Agrupar y resumir

1.Funciones de agregación

Hasta ahora cada fila del resultado era una fila de la tabla. Las funciones de agregación resumen muchas filas en un solo valor:

SELECT COUNT(*)    AS cuantos,
       SUM(stock)   AS stock_total,
       AVG(precio)  AS promedio,
       MIN(precio)  AS barato,
       MAX(precio)  AS caro
FROM productos;

Resultado esperado

Sin GROUP BY, toda la tabla (o las filas que pasen el WHERE) se resume en una sola fila. No puedes mezclar una columna normal con una agregada si no la agrupas.

2.Cómo tratan los NULL

Al unir clientes con pedidos con LEFT JOIN (lección 5), Diego aparece con NULL en el pedido. Mira la diferencia:

SELECT COUNT(*) AS filas, COUNT(p.id) AS con_pedido
FROM clientes c
LEFT JOIN pedidos p ON p.cliente_id = c.id;

Resultado esperado

Hay 5 filas (4 pedidos y la fila de Diego), pero solo 4 tienen pedido. Elegir bien entre COUNT(*) y COUNT(columna) es el error más común al contar «cuántos hay».

3.GROUP BY: un resumen por grupo

GROUP BY reúne las filas que comparten el mismo valor en una columna y aplica la función a cada grupo:

SELECT categoria,
       COUNT(*)    AS cuantos,
       AVG(precio) AS promedio,
       SUM(stock)  AS stock_total
FROM productos
GROUP BY categoria
ORDER BY categoria;

Resultado esperado

La regla: toda columna del SELECT debe estar en el GROUP BY o dentro de una función de agregación. Aquí, categoria está agrupada y el resto va dentro de COUNT, AVG y SUM.

4.Agrupar con JOIN: informes reales

Lo potente llega al combinar JOIN y GROUP BY. ¿Cuántos pedidos ha hecho y cuánto ha gastado cada cliente? El gasto de cada línea es cantidad × precio.

SELECT c.nombre,
       COUNT(DISTINCT p.id) AS pedidos,
       COALESCE(SUM(l.cantidad * pr.precio), 0) AS gasto
FROM clientes c
LEFT JOIN pedidos p       ON p.cliente_id = c.id
LEFT JOIN lineas_pedido l ON l.pedido_id  = p.id
LEFT JOIN productos pr    ON pr.id        = l.producto_id
GROUP BY c.id
ORDER BY gasto DESC;

Resultado esperado

• LEFT JOIN mantiene a Diego en el informe.
• COUNT(DISTINCT p.id) cuenta pedidos distintos (un pedido con varias líneas aparece varias veces antes de agrupar).
• COALESCE(valor, 0) sustituye NULL por 0: así Diego muestra 0.00 y no NULL.

5.HAVING: filtrar grupos

WHERE filtra filas antes de agrupar. Para filtrar grupos ya calculados (por ejemplo «solo las categorías con 2 o más productos») se usa HAVING:

SELECT categoria, COUNT(*) AS cuantos
FROM productos
GROUP BY categoria
HAVING COUNT(*) >= 2;

Resultado esperado

Y puedes combinar ambos: primero WHERE descarta los productos baratos y después HAVING exige 2 o más por categoría:

SELECT categoria, COUNT(*) AS cuantos
FROM productos
WHERE precio > 50
GROUP BY categoria
HAVING COUNT(*) >= 2;

Resultado esperado

Esto es el orden en que el motor trabaja:

Por eso en WHERE no se puede usar COUNT(*) (los grupos aún no existen) y en HAVING sí.

6.Pruébalo: laboratorio de resúmenes

Elige la función, si quieres agrupar por categoría y si quieres exigir al menos 2 productos por grupo. Cada combinación es una consulta real ejecutada en SQLite sobre productos.

7.Errores frecuentes

• Columna sin agrupar: SELECT categoria, nombre, COUNT(*) … GROUP BY categoria mezcla una columna que no está agrupada. PostgreSQL da error; SQLite devuelve un valor cualquiera.
• Usar WHERE COUNT(*) > 1: los grupos aún no existen en el WHERE. Usa HAVING.
• Confundir COUNT(*) con COUNT(columna) cuando hay NULL (por ejemplo tras un LEFT JOIN).
• Contar filas duplicadas por un JOIN: si un pedido tiene 3 líneas, aparece 3 veces. Usa COUNT(DISTINCT p.id).
• Olvidar que AVG ignora los NULL: el promedio es solo de los valores que existen.
• Filtrar con HAVING algo que podía ir en WHERE: funciona, pero es menos eficiente porque agrupa más filas de las necesarias.
• Mostrar decimales largos: redondea con ROUND(AVG(precio), 2).

8.Glosario