TGViewer
SQL Ready | Базы Данных SQL Ready | Базы Данных @sql_ready · 17.5K subscribers
Post #1896 2.16K
Проверка качества и целостности данных!

В больших продакшн-базах важно не только находить ошибки, но и структурировать их: проверять NULL, дубликаты, некорректные форматы и аномальные значения.

Сначала выявляем строки с пустыми ключевыми полями:
SELECT user_id, email, created_at
FROM users
WHERE user_id IS NULL
OR email IS NULL;


Проверяем дубликаты по уникальному полю и сразу классифицируем их:
SELECT email, COUNT(*) AS cnt,
CASE WHEN COUNT(*)>1 THEN 'Duplicate' ELSE 'Unique' END AS status
FROM users
GROUP BY email;


Ищем аномалии в числовых полях (например, сумма заказа < 0):
SELECT order_id, total_amount
FROM orders
WHERE total_amount < 0;


🔥 Это позволяет отслеживать качество данных, предотвращать ошибки аналитики и готовить отчёты для команды разработки.

➡️ SQL Ready | #практика
  • ❤ 14
  • 👍 10
  • 🤝 9
More from @sql_ready
  1. Oct 7, 2026📂 Шпаргалка по паттернам распределённых систем! Например, Replication повышает доступност…
  2. Oct 6, 2026Проверяйте связи с учётом периода! В PostgreSQL 18 связь может учитывать ещё и период его…
  3. Oct 6, 2026⚡️5 фундаментальных курсов по ИБ по цене одного Это предложение для тех, кто готов войти в…
  4. Oct 6, 2026👍 Устройство PostgreSQL — подробная документация на русском языке! Материалы посвящены не…
  5. Oct 5, 2026COUNT(*) в PostgreSQL: MVCC, visibility map и стоимость выполнения! В PostgreSQL точный CO…
  6. Oct 5, 2026Как оплачивать зарубежные сервисы в 2026 году? Можно бегать между посредниками и бояться б…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →