При проектировании базы данных для хранения истории цен возможны несколько типичных ошибок:
1. Неучёт измения цен со временем: Недостаточно предусмотреть только текущие цены, необходимо отслеживать изменения во времени с помощью даты начала действия цены.
2. Неправильная гранулярность данных: Например, если цены могут меняться несколько раз в день, но хранятся только даты без времени, происходит потеря точности.
3. Игнорирование ключей: Необходимо тщательно определять первичные и внешние ключи для обеспечения целостности и уникальности данных.
4. Отсутствие данных об удалениях: Если просто удалять строки с устаревшими ценами, теряется историческая информация. Вместо удаления следует использовать статусы или даты окончания.
5. Зависимость от источника данных: Если данные плохо нормализованы и повторяют друг друга в различных таблицах, это может привести к непоследовательности и сложностям в поддержке.
Чтобы соответствовать третьей нормальной форме (3NF) в учебном проекте, важно проверить следующее:
- Отсутствие транзитивных зависимостей: Никакое неключевое поле не должно зависеть от других неключевых полей.
- Отсутствие частичных зависимостей: Все неключевые поля должны зависеть от полного первичного ключа, а не его части (в случае составного ключа).
Чтобы извлечь историю цен из таблицы "Поставка детали", можно использовать запрос SQL. Предполагая, что у нас есть таблица с полями `id_detail`, `date_of_delivery`, и `price`, запрос для извлечения истории цен для конкретной детали может выглядеть так:
```sql
SELECT date_of_delivery, price
FROM SupplyDetail
WHERE id_detail = 'идентификатор_детали'
ORDER BY date_of_delivery DESC;
```
Если нам нужно получить цену на определённую дату, запрос становится сложнее, особенно если цены изменяются не каждый день и допускается различная интерпретация "цены на дату" (например, последняя известная цена на эту дату или конкретно установленная цена именно в этот день). В этом случае запрос может потребовать подзапросы или использование функций окна.
Могут возникнуть проблемы, если таблица не содержит достаточно информации для однозначной интерпретации "цены на дату". Например, если в один день происходит несколько поставок с разными ценами, придется выбрать, какую цену считать актуальной для этого дня.
Кроме SQL-запросов, существуют и другие подходы для извлечения истории цен, включая:
- Использование специализированного программного обеспечения для анализа данных, например, ETL (Extract, Transform, Load) инструментов.
- Программное кэширование или хранение исторических данных в специализированных структурах данных внутри приложения для ускорения доступа.
- Использование н
