Nivel 1 · Mira el catálogo de productos
¿Es nuevo para ti? Lee primero el concepto: Qué hace de verdad un SELECT
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La solicitud

De Jessica Turner, Gerente de Merchandising
Tu objetivo
Devuelve todas las columnas y todas las filas de la tabla products.
- Lee de la tabla
productspendiente - Muestra exactamente
product_idnamecategorysubcategoryunit_priceunit_costlaunched_onis_activependiente - 120 filaspendiente
Tu consulta
Cargando el editor…
Solución de referencia
| product_id | name | category | subcategory | unit_price |
|---|---|---|---|---|
| 101 | Vale Velvet Loveseat | Furniture | Sofas | 1659.00 |
| 102 | Alder Oak Coffee Table | Furniture | Tables | 919.00 |
| 103 | Orchard Rattan Dining Chair | Furniture | Chairs | 789.00 |
| 104 | Upland Oak Bookcase | Furniture | Storage | 429.00 |
Mote revisa tu resultado
Presiona Ejecutar. Cada fila que cumple el objetivo se vuelve una luciérnaga en tu linterna.
Lo que recibe Jessica, y por qué
Tablas
Datos de la tienda Harbor & Pine, listos para consultar.
products120 filas · 8 columnas
product_idintegernamevarcharcategoryvarcharsubcategoryvarcharunit_pricedecimalunit_costdecimallaunched_ondateis_activeboolean
| product_id | name | category | subcategory | unit_price | unit_cost | launched_on | is_active |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 101 | Vale Velvet Loveseat | Furniture | Sofas | 1659.00 | NULL | 2023-09-11 | true |
| 102 | Alder Oak Coffee Table | Furniture | Tables | 919.00 | 503.50 | 2024-05-16 | true |
| 103 | Orchard Rattan Dining Chair | Furniture | Chairs | 789.00 | 429.87 | 2023-05-27 | true |
| 104 | Upland Oak Bookcase | Furniture | Storage | 429.00 | 214.70 | 2022-12-20 | true |
| 105 | Avery Leather Bed Frame | Furniture | Beds | 449.00 | 232.70 | 2021-08-31 | true |
customers2,018 filas · 9 columnas
customer_idintegerfirst_namevarcharlast_namevarcharemailvarcharcityvarcharstatevarcharsignup_datedatesegmentvarcharreferral_sourcevarchar
| customer_id | first_name | last_name | city | state | signup_date | segment | referral_source | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Owen | Hudson | owen.hudson@icloud.com | San Francisco | CA | 2022-06-02 | consumer | search |
| 2 | Douglas | Mendoza | dmendoza69@gmail.com | Atlanta | GA | 2022-06-02 | consumer | NULL |
| 3 | Henry | Brooks | hbrooks@lakesidecafe.com | Los Angeles | CA | 2022-06-04 | business | NULL |
| 4 | Brian | Graham | bgraham@bluecedarhomes.com | Seattle | WA | 2022-06-06 | business | |
| 5 | Kyle | Jimenez | kjimenez27@yahoo.com | Indianapolis | IN | 2022-06-07 | consumer | NULL |
orders12,000 filas · 7 columnas
order_idintegercustomer_idintegerorder_datetimestampstatusvarcharchannelvarcharshipping_feedecimalcoupon_codevarchar
| order_id | customer_id | order_date | status | channel | shipping_fee | coupon_code |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1001 | 125 | 2023-01-01 20:51:19 | completed | web | 0.00 | NULL |
| 1002 | 156 | 2023-01-02 07:58:46 | completed | web | 0.00 | NULL |
| 1003 | 22 | 2023-01-02 10:25:27 | completed | marketplace | 4.99 | WELCOME10 |
| 1004 | 48 | 2023-01-02 11:21:51 | completed | marketplace | 4.99 | WELCOME10 |
| 1005 | 82 | 2023-01-02 11:43:36 | completed | web | 0.00 | WELCOME10 |
order_items30,338 filas · 6 columnas
order_item_idintegerorder_idintegerproduct_idintegerquantityintegerunit_pricedecimaldiscount_pctdecimal
| order_item_id | order_id | product_id | quantity | unit_price | discount_pct |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1001 | 121 | 9 | 31.99 | 0.00 |
| 2 | 1001 | 154 | 3 | 11.99 | 0.00 |
| 3 | 1002 | 154 | 4 | 11.99 | 0.00 |
| 4 | 1002 | 194 | 1 | 149.00 | 0.00 |
| 5 | 1002 | 193 | 2 | 19.99 | 0.00 |
returns1,673 filas · 5 columnas
return_idintegerorder_item_idintegerreturned_ondatereasonvarcharrefund_amountdecimal
| return_id | order_item_id | returned_on | reason | refund_amount |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 14 | 2023-01-10 | damaged | 83.69 |
| 2 | 42 | 2023-01-10 | wrong_item | 19.99 |
| 3 | 105 | 2023-01-14 | wrong_item | 10.99 |
| 4 | 24 | 2023-01-16 | changed_mind | 26.99 |
| 5 | 126 | 2023-01-16 | late | 20.99 |
employees60 filas · 8 columnas
employee_idintegerfirst_namevarcharlast_namevarchardepartmentvarchartitlevarcharmanager_idintegerhire_datedatesalaryinteger
