SQL_ Alias, columnas calculadas y funciones de agregación

SQL: Columnas calculadas, alias y agregaciones

Ejercicios prácticos sobre la tabla empleados (MySQL 8).

1) Base de datos y datos de ejemplo

Copia y pega en MySQL (bloque copiable):

-- Crear base de datos y usarla
CREATE DATABASE empresa;
USE empresa;

-- (Recrear tabla si existía)
DROP TABLE IF EXISTS empleados;

-- Tabla de referencia
CREATE TABLE empleados (
  id_empleado INT PRIMARY KEY,
  nombre  VARCHAR(100) NOT NULL,
  edad INT,
  salario  DECIMAL(10,2),
  departamento VARCHAR(50),
  fecha_alta DATE
);

-- Datos de ejemplo (10 filas, varios departamentos)
INSERT INTO empleados (id_empleado, nombre, edad, salario, departamento, fecha_alta) VALUES
(1,  'Ana Torres',28, 2100.00, 'Marketing','2023-02-10'),
(2,  'Luis Pérez',35, 2800.50, 'Ventas','2022-06-15'),
(3,  'Marta Gómez',41, 3200.00,'IT','2021-09-01'),
(4,  'Carlos Ruiz',24, 1800.00, 'Marketing','2024-01-20'),
(5,  'Sofía López',30, 2500.75, 'RRHH','2020-11-12'),
(6,  'Javier Díaz',45, 4000.00, 'Dirección','2019-03-08'),
(7,  'Elena Martín',29, 2300.00, 'Ventas','2023-07-25'),
(8,  'Pablo Ortega',38, 2950.00, 'IT','2022-02-01'),
(9,  'Nuria Santos',33, 2700.00, 'RRHH','2021-12-05'),
(10, 'Diego Navarro',27, 1900.00, 'Soporte','2024-05-19');

-- Verifica
SELECT * FROM empleados;

2) Columnas calculadas y alias

Empleado (alias de nombre) y SalarioAnual = salario × 12.

SELECT nombre AS Empleado, salario * 12 AS SalarioAnual FROM empleados;

Explicación (docente)

Alias (AS) mejora la legibilidad del resultado y el consumo en informes. La operación es fila a fila. Si salario es NULL, el producto también lo será. Para evitarlo: COALESCE(salario,0)*12.

Buena práctica: calcula con precisión y redondea solo al presentar.

Nombre, edad y Edad_5 = edad + 5.

SELECT nombre, edad, (edad + 5) AS Edad_5 FROM empleados;

Explicación (docente)

Las columnas derivadas no se persisten: se calculan al ejecutar la consulta. Ten en cuenta la propagación de NULL. Para valores por defecto, usa COALESCE.

SalarioNeto con retención del 15% (× 0.85).

SELECT nombre, salario * 0.85 AS SalarioNeto FROM empleados;

Explicación (docente)

Para finanzas, DECIMAL ofrece precisión decimal. Si la retención cambia, evita “números mágicos”: guárdala en una tabla de parámetros.

Concatenación: Etiqueta = nombre + ‘ – ‘ + departamento.

SELECT nombre, CONCAT(nombre, ‘ – ‘, departamento) AS Etiqueta FROM empleados;

Explicación (docente)

CONCAT devuelve cadena vacía con NULL; CONCAT_WS omite nulos y gestiona el separador.

Salario mensual con 2 decimales.

SELECT nombre, ROUND(salario / 12, 2) AS SalarioMensual FROM empleados;

Explicación (docente)

Redondea en presentación (no en cálculo intermedio) para evitar errores acumulados.

Primas: Prima5 = ×1.05, Prima10 = ×1.10.

SELECT nombre, salario * 1.05 AS Prima5, salario * 1.10 AS Prima10 FROM empleados;

Explicación (docente)

Parametriza los porcentajes en una tabla si cambian con frecuencia. Evita “números mágicos” en consultas.

3) Consultas de agregación

Total de empleados con COUNT(*).

