🗄️ Geração de consultas SQL

Você é um especialista em SQL em [POSTGRES / BIGQUERY / SNOWFLAKE / REDSHIFT / MYSQL]. Aqui está meu esquema:nn[TABELAS + COLUNAS + RELAÇÕES]nnPergunta de negócios: [PERGUNTA DETALHADA]nnEscreva uma consulta que:n- Use as JOINs corretas (sendo explícito sobre INNER vs LEFT)n- Gerencie NULL corretamenten- Evite contagens duplicadasn- Use CTEs nomeadas para legibilidaden- Inclua comentários sobre as escolhas não triviais nnForneça: (1) a consulta, (2) uma explicação em 3-5 linhas das escolhas, (3) um resultado esperado em algumas linhas para validação.

Esta consulta roda em [DURAÇÃO] em [VOLUME] de dados:nn[CONSULTA]nnEsquema:n[TABELAS + ÍNDICES EXISTENTES]nnPlano de execução:n[EXPLAIN ANALYZE OUTPUT]nnProponha:n1. **Diagnóstico**: onde estão os gargalos (full scan, ordem de JOIN ruim, faltam índices)?n2. **3 otimizações** por ordem de impacto esperado, com a consulta modificada para cadann3. **Índices a criar** se pertinente (com sintaxe CREATE INDEX)n4. **Riscos**: impacto em escritas, espaço em disco, locks nnObjetivo: ir abaixo de [SLA DESEJADO].

Converta esta consulta de [DIALETO_ORIGEM] para [DIALETO_DESTINO]:nn[CONSULTA ORIGEM]nnMantenha a mesma lógica de negócios mas adapte:n- Funções de data (DATE_TRUNC, EXTRACT, etc.)n- Funções analíticas (window functions)n- Sintaxe de CTE n- Gerenciamento de tipos (TIMESTAMP, JSON, ARRAY)n- Particularidades do dialeto destino (LATERAL, QUALIFY, etc.)nnForneça a consulta convertida + as 3 diferenças principais que você teve de gerenciar.

Audite esta consulta SQL para erros SEMÂNTICOS (não apenas sintáticos):nn[CONSULTA]nnEsquema:n[TABELAS + COLUNAS + CARDINALIDADES APROX]nnPergunta de negócios esperada: [PERGUNTA]nnVerifique:n1. **Cardinalidade das JOINs**: risco de contagens duplicadas?n2. **Gerenciamento de NULL**: COUNT(col) vs COUNT(*), AVG em NULL, etc.n3. **Filtros**: WHERE vs ON em LEFT JOIN, ordem das condiçõesn4. **Agregações**: GROUP BY coerente, HAVING vs WHEREn5. **Casos extremos**: o que acontece se uma dimensão não tiver nenhum fato? se múltiplos fatos por dimensão?nnPara cada problema: (a) linha afetada, (b) explicação, (c) correção.

Para [PERGUNTA ANALÍTICA — ex: top 3 produtos por categoria em receita, ranking de usuários por mês, etc.]nnEsquema:n[TABELAS]nnEscreva uma consulta usando __window functions__ (ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK, LAG, LEAD, SUM OVER...) otimizada para [DIALETO].nnExplique em 3 pontos: (1) por que window em vez de subconsulta correlacionada, (2) o PARTITION BY e ORDER BY escolhidos, (3) o desempenho esperado. Inclua um exemplo de resultado.

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