Задача звучала просто: посчитать, у скольких товаров в базе в составе есть хоть одна Е-добавка. Я думал, это работа на полчаса. Работа заняла вечер, и большая часть вечера ушла на одну букву.

where ingredients_text ilike '%Е%'

Восемьдесят с чем-то тысяч совпадений. То есть почти всё. Потому что буква «е» встречается примерно в каждом русском слове, а ilike про регистр не спрашивает.

Ладно, ищем букву с цифрами.

where ingredients_text ~ 'Е[0-9]{3}'

Стало пятнадцать тысяч, и вот тут начинается интересное.

Буква «Е» в кодах добавок пишется и кириллицей, и латиницей. Производители используют обе, часто в одном составе: «Е330, E202, краситель Е160а». Глазом не отличить, для regexp это два разных символа.

Лечится в лоб — классом [EЕ], где первая латинская, вторая кириллическая. В коде это выглядит как опечатка, и каждый, кто лезет в репозиторий, первым делом порывается её «исправить». Я теперь пишу рядом комментарий капслоком.

«Е471», «Е 471», «Е-471», «Е — 471». Всё это встречается, всё это один эмульгатор. Добавляем \s?-?\s?.

Вот это самое подлое. Без границы Е[0-9]{3} радостно ловит хвосты артикулов, маркировок упаковки и всякого мусора, который затесался в поле состава: «…ТУ 9226-015-00419785». Внутри сидит идеальная «Е785», которой не существует в природе.

Поэтому слева нужен не-буквенно-цифровой символ или начало строки:

ingredients_text ~* '(^|[^0-9A-Za-zА-Яа-яЁё])[EЕ]\s?-?\s?[0-9]{3,4}'

{3,4} — потому что есть четырёхзначные, тот же Е1422, модифицированный крахмал. Он, кстати, в топе.

После этого цифра успокоилась и перестала прыгать между прогонами.

87 055 товаров с распознанным составом. Е-добавка есть у 17 270 — 19,8%. Каждый пятый.

Я ждал больше. Сильно больше.

Разброс по категориям, если брать крайности:

вода                 0,0%      конфеты      46,7%
мука                 0,9%      жвачка       45,8%
чай                  1,4%      ветчина      44,2%
сок                  1,8%      колбаса      40,6%
крупы                5,4%      сосиски      38,9%

Середина тоже любопытная: газировка — 19,9%, ровно среднее по базе, хотя я был уверен, что там сплошняком. Сыр — 30,6%, почти как кетчуп.

Топ по частоте: Е621 (2 872 товара), Е536, Е476, Е330, Е471. Е536 — это антислёживатель из пачки соли, Е330 — лимонная кислота. На восьмом месте Е300, то есть витамин C, 1 200 товаров.

Мой regexp ищет код. Он не ищет добавку.

Производитель имеет полное право написать «рибофлавин» вместо Е101 или «лецитин соевый» вместо Е322. Вещество то же, регламент тот же, в мою выборку оно не попадает. Никакого обмана, просто другой способ записи — и он, между прочим, честнее выглядит для покупателя при ровно том же содержимом пачки.

Так что 19,8% — это не «доля товаров с добавками». Это доля товаров, где добавка названа кодом. Нижняя граница. Настоящая цифра выше, а насколько — я не знаю, и любой, кто вам назовёт её точно, тоже не знает.

Отдельно веселит вывод: хочешь, чтобы твой товар в любом сканере состава выглядел чище — просто пиши словами. Полностью легально.

Вторым критерием мне нужно было число позиций в составе. Сделал очевидное:

cardinality(array_remove(string_to_array(
    regexp_replace(btrim(ingredients_text), '[;]', ',', 'g'), ','), ''))

Точки с запятой в запятые, split, посчитать. Работает — ровно до первой скобки.

«Шоколад (сахар, какао тёртое, масло какао, лецитин)» — это одна позиция состава. Мой счётчик видит пять. И чем сложнее товар, тем сильнее он завышает: у печенья с начинкой скобки вложены в скобки.

Я это оставил как есть, потому что критерий у меня грубый — «больше пяти позиций или нет». Но если кто-то соберётся считать состав всерьёз, начинать надо с парсера скобок, а не с split(','). Я вас предупредил.

Половина работы с составами — это не аналитика, а археология: как именно на этой конкретной фабрике решили написать одну и ту же вещь. Две буквы Е, четыре способа поставить дефис, скобки без системы.

Зато когда цифра наконец сошлась, выяснилось, что «еда — сплошная химия» всё-таки преувеличение. Ну, если верить кодам. А словам верить сложнее.