What do you do if your database query is not returning the expected results?

Sempre que preciso executar querys mais complexas, eu subo um banco de dados local que simula minimamente o padr?o da estrutura em que preciso executar as querys, ai fa?o diversos testes para aplicar a sintaxe correta entre outras valida??es, assim evito muitos problemas na constru??o e execu??o das querys.

Do any testing or query development on a non production environment - Extremely important. 1. Check the query for syntax errors. 2. Check the sample data 3. Check the joins - test the joins with simpler data as separate queries. 4. Make use of tools for debugging. 5. Make use of error handling practises to catch errors in the code of the query. 6. Do not hesitate to engage with or request help from development teams or other experts. StackOverflow is a fantastic resource for requesting help or asking questions. The community is really helpful and engaging. There are so many other online forums as well. Ensure you are not sharing sensitive data online or with people who should not have access or exposure to the same.

A princípio sigo o caminho inverso, come?o pela reanálise e, se preciso, refatora??o do código e a partir daí, vou percorrendo o caminho do dado inversamente, assim é possível testar várias possibilidades até que se chegue ao ponto em quest?o e corrija-se o que for necessário, dado, relacionamento ou query.

Check and Validate again the Query, maybe typo or using the wrong formula.cross reference with right formula and syntax. check from online source.

I analyze the clauses used, as well as whether the relationships between tables are being done correctly and whether there are mandatory relationships (INNER JOIN) in which the relationship table has data.

Checking and validating the logic is essential in querying or filtering the correct results you are after. Knowing your relationships between tables is important. Also checking query plan once you write out the sql query is helpful in finding the fastest and most efficient result for your query. Inspecting the statement and whether you need additional filtering by adding a where or additonal operators like the like, and etc will help refine your query significantly. Even if your SQL logic used to work, it can break when, The tables or data sources have changed.Fixing SQL logic is not only about responding to change, but updating your approach

Verificar la Lógica de la Consulta -> -Filtros y Condiciones -Joins -Funciones de Agregación y Agrupamientos Revisar los Datos Subyacentes -> -Integridad de los Datos - Cambios Recientes -Permisos de Acceso

Si el problema no radica en la sintaxis, es crucial revisar la lógica de nuestras consultas SQL. Una estrategia efectiva es realizar pruebas de escritorio. En el gestor de base de datos, podemos ejecutar las consultas para visualizar resultados. Si estamos dise?ando en papel, podemos crear tablas manualmente y asignar valores a variables o campos para validar la solución propuesta.

Es habitual que los resultados que esperamos no lleguen a la primera, así que lo primero es no alarmarse, la tranquilidad es esencial para encontrar la solución. Lo siguientes es identificar donde estamos viendo las diferencias en lo que obtenemos y lo que esperamos. Cuando el error es sintáctico, apoyate de la documentación o de un colega para resolverlo. Si la diferencia es en los datos, hay que hacer una revisión para saber si el problema es en una condición, en el nombre de algún campo, o un join que hace que perdamos o tengamos mas datos. Cuando el problema es el tiempo de respuesta, toca aplicar técnicas de optimización una vez que aseguramos que los datos son correctos. Recuerda darle tiempo a tu mente para encontrar la solución.

Dentro de la cláusula 'WHERE' la precedencia de los operadores es importante, como así también el uso correcto de los paréntesis '()'.

Data Integrity Checks: Ensuring data integrity is crucial for reliable query resultsAnomalies like null values or incorrect data types can skew results and degrade performance. Utilise aggregation functions such as COUNT or SUM to assess data consistency and alignment with expectations. Employ data quality tools to detect and correct inconsistencies, safeguarding the accuracy of your database queries. Remember, the strength of your queries is directly linked to the quality of your data.

Depending on the Databases software responding to the query (RDBMS), bad data may stop a query or generate an error even if theres valid data responsive to the query elsewhere. If the query is ad-hoc check any assumptions: is the data the type expected, is the date format and character encoding as expected... Even if that is what the documentation says should be in the database is it enforced? Is that what is there? If this is a part of an application or scheduled job that used to work, and changes to the query have been ruled out, look at recent data imports. Has anything unexpected been added to the dataset? Has anything been added incorrectly? Especially if there were any bulk imports direct to a database bypassing application logic.

La integridad de los datos es la base de todo resultado. debemos generar comprobaciones campo por campo para entender si existen posibles falencias en las logicas, generando resultados basicos y contraponiendolos con los resultados de las logicas, ahi podremos facilmente saber cuál es la logica que falla.

Si la sintaxis y la lógica son correctas, es posible que existan registros erróneos en una base de datos previamente poblada debido a la falta de validaciones adecuadas para garantizar la integridad de los datos. Para asegurar la precisión de los datos, se pueden generar consultas o informes que sean revisados por usted, si está familiarizado con el negocio, o por un usuario experto que pueda ayudar a validar la información.

