Grundlegende SQL-Abfragen schreiben

• ChatGPT kann grundlegende SQL-Abfragen basierend auf einer Beschreibung erstellen.
• Beispiel:
  • Beschreibung: "Hole alle Kunden mit einem Umsatz über 10.000."
  • Ergebnis:

SELECT * 
FROM customers
WHERE revenue > 10000;

• Vorteil: Spart Zeit bei Standardabfragen.

Optimierung von Abfragen

• Leistungsoptimierung:
  • Identifizieren ineffizienter Teile einer Abfrage.
  • Vorschläge für Indexnutzung oder Umstrukturierung.
• Beispiel:
  • Original:

SELECT * FROM orders WHERE MONTH(order_date) = 12;

• Optimiert:

SELECT * FROM orders
WHERE order_date BETWEEN '2023-12-01' AND '2023-12-31';

SQL für spezifische Systeme (z. B. SAP HANA)

• Unterstützung bei System-spezifischen SQL-Erweiterungen:
  • SQLScript in SAP HANA
  • PL/pgSQL in PostgreSQL
• Beispiel (SAP HANA):
  • "Erstelle eine Prozedur zur Berechnung der Umsatzsummen pro Kunde."

    CREATE PROCEDURE CalcRevenue()
    LANGUAGE SQLSCRIPT AS
    BEGIN
        SELECT customer_id, SUM(revenue) AS total_revenue
        INTO TEMP_TABLE
        FROM sales
        GROUP BY customer_id;
    END;
    

Zusammenfassung

• Was kann ChatGPT für SQL leisten?
  • Schnelle Erstellung von Abfragen.
  • Unterstützung bei komplexen Anforderungen.
  • Fehlerbehebung und Debugging.
  • Optimierung und Verbesserung.
• Nutzen:
  • Produktivitätssteigerung.
  • Lernen und Verstehen von SQL.

Antwort von ChatGPT

Das ist eine sehr solide Basis für eine SQL-Datenbankstruktur auf einer SAP HANA-Datenbank! Mit diesen Tabellen kannst du eine Vielzahl von Operationen durchführen. Du hast eine Mischung aus Entitäten (z. B. users, projects, tasks) und unterstützenden Tabellen (z. B. status, team_text, status_text).

Was möchtest du genau mit diesen Tabellen machen? Hier sind ein paar häufige Szenarien, für die ich dir helfen kann:

1. Einfügen von Daten: Möchtest du Beispieldaten in die Tabellen einfügen?
2. Abfragen erstellen: Brauchst du Unterstützung bei der Erstellung von SQL-Abfragen? Beispiele:
   • Projektdetails mit zugewiesenen Aufgaben abrufen.
   • Alle Benutzer mit offenen Aufgaben anzeigen.
   • Einen Bericht über abgeschlossene Aufgaben generieren.
3. Berichte generieren: Eine SQL-Script-Prozedur schreiben, um Berichte zu erstellen.
4. Trigger oder Stored Procedures: Soll ein Ereignis automatisch eine Aktion auslösen (z. B. beim Einfügen in tasks_log)?
5. Fehlerprotokollierung: Fehlerhandling in error_log automatisieren.

Teile mir mit, was du konkret benötigst, und ich helfe dir gerne!

Antwort von ChatGPT

SELECT 
    t.id AS task_id,
    t.status AS task_status,
    t.title AS task_title,
    assignee_user.firstname AS assignee_firstname,
    assignee_user.lastname AS assignee_lastname,
    project_manager_user.firstname AS project_manager_firstname,
    project_manager_user.lastname AS project_manager_lastname
FROM 
    tasks t
LEFT JOIN 
    users assignee_user ON t.assignee = assignee_user.id
LEFT JOIN 
    projects p ON t.project = p.id
LEFT JOIN 
    users project_manager_user ON p.project_manager = project_manager_user.id;

Ergebnis der optimierten Abfrage

SELECT 
    t.id                          AS TaskId,
    t.status                      AS TaskStatus,
    t.title                       AS TaskTitle,
    assignee_user.firstname       AS AssigneeFirstname,
    assignee_user.lastname        AS AssigneeLastname,
    project_manager_user.firstname AS ProjectManagerFirstname,
    project_manager_user.lastname AS ProjectManagerLastname
FROM 
    tasks AS t
LEFT OUTER JOIN 
    users AS assignee_user 
    ON t.assignee = assignee_user.id
LEFT OUTER JOIN 
    projects AS p 
    ON t.project = p.id
LEFT OUTER JOIN 
    users AS project_manager_user 
    ON p.project_manager = project_manager_user.id;

Ergebnis: Beispieldaten

Hier sind einige Beispiel-Daten für die USERS-Tabelle im Markdown-Format:

Falls du spezifische Teams, Geschlechter oder weitere Details in den Daten möchtest, lass es mich wissen, und ich passe die Daten entsprechend an!

