如何使用postgresql做顺序扣减库存

Ⅰ.废话在前面

首先这篇笔记源自于最近的一次需求，这个临时性需求是根据两份数据(库存数据以及出库数据） 算出实际库存给到业务，至于库存为什么不等于剩余库存，这个一两句话也说不清(主要是我不懂。。。)，算出来的实际库存是以产品&批次为主展示实际库存(库存按日期分批次不求总)，所以给的出库数据（需要扣减的）一个按产品代码汇总的数据，顺带一提的是两张表是以产品代码连接的 ； 最终，算出来的实际库存除了会有库存表日期和数量外还得有 扣减数量列 以及 扣减后数量（实际库存)，扣减顺序是按照批次的日期升序扣减，批次日期为空的首先扣减（需考虑到排序）；还有就是：没有任何扣减数量（没有出库的）的产品 最终的 扣减后数量（批次库存数量-出库数量） 为库存数量，扣减数为零 ~

好了，我先给出测试的表数据以及最终结果的样子，各位思考思考哈~

Ⅱ.表数据及实际库存(结果)

  • 库存数据

    select * from t_product_inventory;

    id type 产品代码 日期 数量
    7 in 99999279 2018-11-01 24480
    8 in 99999279 2018-11-03 20832
    9 in 99999279 2018-12-02 21360
    10 in 99999279 2019-06-14 18768
    11 in 99999279 2019-06-16 9552
    12 in 99999279 2019-07-12 2304
    13 in 99999279 2019-09-05 3696
    14 in 99999279 2019-09-06 16
    15 in 99999279 2019-10-22 48
    16 in 99999279 2019-11-03 14112
    17 in 99999279 2019-12-02 2160
    18 in 99999279 2019-12-04 720
    19 in 99999279 2019-12-12 12960
    20 in 99999290 2019-12-23 6336
    21 in 99999290 2019-12-26 50
    29 in 99999777 2021-04-08 10011

  • 出库数据

    select * from t_product_out;

    id type 产品代码 数量
    1 out 99999279 77777
    2 out 99999290 10000

  • 实际库存（结果）

    id-- --产品代码-- --日期(库存批次日期)-- --数量(库存)-- --数量_出-- --出_入差异（出-库存)
    7 99999279 24480 24480 0
    8 99999279 2018-11-03 20832 20832 0
    9 99999279 2018-12-02 21360 21360 0
    10 99999279 2019-06-14 18768 11105 7663
    11 99999279 2019-06-16 9552 0 9552
    12 99999279 2019-07-12 2304 0 2304
    13 99999279 2019-09-05 3696 0 3696
    14 99999279 2019-09-06 16 0 16
    15 99999279 2019-10-22 48 0 48
    16 99999279 2019-11-03 14112 0 14112
    17 99999279 2019-12-02 2160 0 2160
    18 99999279 2019-12-04 720 0 720
    19 99999279 2019-12-12 12960 0 12960
    20 99999290 2019-12-23 6336 6336 0
    21 99999290 2019-12-26 50 50 3614
    29 99999777 2021-04-08 10011 0 10011

