Gerar SQL com IA

Para atender ao seu pedido, vamos criar consultas SQL que podem extrair as informações necessárias das tabelas de vendas e estoque, considerando as dimensões e métricas mencionadas. Vou fornecer exemplos de consultas SQL para cada uma das tabelas de fatos e suas respectivas dimensões e métricas.

1. Consulta para a Tabela de Fatos – Vendas

SELECT   
    v.modelo_veiculo,   
    DATE_FORMAT(v.data_venda, '%Y-%m') AS periodo_venda,  
    SUM(v.quantidade_vendida) AS quantidade_vendida,  
    SUM(v.margem_lucro_unitaria * v.quantidade_vendida) AS margem_lucro_total,  
    (SUM(v.quantidade_vendida) - LAG(SUM(v.quantidade_vendida)) OVER (PARTITION BY v.modelo_veiculo ORDER BY DATE_FORMAT(v.data_venda, '%Y-%m'))) / NULLIF(LAG(SUM(v.quantidade_vendida)) OVER (PARTITION BY v.modelo_veiculo ORDER BY DATE_FORMAT(v.data_venda, '%Y-%m')), 0) * 100 AS percentual_crescimento  
FROM   
    vendas v  
GROUP BY   
    v.modelo_veiculo, periodo_venda  
ORDER BY   
    v.modelo_veiculo, periodo_venda;  
Copiar

2. Consulta para a Tabela de Fatos – Estoque

SELECT   
    e.data_entrada AS data_entrada_estoque,  
    e.fornecedor_origem,  
    e.categoria_veiculo,  
    COUNT(e.numero) AS quantidade_estoque  
FROM   
    estoque e  
GROUP BY   
    e.data_entrada, e.fornecedor_origem, e.categoria_veiculo  
ORDER BY   
    e.data_entrada, e.fornecedor_origem, e.categoria_veiculo;  
Copiar

Explicação das Consultas

• Tabela de Vendas: A primeira consulta agrega as vendas por modelo de veículo e período (mensal). As métricas calculadas incluem a quantidade total vendida, a margem de lucro total e o percentual de crescimento em relação ao período anterior. O uso da função LAG permite comparar a quantidade vendida de um período com o anterior.

• Tabela de Estoque: A segunda consulta reúne informações sobre o estoque, contando o número de veículos por data de entrada, fornecedor e categoria. Essa informação pode ser útil para entender a movimentação do estoque ao longo do tempo e a origem dos veículos.

Observe que, para que essas consultas funcionem corretamente, a estrutura das tabelas vendas e estoque deve ser consistente com os campos mencionados. Você pode precisar ajustar os nomes dos campos e tabelas conforme sua implementação específica.

Aqui está a consulta SQL que você forneceu, formatada corretamente e com os detalhes que você mencionou. Observe que o final do seu código estava faltando um fechamento para o CASE e também para o WITH. Aqui está a versão corrigida:

WITH InventarioBase AS (  
    SELECT DISTINCT  
        INV.DAT_EXECUTADO,  
        CIE.COD_LOCALESTOQUE,  
        LE.NM_LOCALESTOQUE,  
        CIE.NUM_INVENTARIO,  
        CIE.COD_ITEM,  
        IT.COD_ITEMSIMILAR,  
        IT.NM_ITEM,  
        CIE.UNI_ITEM,  
        CIE.COD_SUBESTOQUE,  
        LES.NM_SUBESTOQUE,  
        CIE.NUM_VALIDADELOTE,  
        CIE.DAT_VALIDADELOTE,  
        CIE.QTD_ATUALESTOQUE,  
        CIE.QTD_INVENTARIO,  
        CIE.QTD_AJUSTE,  
        CIE.OPC_AJUSTE,  
        CASE   
            WHEN CIE.OPC_AJUSTE = 'E' THEN 'Entrada'  
            WHEN CIE.OPC_AJUSTE = 'S' THEN 'Saida'  
            ELSE 'Conforme'  
        END AS TIPO_AJUSTE  
    FROM   
        Inventarios CIE  
        JOIN Itens IT ON CIE.COD_ITEM = IT.COD_ITEM  
        JOIN LocalEstoques LE ON CIE.COD_LOCALESTOQUE = LE.COD_LOCALESTOQUE  
        JOIN SubEstoques LES ON CIE.COD_SUBESTOQUE = LES.COD_SUBESTOQUE  
        JOIN InventarioBase INV ON CIE.NUM_INVENTARIO = INV.NUM_INVENTARIO  
)  
SELECT * FROM InventarioBase;  
Copiar

Essa consulta cria uma CTE (Common Table Expression) chamada InventarioBase, que agrega informações sobre os inventários, itens e suas respectivas localizações e ajustes. O CASE utilizado determina o tipo de ajuste (Entrada, Saída ou Conforme). A consulta final retorna todos os registros da CTE InventarioBase.

Se precisar de mais alguma modificação ou auxílio, não hesite em perguntar!