Глеб Зайцев Качество каталога в SQL. 18 задач для карточек

Почему каталог надо проверять запросами

Когда товаров становится много, ручной просмотр карточек быстро перестаёт работать.

SQL помогает найти пустые поля, дубли, странные цены, нулевые остатки и слабые описания до того, как они съедят показы и конверсию.

Эта книга показывает простые проверки, которые можно адаптировать под любой табличный каталог.

Граница применимости

Техническая проверка не гарантирует продажи, но убирает очевидные причины провала карточки.

Пороги длины, цены и числа изображений должны задаваться бизнес-правилами, а не подгоняться под удобный результат.

Все примеры учебные и работают в SQLite без внешних файлов.

Задача 1. Найти товары без названия

Нужно поймать карточки, где название пустое или состоит только из пробелов.

CREATE TABLE products(sku TEXT, title TEXT);

INSERT INTO products VALUES ('A1','Планер'),('B2',''),('C3',' ');

SELECT sku

FROM products

WHERE trim(title) = ''

ORDER BY sku;

[["B2"], ["C3"]]

trim убирает пробелы по краям, после чего пустое название становится пустой строкой.

Запрос сделан на маленькой синтетической таблице, поэтому ответ можно проверить глазами и повторить в SQLite.

Явный ORDER BY или отдельная агрегация фиксируют смысл результата, а не оставляют его на случайный порядок строк.

Проверка title IS NULL нужна отдельно, если в данных возможны NULL, а не только пустые строки.

Какие SKU проблемные? Объясните ответ по исходным строкам и условию запроса.

Ответ: B2 и C3. Это следует из исходных строк и условия запроса.

Задача 2. Найти дубли SKU

Нужно увидеть артикулы, которые встречаются больше одного раза и могут ломать отчёты.

CREATE TABLE products(sku TEXT, title TEXT);

INSERT INTO products VALUES ('A1','Планер'),('A1','Планер v2'),('B2','Курс');

SELECT sku, COUNT(*) AS rows_count

FROM products

GROUP BY sku

HAVING COUNT(*) > 1

ORDER BY sku;

[["A1", 2]]

GROUP BY sku собирает строки одного артикула, а HAVING оставляет повторяющиеся.

Запрос сделан на маленькой синтетической таблице, поэтому ответ можно проверить глазами и повторить в SQLite.

Явный ORDER BY или отдельная агрегация фиксируют смысл результата, а не оставляют его на случайный порядок строк.

DISTINCT sku скрыл бы проблему, потому что показал бы чистый список без числа дублей.

Какой SKU повторяется? Объясните ответ по исходным строкам и условию запроса.

Ответ: A1. Это следует из исходных строк и условия запроса.

Задача 3. Проверить товары без категории

Нужно найти карточки, где категория не заполнена и товар может плохо классифицироваться.

CREATE TABLE products(sku TEXT, category TEXT);

INSERT INTO products VALUES ('A1','Книги'),('B2',NULL),('C3','');

SELECT sku

FROM products

WHERE category IS NULL OR trim(category) = ''

ORDER BY sku;

[["B2"], ["C3"]]

Условие проверяет и NULL, и пустую строку после trim.

Запрос сделан на маленькой синтетической таблице, поэтому ответ можно проверить глазами и повторить в SQLite.

Явный ORDER BY или отдельная агрегация фиксируют смысл результата, а не оставляют его на случайный порядок строк.

NULL и пустая строка похожи в интерфейсе, но в SQL это разные состояния.

Какие SKU без категории? Объясните ответ по исходным строкам и условию запроса.