1. Faro

Nivel 9 · Espacios sobrantes en estados y ciudades

La solicitud

De Tyler Morgan, Ingeniero de Datos Junior

“Estoy añadiendo un paso de limpieza al pipeline de clientes. Antes de escribirlo, quiero las filas donde el estado no tiene exactamente dos caracteres, o la ciudad empieza o termina con un espacio. ¿Puedes sacarlas?”

Tu objetivo

Desde customers, devuelve customer_id, city y state de los clientes cuyo state no tiene exactamente dos caracteres, o cuya city empieza con un espacio, o cuya city termina con un espacio. Usa patrones LIKE / NOT LIKE.

  • Lee de la tabla customerspendiente
  • Muestra exactamente customer_id city statependiente
  • 80 filaspendiente

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

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    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
    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
    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

    % coincide con cualquier tramo de caracteres, incluso ninguno. Su hermano _ coincide con exactamente un carácter. Eso hace que LIKE sirva para formas y longitudes, no solo para búsquedas de “contiene”.

    Patrones de longitud y posición

    SELECT COUNT(*) AS padded_states
    FROM customers
    WHERE state NOT LIKE '__';

    Eso devuelve 29. Todo código de estado de EE. UU. tiene dos letras, así que un valor que no tiene exactamente dos caracteres tiene algo de más, aquí un espacio antes o después del código (’ MO’, ‘DC ’). NOT LIKE simplemente conserva las filas donde el patrón no coincide.

    La posición funciona igual. ' %' significa “un espacio y luego cualquier cosa”, así que encuentra espacios iniciales; '% ' encuentra los finales. En city esos dos patrones encuentran 51 clientes, como ’ detroit ’ y ‘San Francisco ’. Otras formas fijas siguen la misma idea: 'WELCOME__' coincidiría con WELCOME más exactamente dos caracteres más.

    Las tres condiciones de Tyler son alternativas, así que se unen con OR. No hay AND en el WHERE, así que no hacen falta paréntesis. Los 14 clientes con una ciudad NULL no coinciden con ningún patrón de ciudad; LIKE sobre NULL es desconocido, como toda comparación con NULL.

    Lo que los patrones no detectan

    LIKE distingue mayúsculas en DuckDB y Postgres, pero _ coincide con cualquier carácter, así que una ‘ca’ en minúsculas son dos caracteres y pasa. Las notas del esquema indican 45 estados desordenados en total: estos 29 con relleno más 16 en minúsculas. Una limpieza completa compara el valor con su versión limpia, algo que cubre el capítulo 6.

    Errores comunes

    • Escribir state LIKE '_' para “dos caracteres”. Cada _ es un carácter, así que necesitas dos.
    • Usar = con comodines. city = ' %' busca el texto literal espacio-porcentaje y no encuentra nada.
    • Olvidar que % también coincide con cero caracteres, así que '% ' coincide también con un único espacio.

    En SQL Server

    LIKE, %, _ y NOT LIKE funcionan igual. SQL Server también tiene clases de caracteres, que el LIKE de DuckDB no tiene: LIKE '[A-M]%' (empieza con A a M) o LIKE '%[0-9][0-9]' (termina en dos dígitos). Su intercalación por defecto no distingue mayúsculas, así que LIKE 'ca' también coincidiría con ‘CA’ allí.

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