Mini 2 (5junio)

Listar el usuario y teléfono de los clientes con compañia telefónica IUSACELL:

• SELECT usuario, telefono FROM tblUsuarios WHERE compañia = 'IUSACELL';

• SELECT usuario, telefono FROM tblUsuarios WHERE compañia = "IUSACELL"

• SELECT usuario, telefono FROM tblUsuarios WHERE compañia = 'IUSACELL';

• SELECT usuario, telefono FROM tblUsuarios WHERE compañia = "IUSACELL"

Listar las diferentes marcas de celular en orden alfabético descendentemente:

• SELECT DIFERENT marca FROM tblUsuarios ORDER BY marca DESC;

• SELECT DISTINCT marca FROM tblUsuarios ORDER BY marca DESC

• SELECT DISTINCT marca FROM tblUsuarios ORDER BY marca DESC;

• SELECT DISTINCT marca FROM tblUsuario ORDER BY marca DESC;

Calcular el saldo promedio de los usuarios que tienen teléfono marca LG:

• SELECT AVG(saldo) FROM tblUsuarios WHERE marca = 'LG';

• SELECT AVG(saldo) FROM tblUsuarios WHERE marca = "LG";

• SELECT PROM(saldo) FROM tblUsuario

  WHERE marca = 'LG';

• SELECT PROM(saldo) FROM tblUsuarios WHERE marca = 'LG'

Calcular la suma de los saldos de los usuarios de la compañía telefónica que contenga el patrón "CEL" :

• SELECT SUMA(saldo) FROM tblUsuarios WHERE compañia = '%CEL';

• SELECT SUM(saldo) FROM tblUsuarios WHERE compañia = '%_CEL';

• SELECT SUMA(saldo) FROM tblUsuarios WHERE compañia = '%_CEL';

• SELECT SUM(saldo) FROM tblUsuarios WHERE compañia LIKE '%CEL';

Lista de los nombres de los clientes cuyo usuario de email inicie con la letra "l" y termine con "a",

y termine con ".com":

• SELECT usuario FROM tblUsuarios WHERE email LIKE 'l%_a%.com';

• SELECT nombre FROM tblUsuarios WHERE email LIKE 'l%a%.com';

• SELECT nombre FROM tblUsuarios WHERE email LIKE '%l%a%.com';

• SELECT usuario FROM tblUsuarios WHERE email LIKE '%l_a%.com';

Identifica los clientes que tienen más de 5 órdenes completadas desde el inicio del año 2023 y calcular el promedio del total de esas órdenes.

• SELECT cliente_id, COUNT(*) AS num_ordenes, AVG(total) AS promedio_total

  FROM tblOrdenes

  WHERE fecha_orden >= '2023-01-01' OR estado_orden = 'completada'

  GROUP BY cliente_id

  HAVING COUNT(*) > 5;

• SELECT cliente_id, COUNT(*) AS num_ordenes, AVG(total) AS promedio_total

  FROM tblOrdenes

  WHERE fecha_orden >= '2023-01-01' AND estado_orden = 'completada'

  GROUP BY cliente_id;

• SELECT cliente_id, COUNT(*) AS num_ordenes, AVG(total) AS promedio_total

  FROM tblOrdenes

  WHERE fecha_orden >= '2023-01-01'

  GROUP BY cliente_id

  HAVING COUNT(*) > 5;

• SELECT cliente_id, COUNT(*) AS num_ordenes, AVG(total) AS promedio_total

  FROM tblOrdenes

  WHERE fecha_orden >= '2023-01-01' AND estado_orden = 'completada'

  GROUP BY cliente_id

  HAVING num_ordenes > 5;

Answer explanation

Esta consulta es adecuada para obtener un análisis de los clientes más activos en términos de órdenes completadas y proporciona información útil sobre su comportamiento de compra en términos de promedio de gasto.

