1. Faro

Nivel 3 · Página dos de la lista de precios

La solicitud

De Ashley Rivera, Líder de Contenido Web

“Nuestra nueva página de catálogo muestra 12 productos por página, del más barato al más caro. ¿Puedes darme exactamente lo que debería mostrar la página 2 para revisar el trabajo del desarrollador?”

Tu objetivo

Desde products, devuelve product_id, name y unit_price de la página 2 de una lista de 12 productos por página, ordenada por unit_price ascendente y luego por product_id ascendente. La página 2 son las filas 13 a 24 de esa lista ordenada.

  • Lee de la tabla productspendiente
  • Muestra exactamente product_id name unit_pricependiente
  • 12 filas, ordenadas como se pidependiente

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

    OFFSET n salta las primeras n filas del resultado ordenado. Junto con LIMIT, devuelve una página:

    SELECT product_id, name, unit_price
    FROM products
    ORDER BY unit_price, product_id
    LIMIT 12 OFFSET 12;

    La cuenta de páginas

    Para la página p (empezando en 1) con size filas por página:

    LIMIT size OFFSET (p - 1) * size

    La página 1 es OFFSET 0, la página 2 es OFFSET 12, la página 3 es OFFSET 24. Un error de uno aquí (usar OFFSET 13 para la página 2) se salta un producto en silencio, que es justo el tipo de error que Ashley quiere detectar.

    El ordenamiento debe ser único

    La paginación solo funciona si cada fila tiene una posición fija. Si diez productos cuestan $24.99 y ordenas solo por precio, un producto podría aparecer tanto en la página 1 como en la 2, o en ninguna, porque la base de datos puede ordenar las filas empatadas de forma distinta en cada petición. Terminar el ordenamiento con una columna única como product_id lo soluciona. Este es un error real en aplicaciones en producción, no uno teórico.

    Dialectos

    • Postgres, DuckDB, MySQL, BigQuery: LIMIT 12 OFFSET 12.
    • MySQL también acepta LIMIT 12, 12 (primero el desplazamiento, luego la cantidad), un orden confuso que conviene evitar.
    • Estándar SQL y SQL Server: OFFSET 12 ROWS FETCH NEXT 12 ROWS ONLY.

    OFFSET se vuelve lento en tablas grandes

    Para devolver la página 5,000, la base de datos todavía tiene que producir y descartar las primeras 59,988 filas. Los ingenieros suelen cambiar a paginación por clave (keyset) en listas grandes: recuerdan la última fila de la página anterior y continúan desde ella.

    SELECT product_id, name, unit_price
    FROM products
    WHERE (unit_price, product_id) > (24.99, 57)
    ORDER BY unit_price, product_id
    LIMIT 12;

    La comparación de filas (a, b) > (x, y) funciona en Postgres, DuckDB y MySQL. Como analista, rara vez escribirás paginación para una app, pero sí pasarás páginas por resultados de consultas en herramientas, y saber por qué los OFFSET profundos se arrastran te ayuda a explicar paneles lentos.

    Errores comunes

    • Olvidar ORDER BY. Paginar un resultado sin ordenar devuelve páginas arbitrarias y solapadas.
    • Confundir qué número es cuál. LIMIT es cuántas filas devolver; OFFSET es cuántas saltar primero.

    En SQL Server

    La paginación usa OFFSET ... ROWS FETCH NEXT ... ROWS ONLY, que solo se permite después de un ORDER BY:

    SELECT product_id, name, unit_price
    FROM products
    ORDER BY unit_price, product_id
    OFFSET 12 ROWS FETCH NEXT 12 ROWS ONLY;

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