1. Faro

Nivel 7 · Registros que nunca compraron

La solicitud

De Daniel Foster, Gerente de Producto Móvil

“Estamos probando un empujón de incorporación en la app. ¿Quién se registró en el primer semestre de 2025 y todavía no ha completado ni un solo pedido? Los pedidos cancelados no cuentan como compra.”

Tu objetivo

Devuelve a todo cliente con signup_date del 2025-01-01 al 2025-06-30 que no tenga ningún pedido con status 'completed', con: customer_id, email y signup_date. Ordena por signup_date ascendente y luego por customer_id ascendente.

  • Lee de la tabla customerspendiente
  • Lee de la tabla orderspendiente
  • Muestra exactamente customer_id email signup_datependiente

Tu consulta

SQL

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    ResultadoVista previa de customers · presiona Ejecutar para ver el tuyo
    Vista previa de customers
    customer_idfirst_namelast_nameemailcity
    1OwenHudsonowen.hudson@icloud.comSan Francisco
    2DouglasMendozadmendoza69@gmail.comAtlanta
    3HenryBrookshbrooks@lakesidecafe.comLos Angeles
    4BrianGrahambgraham@bluecedarhomes.comSeattle

    Mote revisa tu resultado

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    Tablas

    Datos de la tienda Harbor & Pine, listos para consultar.

    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
    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
    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

    Un anti-join conserva las filas de una tabla que no tienen coincidencia en otra. NOT EXISTS es la forma más legible y más segura de escribirlo.

    Repaso: tres anti-joins

    -- 1. NOT EXISTS
    WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM orders AS o WHERE o.customer_id = c.customer_id)
    
    -- 2. LEFT JOIN ... IS NULL
    LEFT JOIN orders AS o ON o.customer_id = c.customer_id
    WHERE o.order_id IS NULL
    
    -- 3. NOT IN
    WHERE c.customer_id NOT IN (SELECT customer_id FROM orders)

    Los tres responden “clientes sin pedidos” aquí. NOT EXISTS se detiene en la primera coincidencia que encuentra y nunca duplica filas. La versión con LEFT JOIN necesita cualquier condición extra sobre orders en su cláusula ON. NOT IN se rompe si la subconsulta puede devolver un NULL: x NOT IN (1, NULL) nunca es verdadero, así que la consulta no devuelve nada. orders.customer_id nunca es NULL, pero muchas columnas reales sí.

    La subconsulta es correlacionada: o.customer_id = c.customer_id la ata al cliente de la fila externa actual, así que se evalúa por cliente en lugar de una sola vez.

    El SELECT 1 dentro de EXISTS es una convención. EXISTS solo comprueba si existe una fila, así que el valor seleccionado nunca se usa.

    Dónde va la condición

    El ticket dice que los pedidos cancelados no cuentan como compra. Esa condición pertenece dentro de la subconsulta: “no hay ningún pedido que esté completado”. De los 297 clientes que se registraron de enero a junio de 2025, 41 no tienen ningún pedido completado. Cuatro de esos sí hicieron un pedido que fue cancelado o sigue pendiente, así que una simple comprobación de “ningún pedido en absoluto” habría devuelto solo 37 y se los habría perdido.

    Cuatro de los 41 ids son mayores de 2000. Son los registros de clientes duplicados deliberados de este conjunto de datos (la misma persona, segundo registro), que nunca tienen pedidos. En el trabajo, deduplica antes de enviar una campaña, o la misma persona recibe dos empujones.

    Errores comunes

    • Poner status = 'completed' en el WHERE externo. La consulta externa no tiene columnas de pedido; con un join, el filtro eliminaría justo a los clientes que quieres.
    • Usar NOT IN sobre una columna que puede ser NULL.

    En SQL Server

    NOT EXISTS se escribe igual y es también el anti-join recomendado allí. Los literales de fecha como '2025-07-01' se comparan correctamente con una columna date.

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