Ⅲ.思考及实现

首先要说sql的思考过程还是比较复杂滴（当然可以确定是我自跟儿写的），而整个过程几乎就是走一步看一步的解决问题的过程，掉了多少头发可想而知了。。。

First.我们确定在sql中处理，那首先想到的是得有个连表吧，另外排序也会是最easy的吧，let me try ~

  1.   SELECT
  2.   	i.id,
  3.   	i.type,
  4.   	i."产品代码",
  5.   	i."日期",
  6.   	i."数量",
  7.   	o."出_汇总"
  8.   FROM t_product_inventory i
  9.    LEFT JOIN (
  10.    SELECT t_product_out."产品代码",
  11.   	sum(t_product_out."数量") AS "出_汇总"
  12.   	FROM t_product_out
  13.   	GROUP BY t_product_out."产品代码"
  14.   ) o ON i."产品代码" = o."产品代码"
  15.   ORDER BY i."产品代码", i."日期" NULLS FIRST;
id type 产品代码 日期 数量 出_汇总
7 in 99999279 24480 77777
8 in 99999279 2018-11-03 20832 77777
9 in 99999279 2018-12-02 21360 77777
10 in 99999279 2019-06-14 18768 77777
11 in 99999279 2019-06-16 9552 77777
12 in 99999279 2019-07-12 2304 77777
13 in 99999279 2019-09-05 3696 77777
14 in 99999279 2019-09-06 16 77777
15 in 99999279 2019-10-22 48 77777
16 in 99999279 2019-11-03 14112 77777
17 in 99999279 2019-12-02 2160 77777
18 in 99999279 2019-12-04 720 77777
19 in 99999279 2019-12-12 12960 77777
20 in 99999290 2019-12-23 6336 6386
21 in 99999290 2019-12-26 50 6386
29 in 99999777 2021-04-08 10011

[注意：因为所给的出库数据是没有重复的，以上是可以略去sum聚合这个操作的，因为两张表是按产品代码做关联的（很显然)，另外就是日期是可以降序排列的，但是在日期有null值的情况下null所在的记录默认是降序排在最后的，所以要 order by 要指定 NULLS FIRST 这样才能为后面null批次的做优先扣减 ]

Second. 我们已经通过连表做好出库的数据列，排序也做好了，现在。。。让我想想

觉得还是先回顾下需求吧，我们的需求是每个产品下每一个批次顺序扣减的最终结果（还有批次扣减的数），其中扣减数量应该就是=当前批次(库存)数量-出库数量，公式是确定的，看起来似乎简单，然而难点是如何算出这个”扣减数量（出库数量）“呢？？？ 。。。 想想，我们用当前产品出库总数按批次往下减，这样会出现一个问题是批次剩余数量=出库总数-当前批次数量，而且这个批次剩余数量并不能累加，只能用出库数量依次递减才是，。。。好了，这又是一个难点，继续思考下，目前我们是不是没法做(至少是没法简单的)获取到 库存数量-出库数量；幸运的是。。。如果将产品库存数量依次递减，这样不就可以算出库存差异了（事实上这样也有各种各样的问题）。。。让我们试试看吧

  1. SELECT
  2. 	i.id,
  3. 	i.type,
  4. 	i."产品代码",
  5. 	i."日期",
  6. 	i."数量",
  7. 	o."出_汇总",
  8. 	sum(i."数量") OVER (PARTITION BY i."产品代码" ORDER BY i."日期" NULLS FIRST, i."数量") AS "入_递增"
  9. FROM (t_product_inventory i
  10.  LEFT JOIN ( SELECT t_product_out."产品代码",
  11. 		sum(t_product_out."数量") AS "出_汇总"
  12. 		FROM t_product_out
  13. 		GROUP BY t_product_out."产品代码") o
  14.  ON (((i."产品代码")::text = (o."产品代码")::text)))
  15. ORDER BY i."产品代码", i."日期" NULLS FIRST;
id type 产品代码 日期 数量 出_汇总 入_递增
7 in 99999279 24480 77777 24480
8 in 99999279 2018-11-03 20832 77777 45312
9 in 99999279 2018-12-02 21360 77777 66672
10 in 99999279 2019-06-14 18768 77777 85440
11 in 99999279 2019-06-16 9552 77777 94992
12 in 99999279 2019-07-12 2304 77777 97296
13 in 99999279 2019-09-05 3696 77777 100992
14 in 99999279 2019-09-06 16 77777 101008
15 in 99999279 2019-10-22 48 77777 101056
16 in 99999279 2019-11-03 14112 77777 115168
17 in 99999279 2019-12-02 2160 77777 117328
18 in 99999279 2019-12-04 720 77777 118048
19 in 99999279 2019-12-12 12960 77777 131008
20 in 99999290 2019-12-23 6336 10000 6336
21 in 99999290 2019-12-26 50 10000 6386
29 in 99999777 2021-04-08 10011 10011

