Descomposición del problema

Introducción

En la ciencia de datos, los problemas complejos pueden parecer abrumadores a primera vista. Sin embargo, una estrategia eficaz para manejar estos desafíos es descomponerlos en partes más pequeñas y manejables. La descomposición del problema no solo hace que el análisis sea más comprensible, sino que también facilita la identificación de errores y mejora la mantenibilidad del código. En este artículo, exploraremos cómo usar subconsultas y CTEs (Common Table Expressions) para descomponer consultas SQL en partes más pequeñas y analíticamente significativas.

Explicación principal con ejemplos

La descomposición del problema implica dividir un problema grande en varias preguntas más específicas. Este enfoque permite abordar cada subproblema de manera independiente, lo que resulta en una solución más clara y manejable.

Ejemplo 1: Consulta compleja con subconsulta

Supongamos que tenemos una base de datos de ventas donde queremos encontrar los productos con el mayor número de ventas por mes. Sin descomponer la consulta, esto podría resultar en un código confuso:

SELECT producto_id, SUM(cantidad) AS total_vendido
FROM ventas
WHERE YEAR(fecha_venta) = 2023 AND MONTH(fecha_venta) IN (1, 2)
GROUP BY producto_id
ORDER BY total_vendido DESC
LIMIT 1;

Ahora, descompongamos esta consulta en partes más pequeñas:

WITH VentasMes AS (
    SELECT producto_id, SUM(cantidad) AS total_vendido
    FROM ventas
    WHERE YEAR(fecha_venta) = 2023 AND MONTH(fecha_venta) IN (1, 2)
    GROUP BY producto_id
),
TopVentas AS (
    SELECT producto_id, MAX(total_vendido) AS max_total_vendido
    FROM VentasMes
    GROUP BY producto_id
)
SELECT producto_id
FROM TopVentas;

Ejemplo 2: Consulta con CTEs

Vamos a considerar otro ejemplo donde necesitamos calcular el rendimiento promedio de los empleados y luego identificar aquellos que están por debajo del promedio. Sin descomponer, la consulta podría ser:

SELECT empleado_id, AVG(salario) AS avg_salario
FROM (
    SELECT empleado_id, salario
    FROM salario
    WHERE depto = 'Ventas'
)
GROUP BY empleado_id
HAVING avg_salario < (SELECT AVG(salario) FROM salario WHERE depto = 'Ventas');

Descompongamos esta consulta:

WITH SalariosVentas AS (
    SELECT empleado_id, salario
    FROM salario
    WHERE depto = 'Ventas'
),
RendimientoPromedio AS (
    SELECT AVG(salario) AS avg_salario
    FROM SalariosVentas
)
SELECT empleado_id
FROM SalariosVentas
WHERE salario < (SELECT avg_salario FROM RendimientoPromedio);

Errores típicos / trampas

1. Usar subconsultas innecesarias: Las subconsultas pueden volverse costosas en términos de rendimiento si se usan de manera innecesaria. Asegúrate de que cada subconsulta responde a una pregunta específica y contribuye al resultado final.

1. Negligencia en la legibilidad del código: Consultas complejas y sin descomponer pueden ser difíciles de entender para otros desarrolladores o incluso para uno mismo en el futuro. Utiliza CTEs y alias apropiados para mejorar la claridad.

1. Ineficiencia en el uso de variables derivadas: Las funciones condicionales (CASE WHEN) deben usarse con moderación y solo cuando no exista una alternativa más eficiente. Pueden volverse complejas rápidamente, especialmente si se utilizan dentro de subconsultas.

Checklist accionable

1. Identifica las partes principales del problema: Divide el problema en partes manejables.
2. Usa CTEs para cada subproblema: Esto hace que la consulta sea más legible y mantenible.
3. Evita subconsultas innecesarias: Evalúa si una subconsulta es realmente necesaria o si puede ser reemplazada por otra función de agregación.
4. Utiliza alias inteligentes: Asegúrate de usar alias que den sentido a cada parte de la consulta.
5. Comprueba la legibilidad del código: Una consulta bien estructurada y comentada es más fácil de entender y mantener.

Siguientes pasos

• Practica con datos reales: Aplica el enfoque de descomposición en consultas prácticas usando bases de datos reales.
• Revisa la documentación oficial de SQL: Asegúrate de tener una comprensión sólida de cómo funcionan las CTEs y subconsultas.
• Usa herramientas de consulta optimizadas: Las herramientas como EXPLAIN PLAN pueden ayudarte a identificar posibles problemas de rendimiento en tus consultas.

Siguiendo estas estrategias, podrás abordar problemas complejos de manera más eficiente y garantizar que tu código SQL sea legible, mantenible y eficaz.