1. Faro

Nivel 5 · Los diez reembolsos más grandes que causamos

La solicitud

De Rachel Adams, Líder de Atención al Cliente

“Para la reunión con el transportista quiero una lista corta: los diez reembolsos más grandes que pagamos por artículos dañados o equivocados, el más grande primero.”

Tu objetivo

Desde returns, para las devoluciones cuyo reason es 'damaged' o 'wrong_item', devuelve return_id, returned_on, reason y refund_amount de los 10 reembolsos más grandes. Ordena por refund_amount descendente y luego por return_id ascendente cuando los reembolsos empaten. Devuelve exactamente 10 filas.

  • Lee de la tabla returnspendiente
  • Muestra exactamente return_id returned_on reason refund_amountpendiente
  • 10 filas, ordenadas como se pidependiente

Tu consulta

SQL

Cargando el editor…

    ResultadoVista previa de returns · presiona Ejecutar para ver el tuyo
    Vista previa 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

    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.

    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
    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
    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

    Una lista top N son tres cláusulas trabajando juntas: filtrar, ordenar, cortar. Usaste las tres en la lista de precios; aquí se ejecutan sobre una tabla nueva, returns.

    Filtrar, ordenar, cortar

    SELECT return_id, reason, refund_amount
    FROM returns
    WHERE reason IN ('damaged', 'wrong_item')
    ORDER BY refund_amount DESC, return_id ASC
    LIMIT 3;

    Los tres primeros son la devolución 802 (damaged, $4,827.00), la devolución 1200 (wrong item, $3,996.00) y la devolución 641 (damaged, $3,318.00). La base de datos aplica los pasos en este orden: WHERE elimina los otros motivos, ORDER BY ordena lo que queda y LIMIT conserva las primeras filas del resultado ordenado. LIMIT sin ORDER BY devuelve “algunas” filas, no las primeras.

    ASC es el valor por defecto, así que return_id ASC y return_id a secas son lo mismo. Escribirlo hace que las direcciones mixtas se lean fácil: el reembolso más grande primero, pero el id más bajo primero entre los empates.

    Por qué el desempate importa aquí

    Las devoluciones 31 y 317 reembolsaron exactamente $3,198.00. Ambas caben dentro de los diez primeros, pero cuál aparece primero depende de la base de datos a menos que lo indiques. Si un empate cayera justo en el punto de corte, entre las filas 10 y 11, la base de datos incluso podría elegir una fila distinta cada vez. Una columna única como última clave de ordenamiento, aquí return_id, elimina la duda.

    Errores comunes

    • Ordenar de forma ascendente por accidente, lo que da los diez reembolsos más pequeños en lugar de los más grandes.
    • Poner LIMIT antes de ORDER BY. SQL espera ORDER BY primero y luego LIMIT, y reporta un error de sintaxis si no es así.
    • Filtrar con reason = 'damaged' OR reason = 'wrong_item' y luego añadir más condiciones AND sin paréntesis. IN lo mantiene seguro.
    • Leer el resultado sin la columna de ordenamiento. Mantén refund_amount en la lista de SELECT, para que cualquiera pueda ver de un vistazo que la lista realmente va del más grande al más pequeño.

    En SQL Server

    SQL Server no tiene LIMIT; pone TOP n justo después de SELECT. TOP 10 WITH TIES también conservaría cualquier fila extra que empate con la décima:

    SELECT TOP 10 return_id, refund_amount
    FROM returns
    WHERE reason IN ('damaged', 'wrong_item')
    ORDER BY refund_amount DESC, return_id ASC;

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