Überblick über die Schritte

1. Positionen (Grunddaten)

   • Extrahiert Bestelldaten und Positionen.
   • Berechnet Währungskurse und Zusatzdaten wie Transportdauer.

2. Preisfindung

   • Aggregiert Preisbestandteile (z. B. Seefracht, Zoll).
   • Verwendet Währungskonversionen.

3. Vertragsstrafen

   • Bestimmt Vertragsstrafenregeln und Stufen.

4. Lieferung und Wareneingang

   • Berechnet geplante und tatsächliche Mengen und Daten.

Details zur PREISFINDUNG

• Ziel: Aggregation von Preisbestandteilen.
• Bedingungen:
  • Unterscheidet nach Preisarten (z. B. SEEFRACHT, ZOLL).
  • Berücksichtigt Währungskonversion:

    CASE WHEN A.WAEHRUNGSKURS_INVERS = '0' THEN A.WAEHRUNGSKURS ELSE 1/A.WAEHRUNGSKURS END
    

• Berechnungen:
  • Summen und gerundete Werte für diverse Kostenkategorien.

Lieferungen und Wareneingänge

• EINTEILUNGEN:
  • Berechnet geplante Mengen und Daten:

    SUM(B.MENGE) OVER (PARTITION BY A.BESTELLUNG, A.BESTELLPOSITION)
    

• WARENEINGANG:
  • Verarbeitet tatsächliche Eingänge und deren Beträge.
  • Summiert Mengen und bewertet Soll-Haben-Logik.

Stücklisten und Konsolidierung

1. Stücklisten

   • Verarbeitet Artikelstrukturen (z. B. Baugruppen).
   • Berechnet Mengen basierend auf der Struktur.

2. OUTTAB

   • Konsolidiert alle Daten in einer Ausgabe.
   • Enthält Spalten wie:
     • Bestellmenge (/BIC/YIMBEMNG).
     • Wareneingangswerte (/BIC/YIMWEBTR).

Ergebnis Gemeinsame Teilausdrücke

In den beiden SQL-Abfragen gibt es mehrere gemeinsame Teilausdrücke, die mehrfach berechnet werden und in einem vorherigen Schritt berechnet und wiederverwendet werden könnten. Dies optimiert die Performance und Lesbarkeit des Codes.

b) Transportdauer-Abfragen

Es gibt zwei ähnliche Unterabfragen für die Transportdauer:

SELECT COALESCE(TO_INT(MIN(T.TPTS)),0) ...
SELECT COALESCE(TO_INT(MIN(T.TPTL)),0) ...

Beide greifen auf dieselbe Tabelle "/BIC/AEAMMIMT012" zu und haben ähnliche Bedingungen:

• T.INCO2L=B.INCO2L
• T.INCO3L=B.INCO3L
• A.BEDAT BETWEEN T.DATAB AND T.DATBI
• Vorkommen:
  • TRANSPORTDAUER_SEE
  • TRANSPORTDAUER_LAND
• Optimierung: Eine gemeinsame Abfrage könnte definiert werden, die beide Werte berechnet:

  TRANSPORTDAUER AS (
      SELECT B.INCO2L, B.INCO3L, 
             MIN(T.TPTS) AS TRANSPORTDAUER_SEE,
             MIN(T.TPTL) AS TRANSPORTDAUER_LAND
      FROM "/BIC/AEAMMIMT012" T
      JOIN :POSITIONEN B ON T.INCO2L=B.INCO2L AND T.INCO3L=B.INCO3L
      WHERE A.BEDAT BETWEEN T.DATAB AND T.DATBI
      GROUP BY B.INCO2L, B.INCO3L
  )
  

b) Bedingte Summen

Die bedingten Summenberechnungen verwenden häufig den Ausdruck CASE WHEN B.KSCHL='<SOME_VALUE>' THEN B.KWERT END:

• Vorkommen:
  • SEEFRACHT
  • HEAVY_WEIGHT
  • ZOLL
  • ... (alle 21 Spalten)
• Optimierung: Erstelle eine Zwischentabelle oder ein CTE, das die aggregierten Werte je KSCHL bereitstellt:

  AGGREGIERTE_KOSTEN AS (
      SELECT A.BESTELLUNG, A.BESTELLPOSITION, B.KSCHL,
             SUM(B.KWERT) AS SUM_KWERT
      FROM :POSITIONEN A
      JOIN "/BIC/AEAMMIMT042" B
      ON B.KNUMV = A.BELEGKONDITION
      AND B.KPOSN = LPAD(A.BESTELLPOSITION,6,'0')
      GROUP BY A.BESTELLUNG, A.BESTELLPOSITION, B.KSCHL
  )