La solicitud

De Kevin Brooks, Gerente de Operaciones
Tu objetivo
Crea lines_2025 con order_item_id, order_id, product_id, quantity, unit_price, discount_pct (de order_items) y status (de orders) para los pedidos realizados en 2025. Luego haz DELETE de las líneas con quantity <= 0 y de las líneas cuyo status sea 'cancelled' o 'pending'. Por último devuelve status, lines (conteo de filas) y units (suma de quantity) por cada estado restante, ordenado por status.
- Lee de la tabla
orderspendiente - Lee de la tabla
order_itemspendiente - Muestra exactamente
statuslinesunitspendiente
Tu consulta
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Solución de referencia
| order_id | customer_id | order_date | status | channel |
|---|---|---|---|---|
| 1001 | 125 | 2023-01-01 20:51:19 | completed | web |
| 1002 | 156 | 2023-01-02 07:58:46 | completed | web |
| 1003 | 22 | 2023-01-02 10:25:27 | completed | marketplace |
| 1004 | 48 | 2023-01-02 11:21:51 | completed | marketplace |
Mote revisa tu resultado
Presiona Ejecutar. Cada fila que cumple el objetivo se vuelve una luciérnaga en tu linterna.
Lo que recibe Kevin, y por qué
Tablas
Datos de la tienda Harbor & Pine, listos para consultar.
orders12,000 filas · 7 columnas
order_idintegercustomer_idintegerorder_datetimestampstatusvarcharchannelvarcharshipping_feedecimalcoupon_codevarchar
| order_id | customer_id | order_date | status | channel | shipping_fee | coupon_code |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1001 | 125 | 2023-01-01 20:51:19 | completed | web | 0.00 | NULL |
| 1002 | 156 | 2023-01-02 07:58:46 | completed | web | 0.00 | NULL |
| 1003 | 22 | 2023-01-02 10:25:27 | completed | marketplace | 4.99 | WELCOME10 |
| 1004 | 48 | 2023-01-02 11:21:51 | completed | marketplace | 4.99 | WELCOME10 |
| 1005 | 82 | 2023-01-02 11:43:36 | completed | web | 0.00 | WELCOME10 |
order_items30,338 filas · 6 columnas
order_item_idintegerorder_idintegerproduct_idintegerquantityintegerunit_pricedecimaldiscount_pctdecimal
| order_item_id | order_id | product_id | quantity | unit_price | discount_pct |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1001 | 121 | 9 | 31.99 | 0.00 |
| 2 | 1001 | 154 | 3 | 11.99 | 0.00 |
| 3 | 1002 | 154 | 4 | 11.99 | 0.00 |
| 4 | 1002 | 194 | 1 | 149.00 | 0.00 |
| 5 | 1002 | 193 | 2 | 19.99 | 0.00 |
customers2,018 filas · 9 columnas
customer_idintegerfirst_namevarcharlast_namevarcharemailvarcharcityvarcharstatevarcharsignup_datedatesegmentvarcharreferral_sourcevarchar
| customer_id | first_name | last_name | city | state | signup_date | segment | referral_source | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Owen | Hudson | owen.hudson@icloud.com | San Francisco | CA | 2022-06-02 | consumer | search |
| 2 | Douglas | Mendoza | dmendoza69@gmail.com | Atlanta | GA | 2022-06-02 | consumer | NULL |
| 3 | Henry | Brooks | hbrooks@lakesidecafe.com | Los Angeles | CA | 2022-06-04 | business | NULL |
| 4 | Brian | Graham | bgraham@bluecedarhomes.com | Seattle | WA | 2022-06-06 | business | |
| 5 | Kyle | Jimenez | kjimenez27@yahoo.com | Indianapolis | IN | 2022-06-07 | consumer | NULL |
products120 filas · 8 columnas
product_idintegernamevarcharcategoryvarcharsubcategoryvarcharunit_pricedecimalunit_costdecimallaunched_ondateis_activeboolean
| product_id | name | category | subcategory | unit_price | unit_cost | launched_on | is_active |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 101 | Vale Velvet Loveseat | Furniture | Sofas | 1659.00 | NULL | 2023-09-11 | true |
| 102 | Alder Oak Coffee Table | Furniture | Tables | 919.00 | 503.50 | 2024-05-16 | true |
| 103 | Orchard Rattan Dining Chair | Furniture | Chairs | 789.00 | 429.87 | 2023-05-27 | true |
| 104 | Upland Oak Bookcase | Furniture | Storage | 429.00 | 214.70 | 2022-12-20 | true |
| 105 | Avery Leather Bed Frame | Furniture | Beds | 449.00 | 232.70 | 2021-08-31 | true |
returns1,673 filas · 5 columnas
return_idintegerorder_item_idintegerreturned_ondatereasonvarcharrefund_amountdecimal
| return_id | order_item_id | returned_on | reason | refund_amount |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 14 | 2023-01-10 | damaged | 83.69 |
| 2 | 42 | 2023-01-10 | wrong_item | 19.99 |
| 3 | 105 | 2023-01-14 | wrong_item | 10.99 |
| 4 | 24 | 2023-01-16 | changed_mind | 26.99 |
| 5 | 126 | 2023-01-16 | late | 20.99 |
employees60 filas · 8 columnas
employee_idintegerfirst_namevarcharlast_namevarchardepartmentvarchartitlevarcharmanager_idintegerhire_datedatesalaryinteger
