1. Faro

Nivel 1 · ¿Cuántos clientes llegaron por referidos?

¿Es nuevo para ti? Lee primero el concepto: Cómo GROUP BY pliega filas en grupos

La solicitud

De Lauren Hayes, Gerente de Email Marketing

“Para mi revisión trimestral: ¿cuántos clientes tenemos, cuántos de ellos tienen una fuente de referencia registrada y cuántas fuentes de referencia distintas hay?”

Tu objetivo

Desde customers, devuelve una fila con tres columnas: total_customers (todas las filas), with_referral (filas donde referral_source no es NULL) y referral_sources (número de valores distintos de referral_source que no son NULL).

  • Lee de la tabla customerspendiente
  • Muestra exactamente total_customers with_referral referral_sourcespendiente
  • 1 filapendiente

Tu consulta

SQL

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    ResultadoVista previa de customers · presiona Ejecutar para ver el tuyo
    Vista previa de customers
    customer_idfirst_namelast_nameemailcity
    1OwenHudsonowen.hudson@icloud.comSan Francisco
    2DouglasMendozadmendoza69@gmail.comAtlanta
    3HenryBrookshbrooks@lakesidecafe.comLos Angeles
    4BrianGrahambgraham@bluecedarhomes.comSeattle

    Mote revisa tu resultado

    Presiona Ejecutar. Cada fila que cumple el objetivo se vuelve una luciérnaga en tu linterna.

    Tablas

    Datos de la tienda Harbor & Pine, listos para consultar.

    customers2,018 filas · 9 columnas
    • customer_idinteger
    • first_namevarchar
    • last_namevarchar
    • emailvarchar
    • cityvarchar
    • statevarchar
    • signup_datedate
    • segmentvarchar
    • referral_sourcevarchar
    Primeras 5 filas de customers
    customer_idfirst_namelast_nameemailcitystatesignup_datesegmentreferral_source
    1OwenHudsonowen.hudson@icloud.comSan FranciscoCA2022-06-02consumersearch
    2DouglasMendozadmendoza69@gmail.comAtlantaGA2022-06-02consumerNULL
    3HenryBrookshbrooks@lakesidecafe.comLos AngelesCA2022-06-04businessNULL
    4BrianGrahambgraham@bluecedarhomes.comSeattleWA2022-06-06businesspinterest
    5KyleJimenezkjimenez27@yahoo.comIndianapolisIN2022-06-07consumerNULL
    products120 filas · 8 columnas
    • product_idinteger
    • namevarchar
    • categoryvarchar
    • subcategoryvarchar
    • unit_pricedecimal
    • unit_costdecimal
    • launched_ondate
    • is_activeboolean
    Primeras 5 filas de products
    product_idnamecategorysubcategoryunit_priceunit_costlaunched_onis_active
    101Vale Velvet LoveseatFurnitureSofas1659.00NULL2023-09-11true
    102Alder Oak Coffee TableFurnitureTables919.00503.502024-05-16true
    103Orchard Rattan Dining ChairFurnitureChairs789.00429.872023-05-27true
    104Upland Oak BookcaseFurnitureStorage429.00214.702022-12-20true
    105Avery Leather Bed FrameFurnitureBeds449.00232.702021-08-31true
    orders12,000 filas · 7 columnas
    • order_idinteger
    • customer_idinteger
    • order_datetimestamp
    • statusvarchar
    • channelvarchar
    • shipping_feedecimal
    • coupon_codevarchar
    Primeras 5 filas de orders
    order_idcustomer_idorder_datestatuschannelshipping_feecoupon_code
    10011252023-01-01 20:51:19completedweb0.00NULL
    10021562023-01-02 07:58:46completedweb0.00NULL
    1003222023-01-02 10:25:27completedmarketplace4.99WELCOME10
    1004482023-01-02 11:21:51completedmarketplace4.99WELCOME10
    1005822023-01-02 11:43:36completedweb0.00WELCOME10
    order_items30,338 filas · 6 columnas
    • order_item_idinteger
    • order_idinteger
    • product_idinteger
    • quantityinteger
    • unit_pricedecimal
    • discount_pctdecimal
    Primeras 5 filas de order_items
    order_item_idorder_idproduct_idquantityunit_pricediscount_pct
    11001121931.990.00
    21001154311.990.00
    31002154411.990.00
    410021941149.000.00
    51002193219.990.00
    returns1,673 filas · 5 columnas
    • return_idinteger
    • order_item_idinteger
    • returned_ondate
    • reasonvarchar
    • refund_amountdecimal
    Primeras 5 filas de returns
    return_idorder_item_idreturned_onreasonrefund_amount
    1142023-01-10damaged83.69
    2422023-01-10wrong_item19.99
    31052023-01-14wrong_item10.99
    4242023-01-16changed_mind26.99
    51262023-01-16late20.99
    employees60 filas · 8 columnas
    • employee_idinteger
    • first_namevarchar
    • last_namevarchar
    • departmentvarchar
    • titlevarchar
    • manager_idinteger
    • hire_datedate
    • salaryinteger
    Primeras 5 filas de employees
    employee_idfirst_namelast_namedepartmenttitlemanager_idhire_datesalary
    1CatherineHaleExecutiveChief Executive OfficerNULL2016-03-01285000
    2RobertKimExecutiveChief Operating Officer12017-01-09235000
    3MeganCollinsSalesHead of Sales12018-04-16172000
    4ChloeGutierrezSalesAccount Executive32020-01-2172000
    5FrankBellSalesAccount Executive32023-05-2173000
    web_sessions40,000 filas · 7 columnas
    • session_idinteger
    • customer_idinteger
    • started_attimestamp
    • devicevarchar
    • sourcevarchar
    • pages_viewedinteger
    • convertedboolean
    Primeras 5 filas de web_sessions
    session_idcustomer_idstarted_atdevicesourcepages_viewedconverted
    1NULL2023-01-01 23:02:24mobilepaid1false
    2182023-01-01 15:07:49desktoppaid1false
    3NULL2023-01-01 16:55:46desktopdirect7false
    4NULL2023-01-01 12:43:28mobileorganic3false
    5NULL2023-01-01 13:06:21mobilesocial2false
    marketing_spend3,276 filas · 3 columnas
    • spend_datedate
    • channelvarchar
    • amountdecimal
    Primeras 5 filas de marketing_spend
    spend_datechannelamount
    2023-01-01paid492.99
    2023-01-01email37.38
    2023-01-01social200.53
    2023-01-02paid709.13
    2023-01-02email64.13

