Resolução Exercício - A consulta do relatório

SELECT t1.ano , t1.mes , t1.cpf , t1.nome , t1.volume_vendas , t1.volume_compra , t1.validador_venda , (1 - (t1.volume_compra/t1.volume_vendas)) * 100 AS percentual_excedido FROM ( SELECT YEAR(n.DATA_VENDA) AS ano , MONTH(n.DATA_VENDA) AS mes , c.CPF AS cpf , c.NOME AS nome , SUM(i.QUANTIDADE) AS volume_vendas , c.VOLUME_DE_COMPRA AS volume_compra , CASE WHEN SUM(i.QUANTIDADE) < c.VOLUME_DE_COMPRA THEN 1 ELSE 0 END AS validador_venda FROM tabela_de_clientes AS c INNER JOIN notas_fiscais AS n ON c.CPF = n.CPF LEFT JOIN itens_notas_fiscais AS i ON n.NUMERO = i.NUMERO WHERE 1=1 GROUP BY YEAR(n.DATA_VENDA) , MONTH(n.DATA_VENDA) , c.CPF , c.NOME ORDER BY YEAR(n.DATA_VENDA) , MONTH(n.DATA_VENDA) , c.NOME ) AS t1 WHERE 1=1 AND NOT validador_venda ;

Oi, Carlos! Como vai?

Agradeço por compartilhar seu código com a comunidade Alura.

Na sua solução da consulta do relatório, você estruturou bem o uso de subquery com FROM (...) AS t1, separando claramente o cálculo dos agregados (SUM(i.QUANTIDADE)) da filtragem final com AND NOT validador_venda. Isso mostra um bom entendimento de organização de consultas SQL.
Outro ponto importante é o uso do CASE para criar o campo validador_venda, que permite filtrar depois de forma simples e legível. Além disso, o cálculo de percentual_excedido está correto e demonstra domínio de operações entre colunas agregadas.

Uma dica interessante para o futuro explorar o uso de HAVING, que permite filtrar diretamente resultados agregados. Veja este exemplo:


SELECT 
    c.cpf,
    c.nome,
    SUM(i.quantidade) AS volume_vendas
FROM tabela_de_clientes c
INNER JOIN notas_fiscais n ON c.cpf = n.cpf
LEFT JOIN itens_notas_fiscais i ON n.numero = i.numero
GROUP BY c.cpf, c.nome
HAVING SUM(i.quantidade) >= c.volume_de_compra;

Nesse caso, o HAVING filtra diretamente os clientes que atingiram o volume.

Agora me conta: o que você está achando desse conteúdo de consultas SQL mais avançadas até aqui? Teve alguma parte que achou mais desafiadora?

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