Encuentra los productos que se han vendido más de 10 veces en el último año (2023) y calcula la cantidad total vendida y el ingreso total por esos productos:

• SELECT producto_id, COUNT(*) AS total_cantidad, SUM(precio * cantidad) AS ingreso_total

  FROM tblVentas

  WHERE fecha_venta >= '2023-01-01' AND fecha_venta < '2024-01-01'

  GROUP BY producto_id

  HAVING COUNT(*) > 10;

• SELECT producto_id, SUM(cantidad) AS total_cantidad, SUM(precio * cantidad) AS ingreso_total

  FROM tblVentas

  WHERE fecha_venta >= '2023-01-01' AND fecha_venta < '2024-01-01'

  GROUP BY producto_id

  HAVING SUM(cantidad) > 10;

• SELECT producto_id, SUM(cantidad) AS total_cantidad, SUM(precio * cantidad) AS ingreso_total

  FROM tblVentas

  WHERE fecha_venta >= '2023-01-01'

  GROUP BY producto_id

  HAVING SUM(cantidad) > 10;

• SELECT producto_id, SUM(cantidad) AS total_cantidad, SUM(precio) AS ingreso_total

  FROM tblVentas

  WHERE fecha_venta >= '2023-01-01' AND fecha_venta < '2024-01-01'

  GROUP BY producto_id

  HAVING SUM(cantidad) > 10;

Answer explanation

• WHERE: fecha_venta >= '2023-01-01' AND fecha_venta < '2024-01-01' asegura que solo se consideren las ventas realizadas en el año 2023.

• GROUP BY producto_id agrupa los resultados por el identificador del producto.

• HAVING SUM(cantidad) > 10 garantiza que solo se seleccionen productos que se han vendido más de 10 veces.

• SUM(cantidad) AS total_cantidad y SUM(precio * cantidad) AS ingreso_total calculan la cantidad total vendida y el ingreso total, respectivamente.

Identificar los empleados que han trabajado en más de 3 proyectos distintos y calcular el número total de horas trabajadas y el promedio de horas por proyecto para esos empleados:

• SELECT empleado_id, SUM(horas_trabajadas) AS total_horas, AVG(horas_trabajadas) AS promedio_horas

  FROM tblProyectos

  WHERE COUNT(DISTINCT proyecto_id) > 3

  GROUP BY empleado_id;

• SELECT empleado_id, SUM(horas_trabajadas) AS total_horas, AVG(horas_trabajadas) AS promedio_horas

  FROM tblProyectos

  GROUP BY empleado_id

  HAVING COUNT(DISTINCT proyecto_id) > 3;

• SELECT empleado_id, SUM(horas_trabajadas) AS total_horas, AVG(horas_trabajadas) AS promedio_horas

  FROM tblProyectos

  GROUP BY empleado_id

  HAVING COUNT(proyecto_id) > 3;

• SELECT empleado_id, SUM(horas_trabajadas) AS total_horas, AVG(horas_trabajadas) AS promedio_horas

  FROM tblProyectos

  GROUP BY empleado_id

  HAVING SUM(horas_trabajadas) > 3;

Answer explanation

• GROUP BY empleado_id agrupa los resultados por el identificador del empleado.

• HAVING COUNT(DISTINCT proyecto_id) > 3 garantiza que solo se seleccionen empleados que han trabajado en más de 3 proyectos distintos.

• SUM(horas_trabajadas) AS total_horas y AVG(horas_trabajadas) AS promedio_horas calculan el número total de horas trabajadas y el promedio de horas por proyecto, respectivamente.

Encuentra los clientes que han realizado más de 3 transacciones de alto valor (más de $1000 cada una) en los últimos 6 meses y calcula el total de estas transacciones y el promedio por transacción para esos clientes.

