La solicitud

De Jessica Turner, Gerente de Merchandising

“¿Qué tan equilibrada está nuestra gama? Cuenta nuestros productos en tres rangos de precio: menos de $50, de $50 a menos de $200, y $200 o más.”

Tu objetivo

Desde products, devuelve price_band y products (número de productos), una fila por rango. price_band es 'under_50' cuando unit_price < 50, '50_to_199' cuando unit_price es al menos 50 y menor de 200, y '200_plus' cuando unit_price es 200 o más.

  • Lee de la tabla productspendiente
  • Muestra exactamente price_band productspendiente
  • 3 filaspendiente

Tu consulta

SQL

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    ResultadoVista previa de products · presiona Ejecutar para ver el tuyo
    Vista previa de products
    product_idnamecategorysubcategoryunit_price
    101Vale Velvet LoveseatFurnitureSofas1659.00
    102Alder Oak Coffee TableFurnitureTables919.00
    103Orchard Rattan Dining ChairFurnitureChairs789.00
    104Upland Oak BookcaseFurnitureStorage429.00

    Mote revisa tu resultado

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    Tablas

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

    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
    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
    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

    CASE es el if/else de SQL. Devuelve un valor según condiciones:

    CASE
      WHEN unit_price < 50  THEN 'under_50'
      WHEN unit_price < 200 THEN '50_to_199'
      ELSE '200_plus'
    END

    Puede ir en cualquier lugar donde vaya una expresión: en SELECT, WHERE, ORDER BY, GROUP BY, o dentro de un agregado.

    Las ramas se revisan en orden

    La primera rama verdadera gana y las demás se omiten. Por eso la segunda rama puede decir simplemente unit_price < 200: un producto de $30 ya coincidió con la primera rama y nunca llega a ella. Ordena tus ramas desde el límite más específico o más bajo hasta el más alto. Si las invirtieras y revisaras < 200 primero, todo producto barato caería en 50_to_199.

    Sé preciso con los límites. Un producto de exactamente $50.00 debe ir a exactamente un rango. Con límites < revisados en orden ascendente, cada valor cae en exactamente un tramo sin huecos.

    ELSE y NULL

    Si ninguna rama coincide y no hay ELSE, CASE devuelve NULL. Aquí todo producto tiene precio, así que ELSE '200_plus' es seguro. Cuando una columna puede ser NULL, manéjala explícitamente primero, o cae en el tramo del ELSE y lo infla:

    CASE
      WHEN unit_cost IS NULL THEN 'unknown'
      WHEN unit_cost < 20    THEN 'low'
      ELSE 'high'
    END

    Agrupar por un CASE

    Necesitas la misma expresión en GROUP BY. Repetir todo el CASE es legal pero ruidoso, así que los analistas suelen escribir GROUP BY 1 (la primera columna del select) o el alias:

    SELECT
      CASE WHEN unit_price < 50 THEN 'under_50'
           WHEN unit_price < 200 THEN '50_to_199'
           ELSE '200_plus' END AS price_band,
      COUNT(*) AS products
    FROM products
    GROUP BY price_band;

    Agrupar por un alias funciona en DuckDB, Postgres, MySQL y BigQuery. SQL Server exige la expresión completa.

    Ordenar los tramos de forma sensata

    Las etiquetas de texto se ordenan alfabéticamente: 200_plus va antes que 50_to_199. Para mostrar los rangos del más barato al más caro, ordena por un segundo CASE o por MIN(unit_price):

    ORDER BY MIN(unit_price)

    CASE simple

    También hay una forma corta que compara una expresión con valores:

    CASE channel WHEN 'web' THEN 'Website' WHEN 'app' THEN 'Mobile app' ELSE 'Partner' END

    Solo maneja igualdad, y CASE col WHEN NULL nunca coincide, por la misma razón por la que = NULL nunca coincide.

    Errores comunes

    • Condiciones solapadas en el orden equivocado, como arriba.
    • Mezclar tipos entre ramas, como THEN 'low' y THEN 0. Todas las ramas deben devolver el mismo tipo, o la base de datos da error (o convierte de formas sorprendentes).

    En SQL Server

    CASE es idéntico. SQL Server también tiene IIF(unit_price < 50, 'under_50', 'other'), un atajo para un CASE con un WHEN y un ELSE; anida CASE en lugar de IIF cuando hay más de dos resultados.

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