Анализ SQL-запроса для выборки клиентов с непогашенными кредитами
В рамках учебной задачи по SQL требуется сформировать список клиентов, имеющих действующие (непогашенные) кредитные обязательства. Для решения используются три таблицы базы данных:
- t1 - кредитные контракты
- t2 - депозитные контракты (в данном запросе не задействована)
- t3 - справочник клиентов
Структура данных
Таблица кредитных контрактов (t1) содержит следующие поля:
- CREDIT_CONTRACT_ID - идентификатор кредитного договора
- START_DATE - дата начала кредита
- END_DATE - дата окончания кредита (NULL для действующих)
- CUSTOMER_ID - идентификатор клиента
- CREDIT_AMOUNT - сумма кредита
Таблица клиентов (t3) включает:
- CUSTOMER_ID - идентификатор клиента
- NAME - имя клиента
- BIRTH_DATE - дата рождения
- CITY - город проживания
Предложенное решение
Представленный SQL-запрос имеет следующую структуру:
SELECT
t3.NAME,
t3.BIRTH_DATE,
t3.CITY,
t1.CREDIT_CONTRACT_ID,
t1.START_DATE,
t1.END_DATE,
t1.CREDIT_AMOUNT
FROM t1
JOIN t3 ON t1.CUSTOMER_ID = t3.CUSTOMER_ID
WHERE t1.END_DATE IS NULL;Оценка корректности подхода
Использование условия WHERE t1.END_DATE IS NULL является логически правильным для определения непогашенных кредитов, поскольку:
- Поле END_DATE заполняется только после полного погашения кредита
- NULL-значение указывает на отсутствие даты закрытия, что соответствует действующему кредиту
- Такой подход соответствует стандартной практике учета кредитных договоров
Рекомендации по оптимизации
Хотя предложенный запрос корректно решает поставленную задачу, рассмотрим дополнительные аспекты:
- Альтернативный подход: можно использовать условие
WHERE t1.END_DATE > CURDATE() OR t1.END_DATE IS NULL, если в системе возможны будущие даты погашения - Производительность: для больших таблиц рекомендуется создать индекс по полю END_DATE
- Читаемость: можно использовать алиасы для таблиц (
FROM t1 AS credit) для улучшения восприятия кода - Дополнительная проверка: при наличии исторических данных стоит убедиться, что START_DATE не превышает текущую дату
Предложенное решение является оптимальным для описанной структуры данных и корректно выполняет поставленную задачу по выборке клиентов с действующими кредитными обязательствами.