La solicitud

De Kevin Brooks, Gerente de Operaciones
Tu objetivo
Conserva la CTE delivery_feed del starter. Analiza delivered_text, que usa los formatos '%Y-%m-%d', '%m/%d/%Y' y '%b %d, %Y', en delivered_on (un DATE, NULL cuando ningún formato coincide). Haz join con orders y devuelve: order_id, ship_ref (el texto 'ORD-', el order_id, '-', y el mes y día del pedido como '%m%d', p. ej. 'ORD-11500-1031'), order_day (order_date como DATE), delivered_on, days_to_deliver (delivered_on menos order_day, en días) y needs_review (verdadero cuando delivered_on es NULL). Ordena por order_id.
- Lee de la tabla
orderspendiente - Muestra exactamente
order_idship_reforder_daydelivered_ondays_to_deliverneeds_reviewpendiente - 9 filas, ordenadas como se pidependiente
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 |
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 |
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 |
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
Una fecha guardada como texto son solo caracteres. Antes de poder restar, agrupar por mes o comparar, tienes que analizarla, y eso significa decirle a la base de datos qué formato usa el texto.
strptime y los códigos de formato
strptime(text, format) lee texto y lo convierte en un TIMESTAMP usando códigos de formato:
| código | significa | ejemplo |
|---|---|---|
%Y |
año de 4 dígitos | 2025 |
%m |
número de mes | 11 o 3 |
%d |
día del mes | 05 o 6 |
%b |
nombre corto del mes | Nov |
SELECT strptime('11/05/2025', '%m/%d/%Y'); -- 2025-11-05 00:00:00
El analizador de DuckDB acepta meses y días de un solo dígito para %m y %d, así que '11/7/2025'
también funciona.
Varios formatos en una columna
strptime lanza un error cuando el texto no coincide. try_strptime devuelve NULL en su lugar, lo que te
permite probar formatos uno tras otro:
CAST(COALESCE(
try_strptime(delivered_text, '%Y-%m-%d'),
try_strptime(delivered_text, '%m/%d/%Y'),
try_strptime(delivered_text, '%b %d, %Y')
) AS DATE) AS delivered_on
DuckDB también acepta una lista: try_strptime(delivered_text, ['%Y-%m-%d', '%m/%d/%Y']). Lo que siga en
NULL después del último formato es tu lista de revisión. En la muestra, el pedido 11500 se hizo en
Halloween, 2025-10-31, y se entregó el 2025-11-04: 4 días.
De fechas de vuelta a texto
strftime va en el otro sentido, de una fecha a texto en el formato que elijas. Los códigos de
referencia suelen incrustar una fecha: CONCAT('ORD-', order_id, '-', strftime(order_date, '%m%d')) da
ORD-11500-1031. CONCAT convierte el número en texto por ti.
Errores comunes
- Día y mes ambiguos.
'05/11/2025'es el 11 de mayo en EE. UU. y el 5 de noviembre en Europa. Ninguna consulta puede saber cuál se quiso decir. Pregunta al remitente su formato y luego analiza cada fuente con su propia regla.'13/11/2025'falla como mes/día, una pista de que este depósito escribe el día primero. - Comparar fechas como texto.
'11/05/2025' < '2025-11-04'compara caracteres, no fechas. - Descartar los fallos. Filtrar las fechas NULL oculta las entregas que más necesitan seguimiento.
Dialectos y SQL Server
Postgres y Snowflake usan TO_DATE(text, 'MM/DD/YYYY') (Snowflake también tiene TRY_TO_DATE), BigQuery
SAFE.PARSE_DATE('%m/%d/%Y', text), MySQL STR_TO_DATE. SQL Server usa números de estilo: 101 es
mm/dd/yyyy, 103 es dd/mm/yyyy, 23 es yyyy-mm-dd. ISDATE y TRY_PARSE ayudan con las comprobaciones.
SELECT CONCAT('ORD-', o.order_id, '-', FORMAT(o.order_date, 'MMdd')) AS ship_ref,
COALESCE(TRY_CONVERT(date, f.delivered_text, 23),
TRY_CONVERT(date, f.delivered_text, 101)) AS delivered_on
FROM delivery_feed AS f
JOIN orders AS o ON o.order_id = f.order_id; ¡Linterna encendida!
Practicaste: date parsingstrptimestrftimecoalescedata cleaning
- Resuelto
- Sin pistas
- Al primer intento