[看,我们将各个产品库存数量按照批次的顺序依次递增累加了（入_递增这一列），注意窗口函数内需要排序！]

Third. 好了，让我们趁热将差异也算出来吧

  1. SELECT t1.id,
  2.   t1.type,
  3.   t1."产品代码",
  4.   t1."日期",
  5.   t1."数量",
  6.   t1."出_汇总",
  7.   t1."入_递增",
  8.       CASE
  9.           WHEN (((t1."出_汇总" - t1."入_递增") > (0)::numeric) /*AND (t1.rk <> t1.rk_ct)*/) THEN (0)::numeric
  10.           ELSE (t1."入_递增" - t1."出_汇总")
  11.       END AS "出_入差异"
  12.  FROM (
  13. 	SELECT i.id,
  14.           i.type,
  15.           i."产品代码",
  16.           i."日期",
  17.           i."数量",
  18.           o."出_汇总",
  19.           sum(i."数量") OVER (PARTITION BY i."产品代码" ORDER BY i."日期" NULLS FIRST, i."数量") AS "入_递增"
  20.          FROM (t_product_inventory i
  21.            LEFT JOIN ( SELECT t_product_out."产品代码",
  22.                   sum(t_product_out."数量") AS "出_汇总"
  23.                  FROM t_product_out
  24.                 GROUP BY t_product_out."产品代码") o ON (((i."产品代码")::text = (o."产品代码")::text)))
  25.         ORDER BY i."产品代码", i."日期" NULLS FIRST
  26. ) t1
id type 产品代码 日期 数量 出_汇总 入_递增 出_入差异
7 in 99999279 24480 77777 24480 0
8 in 99999279 2018-11-03 20832 77777 45312 0
9 in 99999279 2018-12-02 21360 77777 66672 0
10 in 99999279 2019-06-14 18768 77777 85440 7663
11 in 99999279 2019-06-16 9552 77777 94992 17215
12 in 99999279 2019-07-12 2304 77777 97296 19519
13 in 99999279 2019-09-05 3696 77777 100992 23215
14 in 99999279 2019-09-06 16 77777 101008 23231
15 in 99999279 2019-10-22 48 77777 101056 23279
16 in 99999279 2019-11-03 14112 77777 115168 37391
17 in 99999279 2019-12-02 2160 77777 117328 39551
18 in 99999279 2019-12-04 720 77777 118048 40271
19 in 99999279 2019-12-12 12960 77777 131008 53231
20 in 99999290 2019-12-23 6336 10000 6336 0
21 in 99999290 2019-12-26 50 10000 6386 0
29 in 99999777 2021-04-08 10011 10011

[看似一切都没有问题，所以中间我特意将 99999290 这款产品临时改为10000，这样你就会看到2019-12-26这个 出_入差异 值为零，零，怎么可能为零呢。。。不要计较了一定是sql有缺陷]

Third+. 对于以上sql出现的缺陷我准备做个Plus版以修复它~

**首先要确定的是 99999290 -> 2019-12-26 这个批次的差异应该是3614，造成这样的原因无非就是(最后一个批次的)出库数大于库存数~，看出问题了就不能无视缺陷的存在，所以对于最后一个批次如果出库数量仍然大于当前批次的数量，他的差异（出_入差异）应该就是负数；等等，那我如何确定每个产品的最后一个批次呢，让我们试着用sql找找看 **

