先準備用來排查的資料
同事要的是逐倉補貨清單。所有倉數量及門檻先合計,多貨倉便可能抵銷另一倉短缺。按貨品加倉庫連接,在該層面判斷,再另行決定是否調貨。
以下完整建表及資料只在新的 SQLite 測試資料庫執行。全部紀錄均為假設,數量以件計,輸入的 cents 金額欄以貨幣的分存整數;計算後的平均數可能不足整分。小型例子的各表均完整列在預覽。
| 貨品編號 | 倉庫 | 數量 |
|---|---|---|
| A | W1 | 3 |
| A | W2 | 10 |
| 貨品編號 | 倉庫 | 最低數量 |
|---|---|---|
| A | W1 | 5 |
| A | W2 | 2 |
CREATE TABLE levels(sku TEXT,warehouse TEXT,qty INTEGER,PRIMARY KEY(sku,warehouse));
CREATE TABLE reorder_rules(sku TEXT,warehouse TEXT,min_qty INTEGER,PRIMARY KEY(sku,warehouse));
INSERT INTO levels VALUES ('A','W1',3),('A','W2',10);
INSERT INTO reorder_rules VALUES ('A','W1',5),('A','W2',2);重現錯誤結果,再核對更正
SELECT l.sku,SUM(l.qty) AS qty,SUM(r.min_qty) AS min_qty FROM levels l
JOIN reorder_rules r ON r.sku=l.sku AND r.warehouse=l.warehouse
GROUP BY l.sku HAVING SUM(l.qty)<SUM(r.min_qty) ORDER BY l.sku;| 查詢結果 |
|---|
| 沒有回傳資料(空結果) |
SELECT l.sku,l.warehouse,l.qty,r.warehouse AS rule_warehouse,r.min_qty FROM levels l
JOIN reorder_rules r ON r.sku=l.sku AND r.warehouse=l.warehouse WHERE l.qty<r.min_qty ORDER BY l.sku,l.warehouse;| 貨品編號 | 倉庫 | 數量 | 門檻所屬倉 | 最低數量 |
|---|---|---|---|---|
| A | W1 | 3 | W1 | 5 |
W1 有三件,門檻五件,要跟進;W2 有十件,門檻兩件。合計 13 對七看似足夠,卻遮蓋 W1。更正後列 W1,不假設 W2 的貨能立即調到。
套用前先測邊界及資料範圍
把 A/W2 門檻改為十二,再加入 B/W1 三件、門檻五件。結果須保留貨品及倉庫:A/W1 與 B/W1 數量及門檻相同,卻是兩項不同補貨工作。
邊界測試要另開新的假設資料庫,重做完整建表及資料,只套用以下改動,再執行更正查詢。測試改動不可用於正式系統。
UPDATE reorder_rules SET min_qty=12 WHERE warehouse='W2';
INSERT INTO levels VALUES ('B','W1',3);
INSERT INTO reorder_rules VALUES ('B','W1',5);| 貨品編號 | 倉庫 | 數量 | 門檻所屬倉 | 最低數量 |
|---|---|---|---|---|
| A | W1 | 3 | W1 | 5 |
| A | W2 | 10 | W2 | 12 |
| B | W1 | 3 | W1 | 5 |
門檻由測試政策提供,不是需求預測;預留、交期、批次限制及調倉費未計。
以上錯誤、更正及邊界結果都已在 SQLite 執行,並與另行編寫的預期資料逐行核對。證據只適用於這組假設條件,未測其他資料庫、正式效能或你的現有資料結構。