1. Faro

Nivel 8 · Depura: demasiados pedidos con cupón de fiestas

La solicitud

De Lauren Hayes, Gerente de Email Marketing

“Pedí los pedidos completados de web y app que usaron HOLIDAY20. La consulta de Tyler me da casi 4,000 pedidos, y muchos no tienen cupón. Los números se ven muy mal. ¿Puedes arreglarlo?”

Tu objetivo

Arregla la consulta. Desde orders, devuelve order_id, order_date, channel, status y coupon_code de los pedidos con coupon_code 'HOLIDAY20', channel 'web' o 'app', y status 'completed'.

  • Lee de la tabla orderspendiente
  • Muestra exactamente order_id order_date channel status coupon_codependiente
  • 148 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

    La consulta se ejecuta y devuelve filas que parecen pedidos, así que nada te avisa. La pista está en el ticket: hay pedidos sin ningún cupón en un informe de cupones.

    Lee el WHERE como lo hace SQL

    AND se evalúa antes que OR, como * antes que +. La condición del código inicial

    WHERE coupon_code = 'HOLIDAY20'
      AND channel = 'web'
      OR channel = 'app'
      AND status = 'completed'

    se evalúa como

    WHERE (coupon_code = 'HOLIDAY20' AND channel = 'web')
       OR (channel = 'app' AND status = 'completed')

    El segundo grupo no tiene ninguna condición de cupón, así que todo pedido completado de app califica: 3,966 filas en total. Los saltos de línea y la sangría sugieren otra agrupación, pero la base de datos ignora el formato.

    La solución es convertir la elección de canal en una sola condición:

    WHERE coupon_code = 'HOLIDAY20'
      AND channel IN ('web', 'app')
      AND status = 'completed'

    Ahora vuelven 148 pedidos, todos con HOLIDAY20, canal web o app y estado completed.

    Cómo detectar este error

    • Una columna por la que filtraste muestra valores que no debería. Aquí coupon_code tiene NULL y status tiene pedidos cancelados. Revisa cada columna filtrada en el resultado.
    • El conteo es desproporcionado. HOLIDAY20 solo está activo del 1 al 20 de diciembre, y solo 193 pedidos lo usaron en los tres años, así que miles es imposible.
    • Cualquier WHERE con AND y OR y sin paréntesis merece una segunda mirada, aunque el resultado parezca correcto.

    Errores comunes

    • Arreglarlo moviendo líneas. El orden y la sangría no cambian la precedencia; solo los paréntesis o IN lo hacen.
    • Envolver la parte equivocada, como (coupon_code = 'HOLIDAY20' AND channel = 'web') OR .... Eso escribe el error en lugar de arreglarlo.
    • Comprobar solo el conteo de filas tras la corrección. Revisa también el resultado una vez más: cada fila debería ahora mostrar HOLIDAY20, un canal web o app y un estado completed. Si una columna aún muestra un valor inesperado, alguna condición sigue en el grupo equivocado.

    En SQL Server

    AND se evalúa antes que OR allí también, así que el código inicial tiene el mismo error en SQL Server, MySQL, Postgres y cualquier otra base de datos. La solución es idéntica, e IN es SQL estándar en todas partes:

    WHERE coupon_code = 'HOLIDAY20'
      AND channel IN ('web', 'app')
      AND status = 'completed';

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