1. Faro

Nivel 6 · ¿Qué cupones aparecen en cada canal?

La solicitud

De Lauren Hayes, Gerente de Email Marketing

“Antes de planear las promociones del próximo año quiero saber qué códigos de cupón se han usado realmente en qué canal de venta. Solo las combinaciones, todavía sin conteos. Incluye también los pedidos sin cupón.”

Tu objetivo

Desde orders, devuelve cada combinación única de channel y coupon_code que aparece, como dos columnas llamadas channel y coupon_code. Los pedidos sin cupón cuentan como su propia combinación (coupon_code es NULL). Cada par debe aparecer exactamente una vez.

  • Lee de la tabla orderspendiente
  • Muestra exactamente channel coupon_codependiente
  • 21 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

    SELECT DISTINCT se presentó con el árbol de categorías. Este ticket lo aplica a una tabla mucho más grande, orders, y añade una columna que suele estar vacía.

    DISTINCT mira la fila completa

    DISTINCT va justo después de SELECT y se aplica a la combinación de todas las columnas que listas, no solo a la primera. Con una columna da la lista de valores en uso:

    SELECT DISTINCT coupon_code
    FROM orders;

    Eso devuelve 7 filas: los seis códigos (BFCM25, FREESHIP, HOLIDAY20, SPRING15, SUMMER15, WELCOME10) más un NULL para los pedidos hechos sin cupón. Añade channel y la base de datos conserva una fila por cada par que realmente ocurre. En los datos de Harbor & Pine todos los códigos se han usado en todos los canales, así que los pares suman 3 × 6 = 18, más tres filas sin cupón, 21 en total.

    Si una combinación nunca ocurrió, simplemente no está en el resultado. Ese es el sentido del ticket: la lista muestra lo que existe, y cualquier cosa que falte es un hallazgo.

    NULL en un DISTINCT

    En otras partes de SQL, NULL no es igual a nada, ni siquiera a otro NULL. DISTINCT es una excepción: trata todos los NULL de una columna como el mismo valor. Así, los 10,277 pedidos sin cupón se colapsan en una fila por canal, no en miles, y tampoco en cero. GROUP BY sigue la misma regla, que verás en el capítulo 4.

    Errores comunes

    • Escribir DISTINCT delante de una columna en medio de la lista, como SELECT channel, DISTINCT coupon_code. Eso es un error de sintaxis. DISTINCT va justo después de SELECT y cubre la fila completa.
    • Añadir una columna de id “como referencia”. SELECT DISTINCT order_id, channel, coupon_code es único en cada fila, así que recuperas las 12,000 filas.
    • Tratar el resultado como conteos. DISTINCT te dice qué pares existen, no con qué frecuencia. Contarlos por par es trabajo de GROUP BY.

    En SQL Server

    Misma sintaxis, y los NULL se agrupan igual. SQL Server te deja envolver cualquier nombre entre corchetes, lo que necesitas cuando un nombre tiene un espacio o choca con una palabra clave:

    SELECT DISTINCT [channel], [coupon_code]
    FROM [orders];

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