Antes de escribir su primer consulta e incluso antes de comenzar a ingresar datos; revise cuidadosamente las tablas de sus bases de datos, el tipo de datos asignado a cada columna. Si se trata de datos relacionados, analice si las relaciones son las adecuadas y están implementadas correctamente. En este punto lo importante es la estructura de sus tablas y los tipos de datos correctos. Si hace bien esto, no deberá preocuparse que el problema de su consulta SQL sea por los datos.

El equilibrio entre la aplicación selectiva de índices en tablas y condiciones es esencial para optimizar una base de datos. La sobrecarga de índices puede ralentizar las consultas debido al exceso de mantenimiento, mientras que la falta de índices puede provocar escaneos completos de tablas y disminuir el rendimiento. Es crucial comprender las consultas y el acceso a los datos para determinar dónde y cuándo aplicar índices de manera estratégica, asegurando así un rendimiento óptimo del sistema.

En este caso 'EXPLAIN' te dirá si tu consulta está usando los índices o no. También debes tener en cuenta que el índice primario no siempre debe ser autoincrement, hazlo solo si ninguna columna es representativa. Por ejemplo, si la mayoría de tus consultas se hacen mediante del número de cliente; ese podría ser tu índice primario. Si estás usando MySQL revisa su documentación, encontrarás información de como maneja MySQL los índices en los distintos motores de almacenamientos.

Stepwise debugging is very essential if the query is huge. Start debugging with the innermost subquery and proceeding outwards. This would definitely yield fruitful results in solving the errors or catching the source of error atleast

Come?o sempre com a verifica??o da consistência dos dados, verifico o relacionamento entre as tabelas para desenvolver jun??es mais assertivas por fim analiso se os dados persistidos batem com a lógica executada, sempre testando cada passo saparadamente e depois vou agrupando até atingir o resultado esperado.

Ejecutar cada bloque dentro de un script o si el select es uno solo poder analizar cuales serian los joins criticos y ejecutarlos segun los parametros utilizados es una buena tecnica para entender y analizar los subresultados y muchas veces en base a ellos detectar las fallas en nuestras consultas

Algunas ideas como aporte: - Utilizá herramientas de depuración disponibles en tu IDE para ejecutar la consulta paso a paso y observar el estado de las variables. - Insertá instrucciones de registro (logs) en puntos clave de la consulta para identificar el flujo de ejecución y los posibles errores. - Si la consulta es compleja, depurala ejecutando peque?as partes de la consulta a la vez.

Logs can be very useful in debugging a complex query or stored procedure. Carefully examine the logs of your database system. If logs are properly maintained and you understand the logging level properly, you can certainly get good hint of the underlying error.

Es indispensable la creación de tablas de auditoria, junto con triggers que registren todos los cambios en las tablas cruciales. Si los sistemas que pueblan las tablas fallan, podremos reconstruir el error mediante tablas de auditoria o incluso retrotraer cambios en los registros equivocados. Una buena propuesta seria que los sistemas interactúen mediante STORED PROCEDURES para realizar cambios en el contenido de las tablas y asi tener un control de consistencia de los datos y reglas de negocio que no debieran residir en exclusividad en el software.

El análisis causa-raíz lo componen varios factores, de los cuales puedo enumerar un orden lógico de revisión: 1- Comprender el resultado que se espera para seleccionar las tablas adecuadas. 2- Por lo general el principal problema son los JOINS a realizar, si no tienes consistencia de los datos (registros huérfanos), falta de llaves o integridad relacional o no los aplicas correctamente, obtendrás un mal resultado. 3- La aplicación de los filtros WHERE y la prelación de tablas, tienen un impacto importante. 4- La combinación de subconsultas dentro de otra o aplicar una relación cíclica, te puede dar resultados inesperados. 5- Ocupar funciones de agregado, sin tomar en cuenta los agrupadores correctos o los tipos de datos donde se aplican.

Entender el negocio me resulta fundamental, conocer la relacion entre las tablas, de esta manera evitar joins innecesarios y minimizar la utilizacion de los campos a cuando se necesite de ellos , no arrastrarlos por todo un script de principio a fin.

Tomar pausas periódicas al trabajar con bases de datos es vital para recargar energías. La integridad de los datos es esencial para el funcionamiento de los negocios; sin embargo, en ciertos casos, como errores críticos o pérdida de datos, no siempre es posible revertir con un simple "Ctrl+Z" o "rollback". La atención continua y el cuidado meticuloso son cruciales para evitar errores costosos y garantizar la integridad y seguridad de la información.

When querying the database in SQL I separate the query and run each part to try and isolate the issue, but before I do that, I copy and paste my Model then Query into ChatGPT, so it can tell me how much of a fool I am for making simple mistakes. Syntax errors can easily go undetected and after hours of staring at screens the more they go undetected.

Estudar a documenta??o de acordo com o banco de dados que está utilizando, pois apesar das semelhan?as, muitas vezes uma tecnologia de banco de dados oferece uma solu??o particular e especifica que facilita muito sua utiliza??o e que ocasionalmente s?o ignoradas por serem especificas da tecnologia, por exemplo a fun??o 'NEXTVAL' do PostgreSQL.