1. Faro

Nivel 2 · Ideas de regalo por menos de $50

La solicitud

De Ashley Rivera, Líder de Contenido Web

“Estoy armando una guía de regalos para las fiestas. Necesito productos activos de Lighting o Decor que cuesten menos de $50.”

Tu objetivo

Desde products, devuelve product_id, name, category y unit_price de los productos que están activos (is_active es verdadero), en la categoría 'Lighting' o 'Decor', y con unit_price menor a 50.

  • Lee de la tabla productspendiente
  • Muestra exactamente product_id name category unit_pricependiente
  • 12 filaspendiente

Tu consulta

SQL

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    ResultadoVista previa de products · presiona Ejecutar para ver el tuyo
    Vista previa de products
    product_idnamecategorysubcategoryunit_price
    101Vale Velvet LoveseatFurnitureSofas1659.00
    102Alder Oak Coffee TableFurnitureTables919.00
    103Orchard Rattan Dining ChairFurnitureChairs789.00
    104Upland Oak BookcaseFurnitureStorage429.00

    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.

    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
    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
    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

    Los filtros reales tienen varias condiciones. AND exige todas, OR exige al menos una:

    SELECT name, unit_price
    FROM products
    WHERE category = 'Kitchen'
      AND unit_price >= 100;

    La trampa de la precedencia

    AND se evalúa antes que OR, igual que la multiplicación va antes que la suma. Esta consulta parece correcta y no lo es:

    -- bug: returns every Lighting product, plus cheap Decor products
    WHERE category = 'Lighting' OR category = 'Decor' AND unit_price < 50

    La base de datos la lee como category = 'Lighting' OR (category = 'Decor' AND unit_price < 50). El límite de precio solo se aplica a Decor. La solución son los paréntesis:

    WHERE (category = 'Lighting' OR category = 'Decor') AND unit_price < 50

    Regla práctica: siempre que AND y OR aparezcan en la misma cláusula WHERE, añade paréntesis, aunque creas que no hacen falta. Quien te revise te lo agradecerá.

    IN es un OR más limpio

    IN comprueba un valor contra una lista y hace desaparecer el problema de precedencia:

    WHERE category IN ('Lighting', 'Decor')
      AND unit_price < 50

    NOT IN excluye una lista: WHERE status NOT IN ('cancelled', 'refunded'). Ojo, sin embargo: si la lista puede contener un NULL (por ejemplo cuando viene de una subconsulta), NOT IN no devuelve ninguna fila. El capítulo 7 explica por qué y muestra la alternativa segura NOT EXISTS.

    Booleanos

    is_active es una columna booleana, así que ya es una condición. WHERE is_active y WHERE is_active = true son equivalentes en Postgres, DuckDB y BigQuery. MySQL guarda los booleanos como TINYINT(1) y allí normalmente verás WHERE is_active = 1. Para conservar los productos inactivos, escribe WHERE NOT is_active.

    Comprueba el conteo en ambos sentidos

    Cuando un filtro tiene varias condiciones, una comprobación rápida es quitar una condición a la vez y ver cómo cambia el conteo de filas. Si quitar el límite de precio no cambia el conteo, el límite no está haciendo nada, lo que suele significar un error de precedencia o un valor equivocado. Toma segundos y detecta la mayoría de los errores de AND/OR antes de que nadie más vea los números.

    Errores comunes

    • Escribir category = 'Lighting' AND category = 'Decor'. Una sola fila no puede tener dos categorías, así que esto siempre devuelve nada. “Lighting y Decor” en lenguaje cotidiano normalmente significa OR en SQL.
    • Olvidar que < excluye el límite. “Menos de $50” significa < 50; “$50 o menos” significa <= 50. Cuando un ticket es vago, pregunta, o explica en tu respuesta la elección que hiciste.

    En SQL Server

    AND, OR, IN y su precedencia son iguales. SQL Server no tiene tipo booleano; las banderas son columnas BIT con 1 o 0, así que el WHERE is_active a secas no funciona allí:

    WHERE category IN ('Lighting', 'Decor') AND unit_price < 50 AND is_active = 1

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