1. Faro

Nivel 2 · Clientes que nunca pidieron

La solicitud

De Lauren Hayes, Gerente de Email Marketing

“Quiero lanzar una campaña de primera compra. ¿Puedes encontrar a todos los clientes que se registraron pero nunca han hecho ni un solo pedido, de cualquier estado?”

Tu objetivo

Devuelve customer_id, email y signup_date de todos los clientes que no tienen ninguna fila en orders.

  • Lee de la tabla customerspendiente
  • Lee de la tabla orderspendiente
  • Muestra exactamente customer_id email signup_datependiente

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

    LEFT JOIN conserva todas las filas de la tabla izquierda, encuentren o no una coincidencia. Cuando no hay coincidencia, las columnas de la tabla derecha se rellenan con NULL:

    SELECT c.customer_id, c.email, o.order_id
    FROM customers AS c
    LEFT JOIN orders AS o ON o.customer_id = c.customer_id;

    Un cliente con cinco pedidos aparece cinco veces. Un cliente sin pedidos aparece una vez, con order_id NULL. Compáralo con JOIN, que descartaría a ese cliente por completo.

    Encontrar lo que falta

    Como las filas sin coincidencia tienen NULL en el lado derecho, puedes quedarte solo con esas:

    SELECT c.customer_id, c.email, c.signup_date
    FROM customers AS c
    LEFT JOIN orders AS o ON o.customer_id = c.customer_id
    WHERE o.order_id IS NULL;

    Este patrón se llama anti-join: filas de A sin coincidencia en B. Los analistas lo usan constantemente: clientes que nunca pidieron, productos que nunca se vendieron, sesiones sin cliente, pedidos sin envío.

    Comprueba una columna que no puede ser NULL en una coincidencia

    Revisa la clave de la tabla derecha (o.order_id) o la columna del join (o.customer_id), nunca una columna opcional. Si escribieras WHERE o.coupon_code IS NULL, también obtendrías a todos los clientes cuyos pedidos simplemente no tenían cupón, que son la mayoría. Una clave primaria nunca es NULL en una coincidencia real, así que su NULL significa “sin coincidencia” y nada más.

    Otras formas de escribirlo

    -- NOT EXISTS: often the clearest, and safe with NULLs
    SELECT c.customer_id, c.email, c.signup_date
    FROM customers AS c
    WHERE NOT EXISTS (
      SELECT 1 FROM orders AS o WHERE o.customer_id = c.customer_id
    );

    NOT EXISTS se cubre en el capítulo 7. Evita WHERE customer_id NOT IN (SELECT customer_id FROM orders) cuando la columna de la subconsulta pueda contener NULL: un solo NULL hace que NOT IN no devuelva ninguna fila.

    RIGHT y FULL joins

    RIGHT JOIN es un LEFT JOIN con las tablas intercambiadas. La mayoría de los equipos nunca lo usan y escriben primero la tabla que quieren conservar. FULL OUTER JOIN conserva las filas sin coincidencia de ambos lados, útil para conciliar dos fuentes (“qué pedidos están en el sistema del almacén pero no en facturación, y al revés”). MySQL no admite FULL OUTER JOIN; se emula con un UNION de un LEFT y un RIGHT join.

    Errores comunes

    • Usar JOIN y luego buscar NULL. Un inner join nunca produce filas sin coincidencia, así que el resultado siempre está vacío.
    • Contar “clientes” tras un LEFT JOIN con COUNT(*). Los clientes con varios pedidos se cuentan varias veces. Usa COUNT(DISTINCT c.customer_id).

    En SQL Server

    LEFT JOIN ... WHERE o.order_id IS NULL, NOT EXISTS y NOT IN funcionan todos igual. LEFT OUTER JOIN es la forma larga de LEFT JOIN allí como en todas partes; la palabra OUTER es opcional.

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