| employee_id | first_name | last_name | department | title | manager_id | hire_date | salary |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Catherine | Hale | Executive | Chief Executive Officer | NULL | 2016-03-01 | 285000 |
| 2 | Robert | Kim | Executive | Chief Operating Officer | 1 | 2017-01-09 | 235000 |
| 3 | Megan | Collins | Sales | Head of Sales | 1 | 2018-04-16 | 172000 |
| 4 | Chloe | Gutierrez | Sales | Account Executive | 3 | 2020-01-21 | 72000 |
| 5 | Frank | Bell | Sales | Account Executive | 3 | 2023-05-21 | 73000 |
web_sessions40,000 filas · 7 columnas
session_idintegercustomer_idintegerstarted_attimestampdevicevarcharsourcevarcharpages_viewedintegerconvertedboolean
| session_id | customer_id | started_at | device | source | pages_viewed | converted |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | NULL | 2023-01-01 23:02:24 | mobile | paid | 1 | false |
| 2 | 18 | 2023-01-01 15:07:49 | desktop | paid | 1 | false |
| 3 | NULL | 2023-01-01 16:55:46 | desktop | direct | 7 | false |
| 4 | NULL | 2023-01-01 12:43:28 | mobile | organic | 3 | false |
| 5 | NULL | 2023-01-01 13:06:21 | mobile | social | 2 | false |
marketing_spend3,276 filas · 3 columnas
spend_datedatechannelvarcharamountdecimal
| spend_date | channel | amount |
|---|---|---|
| 2023-01-01 | paid | 492.99 |
| 2023-01-01 | 37.38 | |
| 2023-01-01 | social | 200.53 |
| 2023-01-02 | paid | 709.13 |
| 2023-01-02 | 64.13 |
La lección
Una base de datos guarda los datos en tablas. Una tabla se parece a una hoja de cálculo: cada fila es una cosa
(aquí, un producto) y cada columna es un dato sobre ella (su nombre, categoría, precio). La base de datos de
Harbor & Pine tiene ocho tablas: customers, products, orders, order_items,
returns, employees, web_sessions y marketing_spend.
Para leer de una tabla escribes una sentencia SELECT:
SELECT *
FROM products;
Léelo en voz alta: “selecciona todo de products”. SELECT lista las columnas que quieres, * es un
atajo para “todas las columnas” y FROM nombra la tabla. El punto y coma termina la sentencia. Las
palabras clave de SQL no distinguen mayúsculas de minúsculas, así que select * from products también funciona, pero escribir las palabras clave en
mayúsculas es la convención habitual y hace que las consultas se lean mejor.
Qué verás
La tabla products tiene una fila por artículo del catálogo, con columnas como product_id,
name, category, subcategory, unit_price, unit_cost, launched_on e is_active. Tómate
un momento para mirar los valores. Fíjate en que algunas celdas de unit_cost están vacías: eso es un NULL, que
significa “desconocido”, no cero. Los NULL aparecerán una y otra vez, porque se comportan distinto que
cualquier otro valor.
Cuándo usan SELECT * los analistas
SELECT * es perfecto para explorar una tabla que nunca has visto. Es un mal hábito en cualquier cosa
que guardes o compartas:
- En tablas anchas con millones de filas lee muchos más datos de los que necesitas, lo cual es lento y, en almacenes en la nube como BigQuery o Snowflake, cuesta dinero de verdad porque pagas por columna escaneada.
- Si alguien añade una columna a la tabla más adelante, tu informe cambia de forma sin avisar.
- Oculta la intención. Quien revisa no puede saber de qué columnas depende tu lógica.
Un flujo habitual es: SELECT * con un límite de filas para explorar y luego cambiar el asterisco por las
columnas que realmente necesitas. Aprenderás LIMIT en el capítulo 3; en la mayoría de las bases de datos
SELECT * FROM products LIMIT 10; muestra solo las primeras diez filas.
Errores comunes
- Olvidar
FROM.SELECT *solo no tiene nada de dónde leer. - Escribir mal el nombre de la tabla. Los nombres de tabla deben coincidir exactamente;
productno esproducts. - Esperar las filas en un orden concreto. Sin
ORDER BY, una base de datos puede devolver las filas en cualquier orden, y ese orden puede cambiar entre ejecuciones. Nunca cuentes con él.
En SQL Server
SELECT * funciona igual. Para echar un vistazo a unas pocas filas, SQL Server escribe TOP después de SELECT en lugar de
LIMIT al final, y las tablas suelen llevar delante el nombre de un esquema:
SELECT TOP 10 *
FROM Production.Product; ¡Linterna encendida!
Practicaste: selectfrom
- Resuelto
- Sin pistas
- Al primer intento
