Le dump révèle une dimension 'Mois' (id pfGAwTs) et 'Période' (tKTPVU).
La sonde crée un mini-cube [Article Code, Mois] × Quantité N et logue le
format des valeurs Mois + si la quantité varie par mois — pour concevoir
le vrai découpage mensuel (dimension Mois) qui règlera tendance + total 12x.
- Chemin rapide select-all activé par DÉFAUT (fiable, aucun code 15 en
prod) — désactivable seulement via QLIK_SELECT_ALL_CODES=0. Plus besoin
de la variable d'env (elle sautait à chaque mise à jour de la stack).
- Dump diagnostic des mesures + dimensions Qlik disponibles (titre+id)
pour identifier une mesure Quantité non-annuelle / une dimension Mois,
car les mesures 'CA N'/'Quantité N' renvoient la valeur annuelle figée
(mois identiques → tendance impossible + total réseau sommé 12×).
Le sync Qlik calculait déjà les ventes réseau mois par mois mais les
sommait en un total. On conserve désormais le détail mensuel.
- Sync : accumulation additive qteByMonth { code: { 'YYYY-MM': qté } }
in-page (chemins rapide + par lots), rattachée au métrique réseau.
Reset propre en cas de repli code 15. Total inchangé.
- Stockage : colonne jsonb qte_by_month sur qlik_network_metrics
(schema + db-init ALTER), upsert + lecture.
- ProductRow.qteReseauByMonth propagé jusqu'à la grille.
- UI grille :
· colonne '% Présence réseau' remplacée par 'Tendance réseau' :
sparkline 12 mois teintée + flèche + variation % (moyenne 4 derniers
mois vs 4 précédents), triable ;
· cellule 'Nb magasins' rendue cliquable → modal des ventes réseau
mois par mois (barres, 12 derniers mois).
Nécessite un nouveau Sync Qlik pour peupler le détail mensuel (les
données déjà en cache n'ont que le total → modal 'pas encore de détail').
La sync Qlik itérait mois × lots de 150 articles, en re-sélectionnant les
mêmes Article Code à chaque lot. La SelectValues répétée (~22 s × ~120)
représentait ~72% du temps total (~60 min pour 12 mois).
Ajoute un chemin rapide (flag env QLIK_SELECT_ALL_CODES=1) qui sélectionne
TOUS les Article Code une seule fois, puis n'itère que la sélection Date
par mois avec un seul cube paginé (Article Code en dimension). Passe de
~120 SelectValues Article Code à 1, et de ~120 cubes à 12 → gain estimé
~60 min → ~5-8 min.
Repli automatique et sûr : en cas d'erreur moteur code 15, les résultats
partiels et les sélections sont réinitialisés et l'ancien chemin par lots
reprend le relais. Flag désactivé par défaut : comportement inchangé tant
qu'on n'active pas la variable. À valider sur le Qlik réel.
Ajoute un bouton dans l'en-tête de la Grille qui force le rechargement
des données depuis le serveur en ignorant le cache mémoire de 10 min
(via le paramètre URL _refresh → refresh=1 → forceRefresh). Utile pour
remonter immédiatement l'état serveur courant, notamment la colonne INIT.
Spinner pendant le chargement, désactivé si un chargement est en cours.
Corrections Hit Parade / Gestion de stock (ventes nettes par magasin,
tri stock négatif) et Grille (colonne INIT des gammes rechargée à chaque
chargement, y compris sur cache; colonne Gamme conserve le snapshot).
La colonne Gamme conserve la valeur du snapshot (comportement voulu). Mais
la colonne INIT ne se mettait pas à jour : getProductRows sert les lignes
depuis un cache mémoire de 10 min, et le client n'envoie 'refresh=1' que
sur le bouton de rafraîchissement manuel. Sur une navigation normale dans
les 10 min, codeGammeInit restait donc figé.
Correctif : sur un hit de cache, on re-requête la gamme serveur courante
(pgGetGammesByFournisseur, 1 requête légère) et on met à jour uniquement
codeGammeInit sur les lignes cachées. codeGamme (snapshot) n'est pas
touché ; les données lourdes (ventes/stock/réseau) restent cachées.
Résultat : la colonne INIT reflète toujours l'état serveur à chaque
chargement, et le marqueur 'modifié' (Gamme ≠ INIT) se résorbe dès que
le serveur rattrape la modification. La révision précédente (reconcilier
codeGamme) est annulée : la colonne Gamme reste le snapshot tel quel.
La grille rechargeait bien le gamme INIT depuis l'état live du serveur à
chaque chargement (Phase 6), mais la Phase 9 réappliquait ensuite
AVEUGLÉMENT le 'after' du dernier snapshot sur codeGamme — même quand la
modification avait déjà été appliquée sur le serveur (ou que la gamme
serveur avait évolué depuis). Résultat : la grille affichait l'ancienne
cible du snapshot au lieu de l'état serveur réel, et une modif 'en
attente' fantôme.
