1. Faro

Nivel 6 · Selección premium en cada categoría

La solicitud

De Jessica Turner, Gerente de Merchandising

“Para la guía de regalos de las fiestas quiero un estante premium en cada categoría: los productos con precio superior al promedio de su categoría. Comparar un jarrón de $179 con un sofá de $1,659 no tiene sentido, así que cada producto debe medirse contra su propia categoría.”

Tu objetivo

Desde products, devuelve todo producto cuyo unit_price sea mayor que el unit_price promedio de los productos de la misma categoría, con: category, product_id, name, unit_price y category_avg (el unit_price promedio de esa categoría, redondeado a 2; compara con el promedio sin redondear). Ordena por category ascendente, luego unit_price descendente y luego product_id ascendente.

  • Lee de la tabla productspendiente
  • Muestra exactamente category product_id name unit_price category_avgpendiente
  • 48 filas, ordenadas como se pidependiente

Tu consulta

SQL

Cargando el editor…

    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

    Una subconsulta independiente se ejecuta una vez. Una subconsulta correlacionada se refiere a una columna de la consulta externa, así que su valor cambia de fila en fila. Eso es lo que necesita “compararse con tu propio grupo”.

    Sin correlacionar frente a correlacionada

    El código inicial ejecuta la subconsulta una vez:

    SELECT COUNT(*) AS products
    FROM products
    WHERE unit_price > (SELECT AVG(unit_price) FROM products);

    El promedio de toda la tienda es $270.16 y 33 productos lo superan: 16 en Furniture, 10 en Outdoor, 6 en Lighting y 1 en Kitchen. Ningún producto de Decor o Textiles se acerca, porque las categorías caras suben el promedio.

    La versión correlacionada ata la consulta interna a la fila externa actual:

    WHERE p.unit_price > (
      SELECT AVG(p2.unit_price)
      FROM products AS p2
      WHERE p2.category = p.category
    )

    Léela como “para este producto p, promedia los precios de los productos p2 de la misma categoría”. Los alias no son decoración: sin ellos, category = category dentro de la subconsulta se refiere a la tabla interna en ambos lados y siempre es verdadero, así que obtienes en silencio el promedio global.

    Con la correlación, cada categoría tiene un estante premium: 9 productos de Decor superan el promedio de Decor de $84.79, y 8 productos de Furniture superan el promedio de Furniture de $740.00.

    Rendimiento y alternativas

    Lógicamente, una subconsulta correlacionada se ejecuta una vez por cada fila externa. Los motores modernos, DuckDB incluido, suelen reescribirla como un join entre bastidores, así que es rápida en tablas como esta. Dos formulaciones equivalentes que encontrarás: unir products con una subconsulta agrupada de promedios por categoría, o usar una función de ventana, AVG(unit_price) OVER (PARTITION BY category), que llega en el próximo capítulo.

    Errores comunes

    • Comparar con el promedio redondeado. $84.79 está redondeado; compara con el AVG sin procesar y redondea solo para mostrar.
    • Escribir GROUP BY category en la subconsulta sin correlación. Eso devuelve seis filas y la comparación falla con “more than one row returned”.

    En SQL Server

    Las subconsultas correlacionadas funcionan igual. Si unit_price fuera una columna entera, AVG devolvería un entero en SQL Server (truncado), así que escribe AVG(CAST(unit_price AS decimal(10,2))) o AVG(unit_price * 1.0).

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