1. Faro

Nivel 3 · Clientes que volvieron con INTERSECT

La solicitud

De Megan Collins, Directora de Ventas

“¿Cuántos de los compradores del año pasado volvieron a comprar este año? Empieza dándome la lista de ids de clientes que completaron un pedido en 2024 y también en 2025.”

Tu objetivo

Devuelve una columna, customer_id, con una fila por cada cliente que tenga al menos un pedido completado en 2024 y al menos un pedido completado en 2025.

  • Lee de la tabla orderspendiente
  • Muestra exactamente customer_idpendiente
  • 752 filaspendiente

Tu consulta

SQL

Cargando el editor…

    ResultadoVista previa de orders · presiona Ejecutar para ver el tuyo
    Vista previa de orders
    order_idcustomer_idorder_datestatuschannel
    10011252023-01-01 20:51:19completedweb
    10021562023-01-02 07:58:46completedweb
    1003222023-01-02 10:25:27completedmarketplace
    1004482023-01-02 11:21:51completedmarketplace

    Mote revisa tu resultado

    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.

    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
    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
    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

    INTERSECT devuelve las filas que aparecen en ambos resultados. Donde UNION responde “en cualquiera de las listas”, INTERSECT responde “en ambas listas”.

    La consulta

    SELECT customer_id FROM orders
    WHERE status = 'completed' AND order_date >= '2024-01-01' AND order_date < '2025-01-01'
    INTERSECT
    SELECT customer_id FROM orders
    WHERE status = 'completed' AND order_date >= '2025-01-01' AND order_date < '2026-01-01';

    Cada rama es una fila por pedido, con muchos ids repetidos. INTERSECT compara filas completas, conserva las encontradas en ambos lados y, como UNION, devuelve cada una una vez. En Harbor & Pine, 997 clientes completaron un pedido en 2024 y 1,447 en 2025. La intersección es 752: tres de cada cuatro compradores de 2024 volvieron en 2025.

    Por qué un solo WHERE no puede hacerlo

    Un atajo tentador es una consulta con dos condiciones de fecha. Pero una sola fila de pedido tiene un order_date, así que order_date en 2024 y en 2025 nunca es verdadero. “Compró en ambos años” es un hecho sobre un cliente, repartido en varias filas. Las operaciones de conjuntos comparan las dos listas de clientes, que es el nivel correcto.

    La misma respuesta con EXISTS

    SELECT DISTINCT o.customer_id
    FROM orders AS o
    WHERE o.status = 'completed'
      AND o.order_date >= '2024-01-01' AND o.order_date < '2025-01-01'
      AND EXISTS (
        SELECT 1 FROM orders AS n
        WHERE n.customer_id = o.customer_id
          AND n.status = 'completed'
          AND n.order_date >= '2025-01-01' AND n.order_date < '2026-01-01'
      );

    También devuelve 752 filas. INTERSECT es más corto y se lee como la pregunta. EXISTS es más flexible: puede llevar columnas extra de la fila externa y funciona en todos los motores. Una versión con IN (subquery) funciona igual aquí.

    Una vez que tienes la lista, la siguiente pregunta suele ser “¿quiénes son?”. Unirla con customers muestra 592 consumidores y 160 cuentas de empresa entre los 752.

    Errores comunes

    • Seleccionar más columnas de las que necesita la comparación. SELECT customer_id, channel en ambas ramas significa que un cliente cuenta solo si usó el mismo canal en ambos años. Añade columnas descriptivas después de la operación de conjuntos, con un join.
    • Olvidar el filtro de estado en una rama. Un pedido cancelado de 2025 contaría entonces como volver. Mantén las ramas idénticas salvo por el rango de fechas.
    • Olvidar que INTERSECT deduplica. Si necesitas el número de pedidos de 2025 de clientes que vuelven, intersecta primero los ids y luego haz join con orders.

    En SQL Server

    INTERSECT existe en SQL Server con el mismo significado, y no hay INTERSECT ALL. MySQL añadió INTERSECT solo en la 8.0.31, así que el código MySQL más antiguo usa la forma con EXISTS o IN mostrada arriba.

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