SQL · Lección 02 de 15

SELECT, FROM y WHERE en profundidad

WHERE es donde ocurre la magia del filtrado. En esta lección dominás todas las formas de filtrar datos: rangos, listas, patrones de texto, valores nulos y combinaciones lógicas.

80–100 min Prerrequisitos: SQL 01

Concepto teórico

Anatomía completa del SELECT

SELECT columnas          -- qué querés ver
FROM tabla               -- de dónde
WHERE condiciones        -- filtro de filas
ORDER BY columna         -- orden (próxima lección)
LIMIT n;                 -- cantidad máxima

El orden de las cláusulas es fijo. No podés poner WHERE antes de FROM ni LIMIT antes de ORDER BY. SQL exige este orden exacto.

Operadores de comparación en WHERE

Operador	Significado	Ejemplo
`=`	Igual a	`WHERE ciudad = 'Buenos Aires'`
`!= o <>`	Distinto de	`WHERE estado <> 'inactivo'`
`> >= < <=`	Mayor, menor	`WHERE score >= 650`
`BETWEEN a AND b`	Rango inclusivo	`WHERE score BETWEEN 600 AND 800`
`IN (v1, v2, ...)`	Pertenece a lista	`WHERE ciudad IN ('BsAs', 'Córdoba')`
`LIKE 'patrón'`	Coincide con patrón	`WHERE nombre LIKE 'Gar%'`
`IS NULL`	Es nulo	`WHERE email IS NULL`
`IS NOT NULL`	No es nulo	`WHERE email IS NOT NULL`
`NOT`	Niega condición	`WHERE NOT activo = 1`

BETWEEN — rangos inclusivos

BETWEEN a AND b equivale a columna >= a AND columna <= b. Incluye ambos extremos. Es más legible para rangos:

-- Score entre 600 y 800 (inclusive)
WHERE score BETWEEN 600 AND 800
-- Equivale a: WHERE score >= 600 AND score <= 800

IN — lista de valores

IN (v1, v2, v3) reemplaza múltiples condiciones OR. Es mucho más limpio:

-- En vez de:
WHERE ciudad = 'BsAs' OR ciudad = 'Córdoba' OR ciudad = 'Rosario'
-- Usá:
WHERE ciudad IN ('BsAs', 'Córdoba', 'Rosario')

LIKE — búsqueda por patrón

LIKE permite buscar texto que coincida con un patrón usando wildcards:

% — coincide con cualquier cantidad de caracteres (0 o más)
_ — coincide con exactamente UN carácter

Patrón	Match	No match
`'Gar%'`	García, Garza, Gar	Agarro, Pegar
`'%ez'`	Pérez, López, Fernández	Pérezito
`'%an%'`	Fernández, Banco, Manzana	Pedro
`'_ópez'`	López	Gómez (no tiene 5 letras con ópez)

IS NULL — valores faltantes

NUNCA uses = NULL. En SQL, NULL no es un valor — es la ausencia de valor. La comparación columna = NULL SIEMPRE da NULL (ni True ni False). Tenés que usar IS NULL o IS NOT NULL.

NULL en análisis de datos: NULL es el equivalente al NaN de pandas. Representa "dato faltante" y tiene comportamiento especial: cualquier operación con NULL da NULL. 5 + NULL = NULL, NULL = NULL es NULL (no True). Por eso existe IS NULL como operador especial.

En el trabajo: el 80% de tus consultas SQL van a tener WHERE. Saber filtrar eficientemente es la habilidad #1. "Dame los clientes activos de Buenos Aires con score entre 650 y 800 que tengan email registrado" es una consulta que combina =, BETWEEN, AND e IS NOT NULL — todo lo de esta lección.

Ejemplos explicados paso a paso

Ejemplo 1: BETWEEN para rangos

ejemplo_01_between.sqlSQL

CREATE TABLE clientes (id INTEGER, nombre TEXT, ciudad TEXT, score INTEGER, saldo REAL, email TEXT);
INSERT INTO clientes VALUES (1,'García','Buenos Aires',720,150000,'garcia@mail.com');
INSERT INTO clientes VALUES (2,'López','Córdoba',680,320000,NULL);
INSERT INTO clientes VALUES (3,'Martínez','Rosario',590,45000,'martinez@mail.com');
INSERT INTO clientes VALUES (4,'Pérez','Buenos Aires',810,890000,NULL);
INSERT INTO clientes VALUES (5,'Fernández','Mendoza',645,72000,'fernandez@mail.com');
INSERT INTO clientes VALUES (6,'Sosa','Buenos Aires',750,210000,'sosa@mail.com');

