Nivel 8 · Desafío final: importa, limpia y publica

Este desafío final ejecuta una pequeña importación de principio a fin: el tipo de trabajo en el que la lista de un proveedor se une a tu catálogo y alguien más adelante depende del resultado. Como cada ejecución empieza de cero, cada paso repite las sentencias de los pasos anteriores (los starters las incluyen) y añade las suyas.

Paso 1: cargar y perfilar

Un INSERT puede tomar sus filas de una consulta en lugar de una lista VALUES:

INSERT INTO lighting_feed
SELECT product_id, name, category, unit_cost, unit_price
FROM products
WHERE category = 'Lighting';

Las columnas se emparejan por posición, así que el SELECT debe listarlas en el orden de la tabla. Las tres filas del proveedor siguen como VALUES.

Luego perfila antes de limpiar. Agrupar por la category en bruto muestra lo que realmente llegó: 21 filas dicen Lighting, una dice LIGHTING y una dice ' lighting ' con espacios. Contar unit_cost y list_price por grupo muestra una fila sin costo (la Calder Arc Floor Lamp) y una sin precio (la Wren Ceramic Table Lamp). Un perfil como este es tu lista de tareas de limpieza.

Paso 2: limpiar con UPDATE y DELETE

UPDATE lighting_feed SET category = 'Lighting' WHERE LOWER(TRIM(category)) = 'lighting';
DELETE FROM lighting_feed WHERE list_price IS NULL;

El WHERE del UPDATE normaliza antes de comparar, así que una sola condición atrapa todas las grafías. El DELETE elimina el producto que todavía no se puede vender. El producto sin costo se queda: tiene precio, así que pertenece al catálogo, y su margen simplemente es desconocido. Eliminarlo también subestimaría el nivel premium. El feed limpio tiene 22 filas.

Paso 3: publicar un resumen con una comprobación

CREATE TABLE lighting_summary AS
SELECT CASE WHEN list_price >= 300 THEN 'premium' ELSE 'core' END AS tier,
       COUNT(*) AS products,
       COUNT(unit_cost) AS with_cost,
       ROUND(AVG(list_price), 2) AS avg_price,
       ROUND(100 * AVG((list_price - unit_cost) / list_price), 1) AS avg_margin_pct
FROM lighting_feed
GROUP BY 1;

AVG se salta los NULL, así que el promedio del margen cubre los 5 productos premium que tienen costo mientras products sigue contando los 6. Mostrar with_cost junto al margen le dice al lector en cuántas filas se apoya el margen. Los productos core promedian $135.81 con un margen del 56.4%; los premium promedian $407.33 con 53.9%.

La consulta final añade rows_match: los conteos de productos del resumen deben sumar el feed. Si el CASE de los niveles tuviera un hueco (digamos > 300 y < 300, perdiendo un producto de exactamente $300), la comprobación pasaría a falso.

Errores comunes

• Listar las columnas de INSERT … SELECT en un orden distinto al de la tabla, lo que pone en silencio nombres en la columna de categoría o costos en la de precio.
• Limpiar antes de perfilar, y arreglar solo las grafías que te ocurrió notar.
• Eliminar las filas con costo NULL: son productos reales.
• Publicar un resumen sin una comprobación de que cubre todas las filas.

En SQL Server

INSERT INTO ... SELECT y UPDATE/DELETE son iguales en T-SQL. El resumen se construiría con SELECT ... INTO dbo.LightingSummary FROM ..., y la comprobación se escribiría como una columna CASE WHEN ... THEN 1 ELSE 0 END, ya que T-SQL no tiene un tipo de columna booleano. Un archivo de proveedor real entraría por el asistente Import Flat File de SSMS; en DuckDB es INSERT INTO lighting_feed SELECT * FROM read_csv('feed.csv').