Борзило

Как проверить свой SQL код на адекватность?


🔸1. Нужно понимать диапазон значений для показателей, которые ты считаешь.

Например, если я пишу SQL запрос для интернет магазина для подсчета конверсии в первую покупку, то знаю, что диапазон значений этого показателя 0-100%. Если получилось, что то вне этого диапазона, то где-то ошибка.

100% конверсии в первую покупку я тоже никогда не видел. В реальности диапазон ещё меньше, обычно 0-10%. Т.е. все что вне этого диапазона это подозрительно.

🔸 2. Обычно запрос представляет из себя набор отдельных подзапросов - CTE.

Каждый такой блок относительно простой и пишу я их последовательно понимая какой результат мне отдает каждый предыдущий блок. Отдельные итерации контролировать проще, чем дебажить весь код сразу.

🔸 3. После того как написал sql запрос можно сделать кросс чек и сравнить данные исходных таблиц и данные конечной таблицы.

Например, если в исходной таблице у тебя 1000 пользователей и ты понимаешь, что ты должен их всех учесть, то в в результирующем запросе можешь вывести дополнительный агрегатный столбец с числом пользователей, чтобы понять не потерялись ли пользователи или не задублировались ли значения пока писал запрос.

🔸 4. Если у тебя есть какая-то система с исходными данными, то можно сравнить рассчитанный на SQL показатель с показателем в этой системе.

Например у меня в интерфейсе Яндекс метрики по сегменту мобильных устройств конверсия 3%, а на сырых данных я насчитал 10%, довольно большое расхождение, нужно перепроверить.

www.group-telegram.com/ca/y_borzilo.com/943

2.6K viewsЮрий Борзило, Jan 30 at 05:32

Как проверить свой SQL код на адекватность?


🔸1. Нужно понимать диапазон значений для показателей, которые ты считаешь.

Например, если я пишу SQL запрос для интернет магазина для подсчета конверсии в первую покупку, то знаю, что диапазон значений этого показателя 0-100%. Если получилось, что то вне этого диапазона, то где-то ошибка.

100% конверсии в первую покупку я тоже никогда не видел. В реальности диапазон ещё меньше, обычно 0-10%. Т.е. все что вне этого диапазона это подозрительно.

🔸 2. Обычно запрос представляет из себя набор отдельных подзапросов - CTE.

Каждый такой блок относительно простой и пишу я их последовательно понимая какой результат мне отдает каждый предыдущий блок. Отдельные итерации контролировать проще, чем дебажить весь код сразу.

🔸 3. После того как написал sql запрос можно сделать кросс чек и сравнить данные исходных таблиц и данные конечной таблицы.

Например, если в исходной таблице у тебя 1000 пользователей и ты понимаешь, что ты должен их всех учесть, то в в результирующем запросе можешь вывести дополнительный агрегатный столбец с числом пользователей, чтобы понять не потерялись ли пользователи или не задублировались ли значения пока писал запрос.

🔸 4. Если у тебя есть какая-то система с исходными данными, то можно сравнить рассчитанный на SQL показатель с показателем в этой системе.

Например у меня в интерфейсе Яндекс метрики по сегменту мобильных устройств конверсия 3%, а на сырых данных я насчитал 10%, довольно большое расхождение, нужно перепроверить.

BY Борзило