-- BETWEEN: score entre 650 y 750 (inclusivo)
SELECT nombre, score
FROM clientes
WHERE score BETWEEN 650 AND 750;

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Ejemplo 2: IN para listas de valores

ejemplo_02_in.sqlSQL

CREATE TABLE clientes (id INTEGER, nombre TEXT, ciudad TEXT, score INTEGER, saldo REAL);
INSERT INTO clientes VALUES (1,'García','Buenos Aires',720,150000);
INSERT INTO clientes VALUES (2,'López','Córdoba',680,320000);
INSERT INTO clientes VALUES (3,'Martínez','Rosario',590,45000);
INSERT INTO clientes VALUES (4,'Pérez','Buenos Aires',810,890000);
INSERT INTO clientes VALUES (5,'Fernández','Mendoza',645,72000);
INSERT INTO clientes VALUES (6,'Sosa','Tucumán',700,95000);

-- IN: clientes de ciertas ciudades
SELECT nombre, ciudad, score
FROM clientes
WHERE ciudad IN ('Buenos Aires', 'Córdoba', 'Rosario');

-- NOT IN: excluir ciudades
-- SELECT nombre, ciudad FROM clientes
-- WHERE ciudad NOT IN ('Buenos Aires');

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Ejemplo 3: LIKE para búsqueda de texto

ejemplo_03_like.sqlSQL

CREATE TABLE clientes (id INTEGER, nombre TEXT, ciudad TEXT, email TEXT);
INSERT INTO clientes VALUES (1,'García','Buenos Aires','garcia@banco.com');
INSERT INTO clientes VALUES (2,'González','Córdoba','gonzalez@gmail.com');
INSERT INTO clientes VALUES (3,'Gómez','Rosario','gomez@banco.com');
INSERT INTO clientes VALUES (4,'López','Buenos Aires','lopez@yahoo.com');
INSERT INTO clientes VALUES (5,'Pérez','Mendoza',NULL);

-- Nombres que empiezan con 'G'
SELECT nombre FROM clientes WHERE nombre LIKE 'G%';

-- Emails del dominio banco.com
-- SELECT nombre, email FROM clientes WHERE email LIKE '%@banco.com';

-- Nombres de exactamente 5 letras
-- SELECT nombre FROM clientes WHERE nombre LIKE '_____';

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Ejemplo 4: IS NULL / IS NOT NULL

ejemplo_04_null.sqlSQL

CREATE TABLE clientes (id INTEGER, nombre TEXT, email TEXT, telefono TEXT, score INTEGER);
INSERT INTO clientes VALUES (1,'García','garcia@mail.com','+5411234567',720);
INSERT INTO clientes VALUES (2,'López',NULL,'+5435123456',680);
INSERT INTO clientes VALUES (3,'Martínez','martinez@mail.com',NULL,590);
INSERT INTO clientes VALUES (4,'Pérez',NULL,NULL,810);
INSERT INTO clientes VALUES (5,'Fernández','fernandez@mail.com','+5426112233',645);

-- Clientes SIN email (dato faltante)
SELECT nombre, email FROM clientes WHERE email IS NULL;

-- Clientes CON email registrado
-- SELECT nombre, email FROM clientes WHERE email IS NOT NULL;

-- Clientes sin NINGÚN dato de contacto
-- SELECT nombre FROM clientes
-- WHERE email IS NULL AND telefono IS NULL;

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Ejemplo 5: Combinación compleja de filtros

ejemplo_05_combinado.sqlSQL

CREATE TABLE clientes (id INTEGER, nombre TEXT, ciudad TEXT, score INTEGER, saldo REAL, email TEXT, activo INTEGER);
INSERT INTO clientes VALUES (1,'García','Buenos Aires',720,150000,'garcia@mail.com',1);
INSERT INTO clientes VALUES (2,'López','Córdoba',680,320000,NULL,1);
INSERT INTO clientes VALUES (3,'Martínez','Rosario',590,45000,'martinez@mail.com',0);
INSERT INTO clientes VALUES (4,'Pérez','Buenos Aires',810,890000,NULL,1);
INSERT INTO clientes VALUES (5,'Fernández','Mendoza',645,72000,'fernandez@mail.com',1);
INSERT INTO clientes VALUES (6,'Sosa','Buenos Aires',750,210000,'sosa@mail.com',1);

-- Consulta compleja: clientes activos de BsAs con score >= 700 y email registrado
SELECT nombre, score, saldo, email
FROM clientes
WHERE activo = 1
  AND ciudad = 'Buenos Aires'
  AND score >= 700
  AND email IS NOT NULL;

