La solicitud

De Ashley Rivera, Responsable de Contenido Web
Tu objetivo
Para los productos de la categoría 'Lighting', devuelve product_id, name, unit_price y tres rankings por unit_price, de mayor a menor: row_num (ROW_NUMBER, desempatando por product_id ascendente), price_rank (RANK) y dense_price_rank (DENSE_RANK).
- Lee de la tabla
productspendiente - Muestra exactamente
product_idnameunit_pricerow_numprice_rankdense_price_rankpendiente - 20 filaspendiente
Tu consulta
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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 |
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Lo que recibe Ashley, 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
Las tres funciones de ranking coinciden hasta que hay un empate. Entonces discrepan de formas que importan. Se escriben igual:
SELECT
name,
unit_price,
ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY unit_price DESC, product_id) AS row_num,
RANK() OVER (ORDER BY unit_price DESC) AS price_rank,
DENSE_RANK() OVER (ORDER BY unit_price DESC) AS dense_price_rank
FROM products
WHERE category = 'Lighting';
Aquí no hay PARTITION BY, así que todo el resultado es una sola ventana: cada producto de Lighting se
clasifica frente a todos los demás. El WHERE se ejecuta primero, de modo que solo los productos de Lighting
llegan a la ventana.
Estos son los precios más altos de Lighting en Harbor & Pine:
| unit_price | ROW_NUMBER | RANK | DENSE_RANK |
|---|---|---|---|
| 409.00 | 1 | 1 | 1 |
| 379.00 | 2 | 2 | 2 |
| 349.00 | 3 | 3 | 3 |
| 349.00 | 4 | 3 | 3 |
| 329.00 | 5 | 5 | 4 |
| … | |||
| 189.00 | 9 | 9 | 8 |
| 189.00 | 10 | 9 | 8 |
| 189.00 | 11 | 9 | 8 |
| 159.00 | 12 | 12 | 9 |
- ROW_NUMBER da a cada fila un número único. Los empates se rompen de forma arbitraria a menos que añadas un criterio de desempate al ORDER BY.
- RANK da el mismo puesto a las filas empatadas y luego se salta números: después de dos productos empatados en el 3 viene el 5. Es el ranking “olímpico”: dos oros significa que no hay plata.
- DENSE_RANK da el mismo puesto a las filas empatadas y no se salta números: después de dos empatados en el 3 viene el 4.
Cuál usar
| pregunta | función |
|---|---|
| Exactamente N filas por grupo, o elegir una fila por clave (deduplicar) | ROW_NUMBER |
| Top N incluyendo a todos los empatados en el corte | RANK (WHERE rnk <= N) |
| El enésimo valor distinto más alto (“segundo salario más alto”) | DENSE_RANK (WHERE drnk = N) |
Para una insignia de precio como la de Ashley, DENSE_RANK se lee de forma más natural (“2.º precio más alto”), mientras que RANK responde “cuántos productos son más caros que este, más uno”. Ninguno está mal; responden preguntas distintas, que es justo lo que hay que explicarle al desarrollador.
El segundo valor más alto
“Encuentra el segundo salario más alto” es una pregunta de entrevista famosa. La respuesta con DENSE_RANK maneja los empates y se generaliza a cualquier N:
WITH ranked AS (
SELECT salary, DENSE_RANK() OVER (ORDER BY salary DESC) AS drnk
FROM employees
)
SELECT DISTINCT salary
FROM ranked
WHERE drnk = 2;
Usar ROW_NUMBER aquí devolvería otra vez el salario más alto si dos personas comparten el primero. Usar
ORDER BY salary DESC LIMIT 1 OFFSET 1 tiene el mismo fallo.
Los empates son reales
Precios como $189.00 se repiten entre productos, los salarios se repiten dentro de los departamentos, los conteos de pedidos se repiten entre clientes. Da por hecho que hay empates y decide cómo tratarlos, en lugar de descubrirlos cuando un “top 5” tiene seis nombres en una herramienta y cinco en otra.
NULL en el ORDER BY
Las funciones de ranking siguen la colocación de NULL del orden (capítulo 3). En DuckDB, los NULL se
ordenan al final por defecto, así que reciben los últimos puestos; en Postgres, ORDER BY x DESC pone los
NULL primero, de modo que un NULL podría quedar en el puesto 1. Añade NULLS LAST dentro de la cláusula
OVER cuando la columna clasificada pueda ser NULL.
Errores comunes
- Usar ROW_NUMBER para “el segundo más alto”. Si dos personas comparten el salario máximo, la fila 2 es
otra vez el salario máximo. Usa
DENSE_RANK() ... = 2. - Usar RANK para el enésimo valor distinto. Con dos productos empatados en el puesto 3,
RANK() = 4no devuelve nada, porque RANK se salta el 4. DENSE_RANK no se salta ninguno. - Esperar que
RANK() <= 5devuelva cinco filas. Los empates en el corte se conservan todos, así que un “top 5” puede tener seis nombres. Ese es el sentido de RANK; dilo en el informe. - Ignorar los NULL en la columna clasificada. En Postgres,
ORDER BY x DESCpone los NULL primero, así que un NULL puede quedar en el puesto 1. AñadeNULLS LASTdentro de la cláusula OVER.
En SQL Server
ROW_NUMBER, RANK y DENSE_RANK son idénticas. Para “salta uno, toma uno”, SQL Server escribe
ORDER BY salary DESC OFFSET 1 ROWS FETCH NEXT 1 ROWS ONLY, que tiene el mismo problema de empates que
LIMIT 1 OFFSET 1.
¡Linterna encendida!
Practicaste: row numberrankdense ranktieswindow functions
- Resuelto
- Sin pistas
- Al primer intento
