TGViewer
SQL Ready | Базы Данных SQL Ready | Базы Данных @sql_ready · 17.5K subscribers
Post #922 2.79K
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
  • 👍 17
  • 🔥 7
  • 🤝 5
  • ❤ 1
More from @sql_ready
  1. Oct 15, 2026Переносите строки без промежуточной выборки! Обычно архивирование делают в два этапа: снач…
  2. Oct 15, 2026Требуются 7 человек, чтобы помогали собирать чат-ботов для бизнеса по блокам, как лего. Ст…
  3. Oct 15, 2026📂 Шпаргалка по Eventual Consistency в распределённых системах! Например, Event-Driven обе…
  4. Oct 14, 2026Почему BETWEEN может незаметно исключать данные при фильтрации по датам! При работе с врем…
  5. Oct 14, 2026🔴В 2025 году Россияне заработали 5,3 млрд рублей на арбитраже криптовалют По данным Минфи…
  6. Oct 14, 2026😎 SQLinfo — русскоязычный справочник по SQL! Сайт с учебными и справочными материалами по…
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 →