    La lección

    Una función de agregación colapsa muchas filas en un solo valor. COUNT es la que más usarás, y tiene tres formas que responden tres preguntas distintas:

    expresión cuenta
    COUNT(*) filas, sin importar lo que contengan
    COUNT(referral_source) filas donde referral_source no es NULL
    COUNT(DISTINCT referral_source) valores únicos que no son NULL
    SELECT
      COUNT(*) AS total_customers,
      COUNT(referral_source) AS with_referral,
      COUNT(DISTINCT referral_source) AS referral_sources
    FROM customers;

    Sin GROUP BY, una consulta de agregación devuelve exactamente una fila: un resumen de toda la tabla (o de las filas que sobrevivan al WHERE).

    Por qué importa la diferencia

    COUNT(columna) ignora los NULL en silencio. Eso es útil cuando lo quieres (“cuántos clientes tienen una fuente registrada”) y un error cuando no. Supón que quieres el número de pedidos y escribes COUNT(coupon_code). Obtienes el número de pedidos con cupón, y nada te lo dice.

    Los hábitos seguros:

    • Para contar filas, usa COUNT(*).
    • Para contar “filas que tienen X”, usa COUNT(x) a propósito y nombra el alias en consecuencia.
    • Para contar cosas únicas (clientes, productos, días), usa COUNT(DISTINCT ...).

    COUNT(1) es lo mismo que COUNT(*) en todas las bases de datos modernas. No hay diferencia de rendimiento, pese a lo que digan publicaciones antiguas de foros.

    Proporción de filas

    Un seguimiento natural: ¿qué porcentaje de los clientes tiene una fuente de referencia?

    SELECT ROUND(100.0 * COUNT(referral_source) / COUNT(*), 1) AS pct_with_referral
    FROM customers;

    El 100.0 hace que la división sea decimal. En Postgres, COUNT(...) devuelve un entero y entero / entero se trunca, así que COUNT(referral_source) / COUNT(*) daría 0. DuckDB, MySQL y BigQuery devuelven un decimal, pero escribir 100.0 * no cuesta nada y mantiene la consulta portable.

    NULL y DISTINCT

    COUNT(DISTINCT referral_source) no cuenta NULL como una fuente. SELECT DISTINCT referral_source (del capítulo 1) sí muestra una fila NULL. Así que el conteo distinto es uno menos que el número de filas que devuelve DISTINCT, si existe algún NULL. Espera esta pregunta en las entrevistas.

    Errores comunes

    • COUNT(DISTINCT *) no es válido. Usa COUNT(DISTINCT columna), o COUNT(DISTINCT (a, b)) en Postgres y DuckDB para combinaciones. MySQL acepta COUNT(DISTINCT a, b).
    • Contar sobre una columna con el grano equivocado. COUNT(*) sobre order_items cuenta líneas, no pedidos. “Cuántos pedidos” a partir de líneas de pedido es COUNT(DISTINCT order_id).

    En SQL Server

    COUNT(*), COUNT(columna) y COUNT(DISTINCT columna) se comportan igual. Los conteos son enteros, y un entero dividido entre un entero se trunca allí, así que una proporción necesita un decimal en un lado:

    SELECT 100.0 * COUNT(referral_source) / COUNT(*) AS pct_with_referral
    FROM customers;

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