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Referencia rápida

Operador	Uso	Ejemplo
`BETWEEN a AND b`	Rango inclusivo	`WHERE score BETWEEN 600 AND 800`
`IN (lista)`	Pertenece a lista	`WHERE ciudad IN ('BsAs','Cba')`
`NOT IN (lista)`	No pertenece	`WHERE ciudad NOT IN ('BsAs')`
`LIKE '%texto%'`	Contiene texto	`WHERE email LIKE '%banco%'`
`LIKE 'texto%'`	Empieza con	`WHERE nombre LIKE 'Gar%'`
`LIKE '%texto'`	Termina con	`WHERE nombre LIKE '%ez'`
`IS NULL`	Es nulo	`WHERE email IS NULL`
`IS NOT NULL`	No es nulo	`WHERE email IS NOT NULL`
`NOT`	Niega condición	`WHERE NOT score > 700`

Ejercicios

Nivel 1 · Básico

Ejercicio 1: BETWEEN

Traé clientes con score entre 650 y 750. Debe incluir García.

ejercicio_01.sqlDebe incluir "García"

CREATE TABLE clientes (id INTEGER, nombre TEXT, score INTEGER, saldo REAL);
INSERT INTO clientes VALUES (1,'García',720,150000);
INSERT INTO clientes VALUES (2,'López',680,320000);
INSERT INTO clientes VALUES (3,'Martínez',590,45000);
INSERT INTO clientes VALUES (4,'Pérez',810,890000);
INSERT INTO clientes VALUES (5,'Fernández',645,72000);

-- Score entre 650 y 750:

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Nivel 1 · Básico

Ejercicio 2: IN

Traé clientes de Buenos Aires, Córdoba o Rosario usando IN. Debe incluir Martínez.

ejercicio_02.sqlDebe incluir "Martínez"

CREATE TABLE clientes (id INTEGER, nombre TEXT, ciudad TEXT, score INTEGER);
INSERT INTO clientes VALUES (1,'García','Buenos Aires',720);
INSERT INTO clientes VALUES (2,'López','Córdoba',680);
INSERT INTO clientes VALUES (3,'Martínez','Rosario',590);
INSERT INTO clientes VALUES (4,'Pérez','Buenos Aires',810);
INSERT INTO clientes VALUES (5,'Fernández','Mendoza',645);

-- Usando IN:

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Nivel 1 · Básico

Ejercicio 3: LIKE con %

Traé clientes cuyo nombre empiece con 'P'. Debe incluir Pérez.

ejercicio_03.sqlDebe incluir "Pérez"

CREATE TABLE clientes (id INTEGER, nombre TEXT, score INTEGER);
INSERT INTO clientes VALUES (1,'García',720);
INSERT INTO clientes VALUES (2,'López',680);
INSERT INTO clientes VALUES (3,'Martínez',590);
INSERT INTO clientes VALUES (4,'Pérez',810);
INSERT INTO clientes VALUES (5,'Palacios',700);

-- Nombres que empiezan con P:

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Nivel 2 · Intermedio

Ejercicio 4: IS NULL

Traé clientes que NO tengan email. Debe incluir López.

ejercicio_04.sqlDebe incluir "López"

CREATE TABLE clientes (id INTEGER, nombre TEXT, email TEXT, score INTEGER);
INSERT INTO clientes VALUES (1,'García','garcia@mail.com',720);
INSERT INTO clientes VALUES (2,'López',NULL,680);
INSERT INTO clientes VALUES (3,'Martínez','martinez@mail.com',590);
INSERT INTO clientes VALUES (4,'Pérez',NULL,810);

-- Sin email:

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Nivel 2 · Intermedio

Ejercicio 5: NOT IN

Traé clientes que NO sean de Buenos Aires ni de Córdoba. Debe incluir Fernández.

ejercicio_05.sqlDebe incluir "Fernández"

CREATE TABLE clientes (id INTEGER, nombre TEXT, ciudad TEXT, score INTEGER);
INSERT INTO clientes VALUES (1,'García','Buenos Aires',720);
INSERT INTO clientes VALUES (2,'López','Córdoba',680);
INSERT INTO clientes VALUES (3,'Martínez','Rosario',590);
INSERT INTO clientes VALUES (4,'Pérez','Buenos Aires',810);
INSERT INTO clientes VALUES (5,'Fernández','Mendoza',645);

-- NOT IN:

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Nivel 2 · Intermedio

Ejercicio 6: LIKE con % al inicio y final

Traé clientes cuyo email contenga "banco". Debe incluir garcia.

ejercicio_06.sqlDebe incluir "garcia"