Désormais on ne réapplique une modif du snapshot QUE si elle est encore
réellement en attente côté serveur (change.before === gamme live). Sinon
on garde l'état serveur courant. La grille montre donc toujours où en
sont les gammes sur le serveur, et une modif disparaît du 'en attente'
dès qu'elle est appliquée côté serveur — le suivi reste juste.
Note : les brouillons locaux (localStorage) restent gérés côté client
comme du travail non sauvegardé.
Analyse de cohérence de stock sur le cas 487673 site 579 : 24 réceptions,
31 ventes brutes, 7 retours clients → 24 ventes nettes, stock final 3.
Le « 38 » affiché = 31 + 7 : signature de l'ancienne formule SUM(ABS)
qui additionnait les retours. La formule nette SUM(-qtemvt) déjà en place
donne 24 — le filtre mntmvtttc <> 0 (hypothèse de lignes fantômes 0 €)
était inutile : aucune ligne de ce type dans les données réelles. Retiré
pour rester strictement aligné sur le calcul de la Grille.
Gestion de stock : ORDER BY cs.qte (colonne affichée) au lieu de
cs.stockdispo (colonne différente) dans pgGetStockNegatif.
Cas réel : codein 487673 site 579 affichait 38 vendus au lieu de 24,
avec un CA pourtant exact (215,76 €) — mvtart contient des lignes
genremvt=3 portant une quantité mais aucun montant TTC (corrections /
régularisations), que les endpoints officiels de l'API excluent.
Ajout du filtre mntmvtttc IS NOT NULL AND <> 0 dans l'agrégation :
une vente réelle a toujours un montant TTC non nul. Validé sur
PostgreSQL local en reproduisant le cas : sans filtre 38/215,76 €
(= symptôme), avec filtre 24/215,76 € (= réalité). Le CA et les
requêtes Analytics ne changent pas (ces lignes valent 0 €).
La version précédente agrégeait les ventes avec les jointures fournisseur
(LATERAL par ligne de mouvement + fouident) dans la même passe : si
fouident contient des codes dupliqués, chaque mouvement était compté
plusieurs fois → chiffres faux sur les deux magasins, et le LATERAL
s'exécutait par mouvement (très lent).
Restructuration, validée sur 12 000 mouvements réels de l'API chargés
dans un PostgreSQL 16 local :
- CTE ventes : mvtart JOIN articles uniquement (1:1), SUM(-qtemvt) /
SUM(-mntmvtttc) / SUM(margemvt) par (codein, site) — le calcul
canonique de la Grille (pgGetMensuelByFournisseur), signes vérifiés
sur les mouvements réels (ventes négatives, genremvt=3).
- CTE attrs : libellé/fournisseur/nomenclature joints APRÈS agrégation,
dédupliqués par DISTINCT ON — aucune jointure ne peut plus fausser
les sommes (totaux invariants aux doublons artfou1/fouident injectés).
- Même principe pour pgGetCaByFournisseur, pgGetStockNegatif,
pgGetSansVente6Mois : sous-requête artfou1 DISTINCT ON au lieu du
LATERAL par ligne.
- Grille (fallback API mensuel) : Math.abs remplacé par la négation sur
qte_vendue/ca_ht (négatifs côté API) — les retours clients restent
déduits au lieu d'être inversés en positif, même convention que le SQL.
- Hit Parade (client) : ColHeader extrait hors du composant (erreur
'Cannot create components during render'), useMemo déplacés avant
exportToExcel pour préserver la mémoïsation React Compiler, variable
idx inutilisée supprimée. ESLint 0 erreur, build OK.
La requête Hit Parade divergeait du calcul canonique de la Grille :
- SUM(ABS(qtemvt)) additionnait les retours clients comme des ventes au
lieu de les déduire → quantités et CA gonflés sur le magasin ayant des
retours/avoirs sur la période (visible sur 579).
- ABS(SUM(mntmvtttc)) inversait le signe d'un CA net négatif.
- GROUP BY no_id + jointure artfou1 preference=1 non dédupliquée pouvait
produire plusieurs lignes par (codein, site), écrasées par le pivot.
Corrections :
- Hit Parade : ventes nettes SUM(-qtemvt) / SUM(-mntmvtttc), agrégation
par (codein, site), fournisseur préféré via LATERAL ... LIMIT 1,
stock agrégé par codein ; pivot en accumulation (+=) par sécurité.
- Analytics (même classe de bug) : pgGetCaByFournisseur et
pgGetCaByNomenclature passent en CA net ; jointure fournisseur
dédupliquée (LATERAL LIMIT 1) pour éviter le double comptage.
- Gestion de stock : pgGetStockNegatif et pgGetSansVente6Mois dédupliquent
le fournisseur préféré (LATERAL LIMIT 1) pour éviter les lignes en double.
Audit complet du mapping par magasin (292/579) côté client : aucun champ
inversé (hit-parade, analytics, dashboard, grid, heatmap). Build OK.
