1. Faro

Nivel 5 · Depura: reembolsos que desaparecieron

La solicitud

De Brian Mitchell, Analista Financiero

“Nuestro informe de reembolsos dice $135,621 para 2025, pero el equipo de pagos reembolsó más que eso. La consulta apila reembolsos de artículos y cargos de envío reembolsados. ¿Puedes averiguar por qué los números salen bajos y arreglarlo?”

Tu objetivo

Arregla la consulta. Devuelve una fila por mes de 2025 con month (primer día del mes, un DATE) y refunds: la suma de refund_amount de returns (por el mes de returned_on, devoluciones de 2025) más el shipping_fee de cada pedido con estado 'refunded' y shipping_fee > 0 (por el mes de order_date, pedidos de 2025), redondeada a 2. Ordena por month.

  • Lee de la tabla orderspendiente
  • Lee de la tabla returnspendiente
  • Muestra exactamente month refundspendiente

Tu consulta

SQL

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    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
    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
    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
    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

    Esta consulta se ejecuta, devuelve doce meses verosímiles y está equivocada en más de $12,000. El fallo es una palabra.

    Qué salió mal

    UNION apila las dos fuentes y luego elimina las filas duplicadas. La CTE solo conserva dos columnas, month y amount, así que dos reembolsos cualesquiera del mismo mes con el mismo monto se ven idénticos, y uno de ellos desaparece. Solo en diciembre de 2025 hay seis devoluciones separadas reembolsadas a $20.99, cuatro a $15.99 y cuatro a $159.00. Tras UNION, cada uno de esos grupos cuenta una vez.

    Los números:

    filas en refund_lines reembolsos de 2025
    UNION (starter) 567 $135,621.44
    UNION ALL (solución) 695 $147,817.72

    695 es exactamente 659 devoluciones de 2025 más 36 pedidos reembolsados con un cargo de envío. 567 no coincide con nada, y esa discrepancia es como se atrapa el fallo.

    Cómo detectarlo

    La comprobación fiable para cualquier consulta apilada es una conciliación de conteos de filas: cuenta cada fuente por separado, súmalas y compáralas con el conteo del resultado apilado.

    SELECT COUNT(*) FROM returns
    WHERE returned_on >= '2025-01-01' AND returned_on < '2026-01-01';   -- 659

    Si el apilado tiene menos filas que la suma de sus partes, algo eliminó filas, y el UNION simple es el primer sospechoso. El segundo sospechoso es una rama con un filtro que no pretendías.

    Otro indicio: el starter estaría “bien” si cada reembolso tuviera un monto único. El fallo crece con el volumen, así que es peor en diciembre, el mes con más devoluciones, lo que hace que la historia estacional del informe se vea más tranquila de lo que fue.

    La solución

    Cambia UNION por UNION ALL. Nada más cambia: mismas columnas, mismos filtros, misma agregación. Si de verdad necesitabas eliminar duplicados (por ejemplo el mismo reembolso exportado dos veces), hazlo sobre una clave real como return_id, no sobre las columnas que la consulta casualmente seleccione.

    Errores comunes

    • Añadir DISTINCT para “limpiar” un apilado de montos. El mismo fallo, otra palabra clave.
    • Arreglarlo añadiendo una columna aleatoria como RANDOM() para que las filas difieran. Usa UNION ALL y conserva los ids si necesitas rastrear filas.
    • Conciliar solo el total. Compara también los conteos de filas: los totales pueden coincidir por accidente, los conteos rara vez.

    En SQL Server

    Comportamiento idéntico: UNION deduplica, UNION ALL no. El inicio de mes sería DATEFROMPARTS(YEAR(returned_on), MONTH(returned_on), 1). En el plan de ejecución, un UNION simple aparece como un paso extra de Distinct Sort o Hash Match, que es una forma rápida de notarlo en la consulta de otra persona.

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