,訂單會暫停自動驗收;我們回覆後,可能會重新起算 3 天,並會在聊天室中告知。
  • 重新製作或全額退款若成果不符合您的需求說明且修改後仍未改善,或製作時間超過交付期限的兩倍,請在訂單聊天室留言:我們將重新製作,或全額退還款項。
運作方式 →

常見問題

你們會在我的資料上執行查詢嗎?

不會。我們不會連接您的資料庫。我們只閱讀您提供的 SQL 與結構,因此請先在副本上測試修正後的查詢,再用於正式環境。

我應該提供真實資料嗎?

不需要。資料表結構與幾筆虛構的範例資料列就足夠,並請不要包含個人資料。

你們可以解釋別人寫的查詢嗎?

可以。我們會逐個子句說明它回傳什麼,這通常是找出數字為何看起來怪異最快的方法。

沒有找到您要的答案?

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