Large supplier (4816 codes) triggered Qlik Engine "Request aborted"
(code 15): a single SelectValues over all codes forced the hypercube to
calculate too many rows at once. Now select in 1200-code batches and
accumulate, keeping each calc small. 1417 codes worked before, 4816 did
not - chunking scales to any supplier.
Also remove the "Couverture de stock" network column end-to-end (grid,
types, Qlik clients, cache, schema, db-init), shifting the marge measure
index from 6 to 5 and the hypercube width from 7 to 6.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
The button was a two-line flex-col (button + date below), making it
taller than the single-line Export button next to it, so its button sat
visibly higher in the items-center row. Lay it out inline instead: the
"MAJ Qlik" date sits to the left (hidden under lg, kept in the tooltip),
the button keeps the 36px btn-action height and now aligns with siblings.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Redesign the grid page shell while preserving the Slate/teal Apple theme:
- header reworked into a branded bar: teal accent marker + uppercase
eyebrow + supplier name as the hero, with "Magasin" and "Références"
metric pills
- loading/error state shown as a teal (or error-red) accent chip
- "Valider" save button restyled with the brand gradient + soft shadow
- grid container radius/shadow aligned to the apple-card system
No change to table cell logic or the network columns.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Stock Rupture % N saturated at 100% for high-presence products (degenerate
at the article x network grain), so remove it end to end: config id,
NetworkMetric, hypercube (width 8->7), cache, schema, enrich and grid
column. db-init drops the column on existing DBs.
Also remove the "Sans vente 6 mois" tab from the grid page: the grid now
renders directly without the tab switcher; delete the NoSalesTab component.
(The separate Stock negatif page keeps its own sans-vente tabs.)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
The qData expr path returned empty. Fetch the real master-measure
definition through GetMeasure -> GetProperties (qMeasure.qDef.qDef) and
log rupture, couverture and CA/mag expressions to understand why
Stock Rupture % saturates at 100% for high-presence products.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
3 of 4 new measures now resolve to engine qIds and return varied values
(CA/mag, couverture, marge%). Stock Rupture % N resolves but returns a
constant 1.0 (100%) per article — a measure-semantics issue. Log the
resolved rupture & couverture expressions to understand the definition,
and make the enrich sample pick a non-zero match (the previous sample hit
a no-sales code and looked all-zero).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
The new measures returned 0 because their qLibraryId was set to the QRS
object GUID, but the engine references master measures by qInfo.qId
(short codes like JhqJ) — an unknown GUID is silently ignored and yields
null. Resolve CA par Magasin / Couverture / Marge % / Rupture % by title
via the in-page MeasureList (whitespace+case normalized), falling back to
the configured id, and log the resolved ids.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Adds a sample log of the first extracted rows (all 8 hypercube columns)
and a sample of the network metrics matched from cache in getProductRows,
to pinpoint whether the new measures return null from Qlik, fail to
persist, or fail to render.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Adds CA par Magasin, Couverture stock Qte, Marge % and Stock Rupture %
network measures to the Qlik hypercube extraction (in-page Playwright ws
+ legacy server ws), persists them in qlik_network_metrics, joins them in
getProductRows and renders 4 new grid columns with buy-signal coloring
(low coverage / high margin = green; high rupture = rose).
- qlik-client: config IDs (env-overridable, master GUIDs of app 9872ee6e),
NetworkMetric fields, hypercube width 4->8, page height 2500->1250
- qlik-playwright: same 4 measures in the in-page hypercube + row mapping
- schema + db-init: 4 numeric columns (ALTER ADD COLUMN IF NOT EXISTS for
existing DBs)
- cache + grid types + enrich: plumb the new fields end to end
Note: percent measures stored as raw Qlik ratio; UI renders x100 when |v|<=1.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Restore the _refresh searchParam bump so grid-client refetches
/api/grid/rows with refresh=1 (forceRefresh, bypassing the 10-min
getProductRows cache) and re-renders the network columns from the
store. Also call router.refresh() to update the server-rendered
MAJ Qlik timestamp on the button.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Validated end-to-end. The recent Qlik client authorizes the engine websocket
via ?reloadUri=...&qlik-csrf-token=<token> (not Xrfkey). Capture that token
from the client's own ws, then open ours in-page with it. Use the real engine
master-item qIds (dim Article Code=yesCP, CA N=JhqJ, Quantité N=41516861...,
Magasin Ventes Nb N=yNBLjc) — the QRS object IDs returned error 7001. Select
the supplier's codes on field "Article Code" (the app holds ~1.2M codes).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
The recent Qlik client uses qmfe/single-spa (no js/qlik Capability API). Go
back to a raw engine websocket but opened in-page from the authenticated
browser (injected X-Qlik-Session cookie), which the proxy accepts. Use the
session xrfkey and capture ws close code/reason for diagnostics.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Claude
LogiFlow
R0m1k3
MichaelandClaude Opus 4.8