1. Faro

Nivel 1 · Prepara una tabla de importación de proveedor

¿Es nuevo para ti? Lee primero el concepto: Cambiar datos con seguridad significa trabajar sobre una copia

La solicitud

De Tyler Morgan, Ingeniero de Datos Junior

“Un nuevo proveedor de iluminación nos envió cinco productos por correo. Antes de cargar nada en el catálogo, ¿puedes ponerlos en una tabla de importación y marcar los que necesitan una segunda mirada? Uno vino sin precio.”

Tu objetivo

Crea una tabla supplier_import con las columnas import_id INTEGER PRIMARY KEY, product_name VARCHAR, category VARCHAR, unit_price DECIMAL(10, 2) y received_on DATE. Conserva las cuatro filas del INSERT del starter y añade una quinta: (5, 'Wren Ceramic Table Lamp', 'Lighting', NULL, '2025-11-04'). Termina con un SELECT que devuelva import_id, product_name, unit_price y review_status ('missing price' cuando unit_price es NULL, 'needs approval' cuando unit_price es mayor que 500, y en otro caso 'ok'), ordenado por import_id.

  • Muestra exactamente import_id product_name unit_price review_statuspendiente
  • 5 filas, ordenadas como se pidependiente

Tu consulta

SQL

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    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

    La mayor parte de SQL es leer tablas que construyó otra persona. Este capítulo trata de construir las tuyas. Las dos primeras sentencias que necesitas son CREATE TABLE, que define las columnas de una tabla, e INSERT, que le mete filas.

    CREATE TABLE

    La definición de una tabla lista cada columna con un tipo de datos:

    CREATE TABLE supplier_import (
      import_id INTEGER PRIMARY KEY,
      product_name VARCHAR,
      category VARCHAR,
      unit_price DECIMAL(10, 2),
      received_on DATE
    );

    El tipo decide qué acepta la columna y cómo se comporta. INTEGER guarda números enteros, VARCHAR guarda texto, DATE guarda un día del calendario y DECIMAL(10, 2) guarda números exactos de hasta 10 dígitos, 2 de ellos después del punto decimal. El dinero siempre va en DECIMAL, nunca en un tipo de coma flotante, porque los flotantes guardan aproximaciones binarias: 0.1 + 0.2 no es exactamente 0.3 en un DOUBLE.

    PRIMARY KEY significa que cada import_id debe estar presente y ser único. Inserta una segunda fila con id 3 y la base de datos la rechaza con un error de restricción. Ese es el sentido: las claves son como se unen las tablas, así que la base de datos las protege.

    INSERT INTO … VALUES

    INSERT INTO supplier_import VALUES
      (1, 'Harlow Brass Pendant', 'Lighting', 189.00, '2025-11-03'),
      (5, 'Wren Ceramic Table Lamp', 'Lighting', NULL, '2025-11-04');

    Cada lista entre paréntesis es una fila, con valores en el mismo orden que las columnas. El texto y las fechas van entre comillas simples, los números no, y un valor que falta se escribe NULL sin comillas. 'NULL' entre comillas sería una cadena de cuatro letras, no un valor que falta.

    Cuando solo rellenas algunas columnas, nómbralas, y el resto pasan a NULL (o a su valor por defecto):

    INSERT INTO supplier_import (import_id, product_name) VALUES (6, 'Sample Lamp');

    Nombrar las columnas también es más seguro en general: el insert sigue funcionando si alguien añade una columna más tarde.

    Léela de vuelta

    Después de cualquier cambio, consulta la tabla para confirmar que contiene lo que esperas. Aquí el SELECT final añade una marca de revisión. El CASE comprueba primero el precio que falta, porque un precio NULL no es ni mayor ni menor que 500: NULL > 500 es desconocido, y una condición desconocida nunca coincide con un WHEN.

    En este juego cada ejecución se revierte después, por eso la solución crea la tabla cada vez. En una base de datos real la tabla seguiría ahí hasta que alguien la elimine.

    Errores comunes

    • Poner comillas a los números u olvidarlas en el texto y las fechas. '189.00' normalmente se convierte igual, pero Lighting sin comillas se lee como el nombre de una columna y falla.
    • Poner los valores en el orden de columnas equivocado. VALUES sigue el orden de las columnas de la tabla a menos que listes las columnas.
    • Escribir 'NULL' o una cadena vacía '' para un valor que falta. Ambos son valores reales, así que IS NULL no los encontrará.
    • Usar FLOAT o DOUBLE para precios.

    En SQL Server

    La misma tabla en T-SQL suele usar NVARCHAR(100) para el texto (Unicode) y a menudo una columna IDENTITY que numera las filas por ti:

    CREATE TABLE dbo.SupplierImport (
      ImportID INT IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,
      ProductName NVARCHAR(100),
      UnitPrice DECIMAL(10,2)
    );

    El VARCHAR de DuckDB no necesita longitud, y INSERT INTO ... VALUES con varias filas funciona igual en ambos.

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