1. Faro

Nivel 5 · Añade columnas con ALTER TABLE

La solicitud

De Megan Collins, Directora de Ventas

“Para la reunión de planificación de enero quiero cada producto activo etiquetado como premium o standard, con sus unidades de diciembre de 2025 al lado, y necesito ver cuáles no vendieron nada en diciembre.”

Tu objetivo

Crea product_stage con product_id, name, category y unit_price de los productos activos. Añade una columna price_tier VARCHAR con DEFAULT 'standard' y fíjala en 'premium' donde unit_price >= 500. Añade una columna units_dec INTEGER con DEFAULT 0 y rellénala con las unidades de cada producto (suma de quantity) en pedidos completados realizados en diciembre de 2025, líneas con quantity > 0. Devuelve category, price_tier, products (conteo), units_dec (suma) y unsold_products (productos cuyo units_dec es 0), ordenado por category y luego por price_tier.

  • Lee de la tabla productspendiente
  • Lee de la tabla orderspendiente
  • Muestra exactamente category price_tier products units_dec unsold_productspendiente

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
    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
    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
    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

    ALTER TABLE cambia la estructura de una tabla una vez que existe: añade una columna, elimina otra, renombra una. Los analistas lo usan sobre todo en sus propias tablas de preparación, para enriquecerlas paso a paso.

    ADD COLUMN con un DEFAULT

    ALTER TABLE product_stage ADD COLUMN price_tier VARCHAR DEFAULT 'standard';
    UPDATE product_stage SET price_tier = 'premium' WHERE unit_price >= 500;

    La nueva columna aparece en todas las filas existentes con el valor por defecto. Luego un solo UPDATE cambia las excepciones. De los 108 productos activos, 15 cuestan $500 o más y pasan a ser premium: 9 de Furniture y 6 de Outdoor.

    Sin DEFAULT, la nueva columna sería NULL en todas partes hasta que la rellenes. A veces eso es lo que quieres (“todavía no se sabe”), pero para los conteos es una trampa, como muestra la siguiente columna.

    Rellena una columna desde otra tabla: UPDATE … FROM

    ALTER TABLE product_stage ADD COLUMN units_dec INTEGER DEFAULT 0;
    UPDATE product_stage AS s
    SET units_dec = u.units
    FROM (SELECT i.product_id, SUM(i.quantity) AS units
          FROM order_items AS i JOIN orders AS o ON o.order_id = i.order_id
          WHERE o.status = 'completed' AND i.quantity > 0
            AND o.order_date >= '2025-12-01' AND o.order_date < '2026-01-01'
          GROUP BY i.product_id) AS u
    WHERE u.product_id = s.product_id;

    UPDATE ... FROM une la tabla que se actualiza con otra fuente; el WHERE es la condición del join. Los productos sin ninguna línea en diciembre no tienen coincidencia, así que el UPDATE los salta y conservan el 0 por defecto. En el resultado, 5 productos activos no vendieron nada en diciembre de 2025: un producto premium de Furniture y cuatro de Outdoor (dos premium, dos standard), lo que encaja con una gama de exterior en invierno.

    Si la columna hubiera sido NULL para esos cinco, SUM seguiría siendo correcto, pero COUNT(CASE WHEN units_dec = 0 THEN 1 END) reportaría 0 productos sin vender. Un valor por defecto de 0 expresa un hecho (“vendió cero”), donde NULL dice “desconocido”.

    Otros cambios con ALTER TABLE

    • ALTER TABLE t DROP COLUMN c elimina una columna.
    • ALTER TABLE t RENAME COLUMN a TO b renombra una.
    • ALTER TABLE t ALTER COLUMN c TYPE DECIMAL(10, 2) cambia un tipo (sintaxis de DuckDB y Postgres).
    • ALTER TABLE t RENAME TO t2 renombra la tabla.

    En las tablas compartidas, los cambios de estructura rompen toda consulta que use el nombre o el tipo antiguo, así que pasan por quien es dueño de la tabla. En tus propias tablas de preparación, cambia con libertad.

    Errores comunes

    • Añadir una columna sin valor por defecto y luego contar ceros que en realidad son NULL.
    • Olvidar la condición del join en UPDATE ... FROM. Sin ella, cada fila se empareja con cada fila de la subconsulta y recibe un valor arbitrario.
    • Poner la lógica de price_tier en dos lugares (el UPDATE y los informes posteriores) de modo que se desincronicen. Guárdala una sola vez en la tabla de preparación.

    En SQL Server

    Añadir una columna no lleva la palabra clave COLUMN, y un valor por defecto suele ser la hora actual:

    ALTER TABLE dbo.ProductStage ADD ImportedAt DATETIME2 DEFAULT GETDATE();

    Las filas existentes reciben NULL a menos que añadas WITH VALUES. T-SQL también usa UPDATE s SET ... FROM dbo.ProductStage AS s JOIN (...) AS u ON ..., con el join escrito en el FROM.

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