CREATE TABLE clientes (id INTEGER, nombre TEXT, email TEXT);
INSERT INTO clientes VALUES (1,'García','garcia@banco.com');
INSERT INTO clientes VALUES (2,'López','lopez@gmail.com');
INSERT INTO clientes VALUES (3,'Pérez','perez@banco.com.ar');
INSERT INTO clientes VALUES (4,'Sosa','sosa@yahoo.com');

-- Emails que contienen "banco":

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Nivel 3 · Avanzado

Ejercicio 7: Combinación AND + BETWEEN + IS NOT NULL

Traé clientes activos con score entre 600 y 800 que tengan email. Debe incluir Sosa.

ejercicio_07.sqlDebe incluir "Sosa"

CREATE TABLE clientes (id INTEGER, nombre TEXT, score INTEGER, email TEXT, activo INTEGER);
INSERT INTO clientes VALUES (1,'García',720,'garcia@mail.com',1);
INSERT INTO clientes VALUES (2,'López',680,NULL,1);
INSERT INTO clientes VALUES (3,'Martínez',590,'martinez@mail.com',0);
INSERT INTO clientes VALUES (4,'Pérez',810,NULL,1);
INSERT INTO clientes VALUES (5,'Sosa',750,'sosa@mail.com',1);

-- Combiná condiciones:

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Nivel 3 · Avanzado

Ejercicio 8: OR con paréntesis

Traé clientes que: (sean de BsAs Y tengan score > 700) O (tengan saldo > 300000). Debe incluir López.

ejercicio_08.sqlDebe incluir "López"

CREATE TABLE clientes (id INTEGER, nombre TEXT, ciudad TEXT, score INTEGER, saldo REAL);
INSERT INTO clientes VALUES (1,'García','Buenos Aires',720,150000);
INSERT INTO clientes VALUES (2,'López','Córdoba',680,320000);
INSERT INTO clientes VALUES (3,'Martínez','Rosario',590,45000);
INSERT INTO clientes VALUES (4,'Pérez','Buenos Aires',810,890000);

-- Usá paréntesis:

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Nivel 3 · Avanzado

Ejercicio 9: LIKE + IN + IS NOT NULL

Traé clientes con nombre que termine en 'ez', de BsAs o Córdoba, que tengan email. Debe incluir Pérez o López.

ejercicio_09.sqlDebe incluir "ez"

CREATE TABLE clientes (id INTEGER, nombre TEXT, ciudad TEXT, email TEXT);
INSERT INTO clientes VALUES (1,'García','Buenos Aires','garcia@mail.com');
INSERT INTO clientes VALUES (2,'López','Córdoba','lopez@mail.com');
INSERT INTO clientes VALUES (3,'Pérez','Buenos Aires',NULL);
INSERT INTO clientes VALUES (4,'Martínez','Rosario','martinez@mail.com');
INSERT INTO clientes VALUES (5,'Gómez','Córdoba','gomez@mail.com');

-- LIKE + IN + IS NOT NULL:

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Nivel 4 · Desafío

Ejercicio 10: Consulta de análisis completa

Contá cuántos clientes activos de Buenos Aires tienen score >= 700 y email registrado. Debe incluir 2.

ejercicio_10.sqlDebe incluir "2"

CREATE TABLE clientes (id INTEGER, nombre TEXT, ciudad TEXT, score INTEGER, email TEXT, activo INTEGER);
INSERT INTO clientes VALUES (1,'García','Buenos Aires',720,'garcia@mail.com',1);
INSERT INTO clientes VALUES (2,'López','Córdoba',680,NULL,1);
INSERT INTO clientes VALUES (3,'Martínez','Buenos Aires',590,'martinez@mail.com',0);
INSERT INTO clientes VALUES (4,'Pérez','Buenos Aires',810,NULL,1);
INSERT INTO clientes VALUES (5,'Sosa','Buenos Aires',750,'sosa@mail.com',1);
INSERT INTO clientes VALUES (6,'Luna','Mendoza',700,'luna@mail.com',1);

-- COUNT con múltiples filtros:

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Resumen y conexión

BETWEEN a AND b filtra rangos (inclusivo). Más legible que >= AND <=.
IN (v1, v2) reemplaza múltiples OR. NOT IN excluye.
LIKE con % (cualquier chars) y _ (un char) busca patrones de texto.
IS NULL / IS NOT NULL para valores faltantes. NUNCA = NULL.
Los paréntesis controlan la precedencia de AND/OR (AND se evalúa antes que OR).

En la siguiente lección (03 · Operadores y filtros avanzados) vas a aprender CASE WHEN, COALESCE, NULLIF y CAST — las herramientas para transformar datos dentro del SELECT.

Recursos: W3Schools — WHERE

Hecho con ❤️ por Rodri Gonzalez