1. Faro

Nivel 4 · Lista el árbol de categorías

La solicitud

De Ashley Rivera, Líder de Contenido Web

“Estamos rehaciendo la navegación del sitio. ¿Puedes darme todas las combinaciones de categoría y subcategoría que usamos de verdad? Cada par una sola vez, por favor.”

Tu objetivo

Devuelve las combinaciones únicas de category y subcategory de products, como dos columnas llamadas category y subcategory. Cada par debe aparecer exactamente una vez.

  • Lee de la tabla productspendiente
  • Muestra exactamente category subcategorypendiente
  • 25 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

    Muchos productos comparten la misma categoría y subcategoría, así que seleccionar esas dos columnas devuelve un montón de filas repetidas. DISTINCT elimina las filas duplicadas del resultado:

    SELECT DISTINCT category
    FROM products;

    Esto devuelve cada categoría una vez. Harbor & Pine vende seis: Furniture, Lighting, Kitchen, Textiles, Decor y Outdoor.

    DISTINCT se aplica a la fila completa

    DISTINCT no es una función de una sola columna. Mira la fila entera que seleccionaste:

    SELECT DISTINCT category, subcategory
    FROM products;

    devuelve cada par único. “Furniture / Sofas” y “Furniture / Tables” son filas distintas, así que aparecen las dos, y “Furniture” sale tantas veces como subcategorías tenga. Escribir SELECT DISTINCT(category), subcategory no cambia esto; los paréntesis son solo una agrupación alrededor de una columna que se ignora.

    Cómo lo usan los analistas

    • Perfilar una tabla nueva. “¿Qué valores toma status?” se responde con SELECT DISTINCT status FROM orders;. Es la forma más rápida de descubrir que una columna contiene 'Completed', 'completed' y 'completed ' como tres valores distintos.
    • Construir listas de consulta para filtros, menús desplegables o una hoja de equivalencias.
    • Comprobar una clave. Si SELECT DISTINCT email FROM customers devuelve menos filas de las que tiene la tabla, algunos correos se repiten. Perseguirás justo ese problema en el capítulo 7.

    NULL cuenta como un valor aquí

    Si una columna contiene NULL, DISTINCT conserva una fila NULL. Por ejemplo, SELECT DISTINCT referral_source FROM customers; incluye una fila NULL para los clientes sin fuente registrada. Es uno de los pocos lugares donde SQL trata dos NULL como “iguales”.

    Errores comunes

    • Usar DISTINCT para ocultar un error. Si un join produce filas duplicadas, poner DISTINCT encima hace que la salida parezca correcta mientras las sumas y los conteos en otros lugares siguen mal. Averigua primero por qué se repiten las filas. El capítulo 5 cubre a fondo este problema de “fan-out”.
    • Esperar un resultado ordenado. DISTINCT a menudo devuelve el resultado ordenado por casualidad, por cómo la base de datos elimina los duplicados, pero no está garantizado. Añade ORDER BY cuando el orden importe.
    • Contar valores únicos. Para obtener el número de categorías únicas, usa COUNT(DISTINCT category), que se cubre en el capítulo 4.

    En SQL Server

    Igual en SQL Server: SELECT DISTINCT category, subcategory FROM products; se ejecuta sin cambios, y los NULL se colapsan en una sola fila de la misma manera.

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