1. Faro

Nivel 2 · Fusiona dos audiencias con UNION

La solicitud

De Jordan Reyes, Director de Marketing

“Queremos enviar una oferta de agradecimiento a todos los que compraron durante las fiestas. Dame una lista de clientes que completaron un pedido en noviembre o diciembre de 2025. Nadie debe recibir el correo dos veces.”

Tu objetivo

Devuelve customer_id y segment (de customers) para cada cliente con al menos un pedido completado realizado en noviembre de 2025 o en diciembre de 2025, una fila por cliente. Constrúyelo con dos SELECT, uno por mes.

  • Lee de la tabla customerspendiente
  • Lee de la tabla orderspendiente
  • Muestra exactamente customer_id segmentpendiente

Tu consulta

SQL

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    ResultadoVista previa de customers · presiona Ejecutar para ver el tuyo
    Vista previa de customers
    customer_idfirst_namelast_nameemailcity
    1OwenHudsonowen.hudson@icloud.comSan Francisco
    2DouglasMendozadmendoza69@gmail.comAtlanta
    3HenryBrookshbrooks@lakesidecafe.comLos Angeles
    4BrianGrahambgraham@bluecedarhomes.comSeattle

    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.

    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
    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
    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

    UNION ALL conserva todas las filas de todas las ramas. UNION (sin ALL) hace el mismo apilado y luego elimina las filas duplicadas, como si hubieras envuelto el resultado en SELECT DISTINCT. Elegir entre ellos es una pregunta sobre tus datos, no sobre estilo.

    Los mismos datos, dos respuestas

    Jordan quiere una fila por cliente de las fiestas. Contando de las dos maneras en Harbor & Pine:

    SELECT COUNT(*) FROM (
      SELECT customer_id FROM orders
      WHERE status = 'completed' AND order_date >= '2025-11-01' AND order_date < '2025-12-01'
      UNION
      SELECT customer_id FROM orders
      WHERE status = 'completed' AND order_date >= '2025-12-01' AND order_date < '2026-01-01'
    ) AS holiday;

    Con UNION el conteo es 745. Con UNION ALL es 1,285, que es exactamente el número de pedidos completados en esos dos meses: cada rama devuelve una fila por pedido, no por cliente. Por separado, 442 clientes compraron en noviembre y 455 en diciembre, así que 442 + 455 − 745 = 152 personas compraron en ambos.

    Ten en cuenta que UNION eliminó dos tipos de duplicados aquí: las repeticiones dentro de una rama (un cliente con tres pedidos en noviembre) y las repeticiones entre ramas (un cliente en ambos meses). Compara filas completas, así que customer_id más segment deben coincidir. Si añadieras order_date al SELECT, casi ninguna fila sería igual y los duplicados volverían.

    Clientes con y sin pedidos

    UNION ALL con una etiqueta de estado construye una lista de clasificación a partir de dos conjuntos disjuntos:

    SELECT customer_id, 'with orders' AS status
    FROM customers WHERE customer_id IN (SELECT customer_id FROM orders)
    UNION ALL
    SELECT customer_id, 'without orders'
    FROM customers WHERE customer_id NOT IN (SELECT customer_id FROM orders);

    Eso da 1,771 clientes con pedidos y 247 sin ellos (los 2,018 clientes). Los dos conjuntos no pueden solaparse, así que UNION ALL es lo correcto, y se ahorra el trabajo de buscar duplicados.

    Cuál usar

    • Los conjuntos se solapan y quieres cada fila una vez (una audiencia, una lista de ids): UNION.
    • Estás apilando eventos o montos que deben contarse todos (pedidos, reembolsos, sesiones): UNION ALL.
    • Los conjuntos no pueden solaparse (grupos etiquetados y disjuntos): UNION ALL, porque es más rápido.

    Errores comunes

    • UNION ALL para una lista de personas, de modo que los clientes aparecen una vez por pedido y reciben dos correos.
    • UNION sobre montos, que fusiona en silencio dos reembolsos distintos de $49.00 en uno. El nivel 5 de este capítulo trata justo de ese fallo.
    • Esperar que UNION deduplique por una columna. Compara todas las columnas seleccionadas juntas.

    En SQL Server

    UNION y UNION ALL se comportan igual. Para previsualizar la lista fusionada añadirías TOP 10 después de la primera palabra clave SELECT en una consulta envolvente, donde DuckDB y Postgres usan LIMIT 10 al final.

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