  1.   SELECT t1.id,
  2. 			t1.type,
  3. 			t1."产品代码",
  4. 			t1."日期",
  5. 			t1."数量",
  6. 			t1."出_汇总",
  7. 			t1.rk,
  8. 			t1.rk_ct,
  9. 			t1."入_递增",
  10. 			CASE
  11. 			  WHEN (((t1."出_汇总" - t1."入_递增") > (0)::numeric) AND (t1.rk <> t1.rk_ct)) THEN (0)::numeric
  12. 			  ELSE (t1."入_递增" - t1."出_汇总")
  13. 			END AS "出_入差异"
  14. 		 FROM (
  15. 		 SELECT i.id,
  16. 				i.type,
  17. 				i."产品代码",
  18. 				i."日期",
  19. 				i."数量",
  20. 				o."出_汇总",
  21. 				row_number() OVER (PARTITION BY i."产品代码" ORDER BY i."日期" NULLS FIRST, i."数量") AS rk,
  22. 				count(1) OVER (PARTITION BY i."产品代码") AS rk_ct,
  23. 				sum(i."数量") OVER (PARTITION BY i."产品代码" ORDER BY i."日期" NULLS FIRST, i."数量") AS "入_递增"
  24. 				FROM (t_product_inventory i
  25. 				 LEFT JOIN ( SELECT t_product_out."产品代码",
  26. 					sum(t_product_out."数量") AS "出_汇总"
  27. 					FROM t_product_out
  28. 					GROUP BY t_product_out."产品代码") o ON (((i."产品代码")::text = (o."产品代码")::text)))
  29. 				ORDER BY i."产品代码", i."日期" NULLS FIRST
  30. ) t1;
id type 产品代码 日期 数量 出_汇总 rk rk_ct 入_递增 出_入差异
7 in 99999279 24480 77777 1 13 24480 0
8 in 99999279 2018-11-03 20832 77777 2 13 45312 0
9 in 99999279 2018-12-02 21360 77777 3 13 66672 0
10 in 99999279 2019-06-14 18768 77777 4 13 85440 7663
11 in 99999279 2019-06-16 9552 77777 5 13 94992 17215
12 in 99999279 2019-07-12 2304 77777 6 13 97296 19519
13 in 99999279 2019-09-05 3696 77777 7 13 100992 23215
14 in 99999279 2019-09-06 16 77777 8 13 101008 23231
15 in 99999279 2019-10-22 48 77777 9 13 101056 23279
16 in 99999279 2019-11-03 14112 77777 10 13 115168 37391
17 in 99999279 2019-12-02 2160 77777 11 13 117328 39551
18 in 99999279 2019-12-04 720 77777 12 13 118048 40271
19 in 99999279 2019-12-12 12960 77777 13 13 131008 53231
20 in 99999290 2019-12-23 6336 10000 1 2 6336 0
21 in 99999290 2019-12-26 50 10000 2 2 6386 -3614
29 in 99999777 2021-04-08 10011 1 1 10011

[看，以上处理方式是不是赞，前面的缺陷完美滴解决，总结重点就是：通过窗口函数算出最后一列，这一列通过rk以及rk_ct比较得来的，想想看是不是很妙 ]

Next. oh ~ 糟糕

[_虽然我们可能注意到了出库数超出的情况，但是你可能忽略了最后一个问题，如果某个产品最近根本就没有出库呢...不妨看看 99999777 这款产品 是不是...是不是。。 ，当然对于出库数不存在的解决办法就相当easy了，当然如果你认真揣度过上面的sql的话。。。应该就不存在困难，如果不看以下sql，试试看~（相信你可以哟） _]