| employee_id | first_name | last_name | department | title | manager_id | hire_date | salary |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Catherine | Hale | Executive | Chief Executive Officer | NULL | 2016-03-01 | 285000 |
| 2 | Robert | Kim | Executive | Chief Operating Officer | 1 | 2017-01-09 | 235000 |
| 3 | Megan | Collins | Sales | Head of Sales | 1 | 2018-04-16 | 172000 |
| 4 | Chloe | Gutierrez | Sales | Account Executive | 3 | 2020-01-21 | 72000 |
| 5 | Frank | Bell | Sales | Account Executive | 3 | 2023-05-21 | 73000 |
web_sessions40,000 filas · 7 columnas
session_idintegercustomer_idintegerstarted_attimestampdevicevarcharsourcevarcharpages_viewedintegerconvertedboolean
| session_id | customer_id | started_at | device | source | pages_viewed | converted |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | NULL | 2023-01-01 23:02:24 | mobile | paid | 1 | false |
| 2 | 18 | 2023-01-01 15:07:49 | desktop | paid | 1 | false |
| 3 | NULL | 2023-01-01 16:55:46 | desktop | direct | 7 | false |
| 4 | NULL | 2023-01-01 12:43:28 | mobile | organic | 3 | false |
| 5 | NULL | 2023-01-01 13:06:21 | mobile | social | 2 | false |
marketing_spend3,276 filas · 3 columnas
spend_datedatechannelvarcharamountdecimal
| spend_date | channel | amount |
|---|---|---|
| 2023-01-01 | paid | 492.99 |
| 2023-01-01 | 37.38 | |
| 2023-01-01 | social | 200.53 |
| 2023-01-02 | paid | 709.13 |
| 2023-01-02 | 64.13 |
La lección
DELETE elimina filas enteras. Igual que UPDATE, cambia todas las filas con las que coincide su WHERE,
y sin WHERE coincide con todas las filas.
DELETE FROM … WHERE
DELETE FROM lines_2025 WHERE quantity <= 0;
DELETE FROM lines_2025 WHERE status IN ('cancelled', 'pending');
Puedes escribirlo como una sola sentencia con OR, pero dos sentencias se leen como una lista de control
y cada una se puede previsualizar por separado. Previsualiza primero:
SELECT status, COUNT(*) AS lines
FROM lines_2025
WHERE quantity <= 0 OR status IN ('cancelled', 'pending')
GROUP BY status;
En la copia de 2025, la tabla de preparación empieza con 12,017 líneas: 10,810 completadas, 296 reembolsadas, 684 canceladas y 227 pendientes. Diez líneas completadas tienen cantidad cero o menor, los errores de captura documentados en el conjunto de datos. Tras los dos deletes quedan 10,800 líneas completadas (21,365 unidades) y 296 líneas reembolsadas (597 unidades).
Los pedidos reembolsados se quedan a propósito: sí se enviaron y volvieron, así que el almacén los manejó. Decidir qué conservar es una cuestión de negocio; pregunta a quien pidió la tabla en lugar de adivinar.
DELETE vs TRUNCATE vs DROP
Tres sentencias eliminan datos, en tres niveles distintos:
| sentencia | elimina | la tabla después |
|---|---|---|
DELETE FROM t WHERE ... |
las filas que coinciden | sigue ahí, con las demás filas |
TRUNCATE t (o TRUNCATE TABLE t) |
todas las filas, rápido | sigue ahí, vacía, con las mismas columnas |
DROP TABLE t |
la propia tabla | desaparece, con sus columnas y todo |
Usa DELETE para limpiar filas seleccionadas, TRUNCATE para vaciar una tabla de carga antes de la
importación de mañana, y DROP TABLE cuando la tabla ya no se necesita en absoluto, como una tabla
temporal al final de un análisis. DROP TABLE IF EXISTS t evita un error cuando ya no existe.
¿Deberías borrar siquiera?
En el order_items real de la tienda, borrar las líneas malas borraría evidencia: soporte ya no podría ver
que un pedido tenía una línea con cantidad cero. En las tablas de origen, los analistas filtran
(WHERE quantity > 0) o marcan (CASE WHEN quantity <= 0 THEN 'bad_qty' END) en su lugar. Borrar
corresponde a copias de preparación como esta, donde el origen queda intacto.
Errores comunes
- Ejecutar un
DELETEsinWHERE. Algunos editores ejecutan solo el texto seleccionado, así que una sentencia seleccionada a medias puede ser la tabla entera. - Usar
<en lugar de<=y conservar las ocho líneas con cantidad cero del conjunto de datos completo. - Usar
NOT IN ('completed', 'refunded')cuando una columna de estado tiene NULL: las filas con estado NULL sobrevivirían, porqueNULL NOT IN (...)es desconocido. - Eliminar una tabla cuando solo la querías vacía.
En SQL Server
DELETE y DROP TABLE IF EXISTS (2016+) son iguales. Vaciar una tabla es TRUNCATE TABLE dbo.Lines2025; (la palabra TABLE es obligatoria). En SSMS, un hábito que vale la pena conservar:
BEGIN TRAN;
DELETE FROM dbo.Lines2025 WHERE Quantity <= 0;
SELECT @@ROWCOUNT AS deleted_rows; -- check, then COMMIT or ROLLBACK ¡Linterna encendida!
Practicaste: deletetruncatedrop tablestaging table
- Resuelto
- Sin pistas
- Al primer intento