• SELECT cliente_id, SUM(monto) AS total_transacciones, AVG(monto) AS promedio_transacciones

  FROM tblTransacciones

  WHERE monto > 1000 AND fecha_transaccion >= DATEADD(MONTH, -6, GETDATE())

  GROUP BY cliente_id

  HAVING COUNT(transaccion_id) > 3;

• SELECT cliente_id, SUM(monto) AS total_transacciones, AVG(monto) AS promedio_transacciones

  FROM tblTransacciones

  WHERE monto > 1000

  GROUP BY cliente_id

  HAVING COUNT(transaccion_id) > 3;

• SELECT cliente_id, SUM(monto) AS total_transacciones, AVG(monto) AS promedio_transacciones

  FROM tblTransacciones

  WHERE monto > 1000 AND fecha_transaccion >= DATEADD(MONTH, -6, GETDATE())

  GROUP BY cliente_id

  HAVING SUM(monto) > 3000;

• SELECT cliente_id, COUNT(*) AS total_transacciones, AVG(monto) AS promedio_transacciones

  FROM tblTransacciones

  WHERE monto > 1000 AND fecha_transaccion >= DATEADD(MONTH, -6, GETDATE())

  GROUP BY cliente_id

  HAVING COUNT(*) > 3;

Answer explanation

• monto > 1000 asegura que solo se consideren transacciones de alto valor, y fecha_transaccion >= DATEADD(MONTH, -6, GETDATE()) asegura que solo se consideren las transacciones de los últimos 6 meses.

• Agrupación Apropiada: GROUP BY cliente_id agrupa los resultados por el identificador del cliente.

  HAVING COUNT(transaccion_id) > 3 garantiza que solo se seleccionen clientes que han realizado más de 3 transacciones de alto valor.

• Selección y Cálculo Correcto: SUM(monto) AS total_transacciones y AVG(monto) AS promedio_transacciones calculan el total de las transacciones y el promedio por transacción, respectivamente.

Encuentra los empleados que han registrado más de 40 horas extras en los últimos 3 meses y calcula el total de horas extras trabajadas y el promedio de horas extras por semana para esos empleados:

• SELECT empleado_id, SUM(horas_extra) AS total_horas_extra, AVG(horas_extra) / 12 AS promedio_semanal_horas_extra

  FROM tblHorasExtra

  WHERE fecha >= DATEADD(YEAR, -1, GETDATE())

  GROUP BY empleado_id

  HAVING SUM(horas_extra) > 40;

• SELECT empleado_id, SUM(horas_extra) AS total_horas_extra, AVG(horas_extra) / 12 AS promedio_semanal_horas_extra

  FROM tblHorasExtra

  WHERE fecha >= DATEADD(MONTH, -3, GETDATE())

  GROUP BY empleado_id

  HAVING COUNT(horas_extra) > 40;

• SELECT empleado_id, SUM(horas_extra) AS total_horas_extra, AVG(horas_extra) / 4 AS promedio_semanal_horas_extra

  FROM tblHorasExtra

  WHERE fecha >= DATEADD(MONTH, -3, GETDATE())

  GROUP BY empleado_id

  HAVING SUM(horas_extra) > 40;

• SELECT empleado_id, SUM(horas_extra) AS total_horas_extra, AVG(horas_extra) / 12 AS promedio_semanal_horas_extra

  FROM tblHorasExtra

  WHERE fecha >= DATEADD(MONTH, -3, GETDATE())

  GROUP BY empleado_id

  HAVING SUM(horas_extra) > 40;

Answer explanation

• fecha >= DATEADD(MONTH, -3, GETDATE()) asegura que solo se consideren las horas extras registradas en los últimos 3 meses.

• GROUP BY empleado_id agrupa los resultados por el identificador del empleado.

• Condición HAVING Correcta: HAVING SUM(horas_extra) > 40 garantiza que solo se seleccionen empleados que han registrado más de 40 horas extras.

• SUM(horas_extra) AS total_horas_extra calcula el total de horas extras trabajadas, y AVG(horas_extra) / 12 AS promedio_semanal_horas_extra calcula el promedio semanal de horas extras (asumiendo 12 semanas en 3 meses).