  1.  SELECT
  2.     tt1.id,
  3.     tt1.type,
  4.     tt1."产品代码",
  5.     tt1."日期",
  6.     tt1."数量",
  7.     tt1."出_汇总",
  8.     tt1.rk,
  9.     tt1.rk_ct,
  10.     tt1."入_递增",
  11.     tt1."出_入差异",
  12.     case when  tt1."出_汇总" is null  then 0 else
  13.     ((tt1."数量")::numeric - COALESCE((tt1."出_入差异" - lag(tt1."出_入差异", 1, (0)::numeric) OVER (PARTITION BY tt1."产品代码" ORDER BY tt1."日期" NULLS FIRST, tt1."数量")),0)) end AS "数量_出",
  14.     case when  tt1."出_汇总" is null  then tt1."数量" else
  15.     (COALESCE(tt1."出_入差异",0) - lag(tt1."出_入差异", 1, (0)::numeric) OVER (PARTITION BY tt1."产品代码" ORDER BY tt1."日期" NULLS FIRST, tt1."数量")) end AS "出_入差异_result"
  16.    FROM (
  17. 	 SELECT t1.id,
  18.             t1.type,
  19.             t1."产品代码",
  20.             t1."日期",
  21.             t1."数量",
  22.             t1."出_汇总",
  23.             t1.rk,
  24.             t1.rk_ct,
  25.             t1."入_递增",
  26.                 CASE
  27.                     WHEN (((t1."出_汇总" - t1."入_递增") > (0)::numeric) AND (t1.rk <> t1.rk_ct)) THEN (0)::numeric
  28.                     ELSE (t1."入_递增" - t1."出_汇总")
  29.                 END AS "出_入差异"
  30.            FROM (
  31. 	       SELECT
  32.        		i.id,
  33.                     i.type,
  34.                     i."产品代码",
  35.                     i."日期",
  36.                     i."数量",
  37.                     o."出_汇总",
  38.                     row_number() OVER (PARTITION BY i."产品代码" ORDER BY i."日期" NULLS FIRST, i."数量") AS rk,
  39.                     count(1) OVER (PARTITION BY i."产品代码") AS rk_ct,
  40.                     sum(i."数量") OVER (PARTITION BY i."产品代码" ORDER BY i."日期" NULLS FIRST, i."数量") AS "入_递增"
  41.                    FROM (t_product_inventory i
  42.                      LEFT JOIN ( SELECT t_product_out."产品代码",
  43.                             sum(t_product_out."数量") AS "出_汇总"
  44.                            FROM t_product_out
  45.                           GROUP BY t_product_out."产品代码") o ON (((i."产品代码")::text = (o."产品代码")::text)))
  46.                   ORDER BY i."产品代码", i."日期" NULLS FIRST
  48.               ) t1
  49. ) tt1
  50.   ORDER BY tt1."产品代码", tt1."日期" NULLS FIRST;
id type 产品代码 日期 数量 出_汇总 rk rk_ct 入_递增 出_入差异 数量_出 出_入差异_result
7 in 99999279 24480 77777 1 13 24480 0 24480 0
8 in 99999279 2018-11-03 20832 77777 2 13 45312 0 20832 0
9 in 99999279 2018-12-02 21360 77777 3 13 66672 0 21360 0
10 in 99999279 2019-06-14 18768 77777 4 13 85440 7663 11105 7663
11 in 99999279 2019-06-16 9552 77777 5 13 94992 17215 0 9552
12 in 99999279 2019-07-12 2304 77777 6 13 97296 19519 0 2304
13 in 99999279 2019-09-05 3696 77777 7 13 100992 23215 0 3696
14 in 99999279 2019-09-06 16 77777 8 13 101008 23231 0 16
15 in 99999279 2019-10-22 48 77777 9 13 101056 23279 0 48
16 in 99999279 2019-11-03 14112 77777 10 13 115168 37391 0 14112
17 in 99999279 2019-12-02 2160 77777 11 13 117328 39551 0 2160
18 in 99999279 2019-12-04 720 77777 12 13 118048 40271 0 720
19 in 99999279 2019-12-12 12960 77777 13 13 131008 53231 0 12960
20 in 99999290 2019-12-23 6336 10000 1 2 6336 0 6336 0
21 in 99999290 2019-12-26 50 10000 2 2 6386 -3614 3664 -3614
29 in 99999777 2021-04-08 10011 1 1 10011 0 10011

[注意: 以上 出_入差异_result 这一列即为最终求解哈，为了这一列费老多力了]

最后

** 很多时候我们以为的似乎并不是那么难，只是你很少去思考而已，当然呐，以上只是个人拙见，解决方法肯定还有很多，各位不妨试试看囖~ **

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