SELECT COUNT(*) AS TotalEmpleados FROM empleados;

Explicación (docente)

Diferencia: COUNT(*) cuenta filas; COUNT(col) ignora nulos de col. No requiere GROUP BY para un único escalar global.

Salario medio global con AVG.

SELECT ROUND(AVG(salario), 2) AS SalarioMedio FROM empleados;

Explicación (docente)

AVG ignora nulos. Si quieres tratarlos como 0, usa AVG(COALESCE(salario,0)) y deja constancia del criterio.

Salario mínimo y máximo.

SELECT MIN(salario) AS SalarioMin, MAX(salario) AS SalarioMax FROM empleados;

Explicación (docente)

Para conocer quién cobra el mínimo/máximo, combina con ORDER BY salario ASC/DESC LIMIT 1 o funciones ventana.

Edad media por departamento.

SELECT departamento, AVG(edad) AS EdadMedia FROM empleados GROUP BY departamento ORDER BY departamento;

Explicación (docente)

Recuerda: WHERE filtra antes de agrupar; HAVING filtra después, sobre agregados (p. ej., HAVING AVG(edad)>35).

Empleados por departamento (de mayor a menor).

SELECT departamento, COUNT(*) AS Total FROM empleados GROUP BY departamento ORDER BY Total DESC;

Explicación (docente)

Si necesitas incluir departamentos sin empleados, requerirás una tabla departamentos y LEFT JOIN (fuera de esta píldora).

Masa salarial por departamento (SUM).

SELECT departamento, ROUND(SUM(salario), 2) AS MasaSalarial FROM empleados GROUP BY departamento ORDER BY MasaSalarial DESC;

Explicación (docente)

SUM ignora nulos. Para contar nulos como 0: SUM(COALESCE(salario,0)). Ordenar por masa salarial ayuda a priorizar decisiones de coste.

4) Filtrado tras la agregación: `HAVING` (3 ejemplos)

Recuerda: WHERE filtra filas antes de agrupar; HAVING filtra los grupos resultantes.

1) Departamentos con 3 o más empleados.

SELECT
  departamento,
  COUNT(*) AS Total
FROM empleados
GROUP BY departamento
HAVING Total >= 3
ORDER BY Total DESC;

Explicación (docente)

Agrupamos por departamento y filtramos los grupos con HAVING según el agregado COUNT(*). En MySQL puedes referirte al alias Total dentro de HAVING.

2) Departamentos con salario medio > 2700 y edad media < 35.

SELECT
  departamento,
  ROUND(AVG(salario), 2) AS SalarioMedio,
  ROUND(AVG(edad),    1) AS EdadMedia
FROM empleados
GROUP BY departamento
HAVING SalarioMedio > 2700
   AND EdadMedia    < 35
ORDER BY SalarioMedio DESC;

Explicación (docente)

Combinamos condiciones sobre agregados. WHERE no sirve con AVG porque actúa antes de agrupar; HAVING filtra los grupos ya calculados.

3) Departamentos con masa salarial > 6000 y al menos un salario ≥ 3000.

SELECT
  departamento,
  ROUND(SUM(salario), 2) AS MasaSalarial,
  MAX(salario)          AS SalarioMax
FROM empleados
GROUP BY departamento
HAVING MasaSalarial > 6000
   AND SalarioMax   >= 3000
ORDER BY MasaSalarial DESC;

Explicación (docente)

“Al menos uno cumple” se expresa con MAX(salario) ≥ 3000 o SUM(salario >= 3000) >= 1 (TRUE=1 en MySQL). Ambas son válidas en HAVING.

Currículum

Columnas calculadas, Alias, Agregaciones y HAVING

SQL_ Alias, columnas calculadas y funciones de agregación

1) Base de datos y datos de ejemplo

2) Columnas calculadas y alias

3) Consultas de agregación

4) Filtrado tras la agregación: HAVING (3 ejemplos)

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4) Filtrado tras la agregación: `HAVING` (3 ejemplos)