Nivel 2 · Guarda un resumen como tabla

Cuando la misma consulta costosa alimenta varios informes, guarda su resultado una vez y consulta la copia guardada. CREATE TABLE ... AS SELECT, a menudo abreviado CTAS, hace exactamente eso.

CREATE TABLE AS SELECT

CREATE TABLE category_sales_2025 AS
SELECT p.category,
       COUNT(DISTINCT o.order_id) AS orders,
       SUM(i.quantity) AS units,
       ROUND(SUM(i.quantity * i.unit_price * (1 - i.discount_pct / 100.0)), 2) AS net_revenue
FROM order_items AS i
JOIN orders AS o ON o.order_id = i.order_id
JOIN products AS p ON p.product_id = i.product_id
WHERE o.status = 'completed' AND i.quantity > 0
  AND o.order_date >= '2025-01-01' AND o.order_date < '2026-01-01'
GROUP BY p.category;

No hay lista de columnas: la nueva tabla toma sus nombres de columna de los alias de la consulta y sus tipos de las expresiones. Por eso los buenos alias importan aquí. Un SUM(...) sin nombre se convertiría en una columna llamada algo como sum(i.quantity), que es un fastidio de escribir en cada consulta posterior.

Consulta la tabla guardada

El resultado es una tabla normal con seis filas, una por categoría. Las consultas posteriores la leen como cualquier otra:

SELECT category, orders, units, net_revenue,
       ROUND(net_revenue / orders, 2) AS revenue_per_order
FROM category_sales_2025
ORDER BY net_revenue DESC;

Furniture encabeza 2025 con $573,909.05 de 560 pedidos, así que un pedido de Furniture aporta unos $1,024.84 de ingresos de Furniture. Decor aparece en más pedidos (2,155) pero a $134.82 por pedido. Lighting queda en el medio con $385,144.61 de 1,221 pedidos.

Una tabla guardada es una instantánea. Si mañana se registra un reembolso, category_sales_2025 no cambia hasta que la reconstruyas. Una vista (CREATE VIEW name AS SELECT ...) es la alternativa: guarda la consulta, no las filas, así que siempre está al día pero se recalcula cada vez que la lees. Los analistas usan tablas para instantáneas de informes diarios y vistas para la lógica que debe estar siempre actualizada.

Tablas de preparación en la práctica

Los pipelines reales las encadenan: una tabla de preparación con las líneas de pedido limpias, una tabla de resumen construida a partir de ella, y un panel que lee el resumen. Cada paso es pequeño, tiene nombre y se puede comprobar por sí solo, la misma idea que una cadena de CTE, salvo que los resultados intermedios persisten.

En este juego cada ejecución se revierte, así que la tabla existe solo durante las sentencias de esa ejecución. Por eso la solución la crea y la consulta de una vez.

Errores comunes

• Falta el punto y coma entre las dos sentencias. La base de datos ve entonces una sola sentencia larga y rota.
• Dejar los agregados sin alias, de modo que las nuevas columnas reciben nombres generados incómodos.
• Ejecutar CREATE TABLE dos veces en una base de datos real: la segunda vez falla porque la tabla ya existe. Usa CREATE OR REPLACE TABLE (DuckDB, Snowflake, BigQuery) o elimínala antes.
• Olvidar que la tabla es una instantánea y presentar números desactualizados.

En SQL Server

T-SQL no tiene CREATE TABLE ... AS SELECT. Escribes SELECT ... INTO, que crea la tabla a partir de la consulta:

SELECT Category, COUNT(*) AS Orders
INTO dbo.CategorySales2025
FROM ...;

Postgres, DuckDB, Snowflake y BigQuery usan CREATE TABLE ... AS; MySQL también lo acepta.