SQL para fundadores

Al finalizar, podrás contestar preguntas operativas de negocio (cuántos usuarios, cuánto facturado, qué promedio, en qué ventana temporal) directamente en SQL usando funciones de agregación (COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX) y funciones de fecha (NOW, date_trunc, interval), entendiendo por qué el motor relacional aplica esa proyección sobre grupos de filas en milisegundos y cómo NULL puede romper la cifra que enseñas en un dashboard.

Al finalizar, podrás escribir consultas SQL con GROUP BY para responder preguntas de negocio reales — pedidos por cliente, MRR por cohorte, churn por canal — y distinguir con seguridad cuándo filtrar antes con WHERE y cuándo después con HAVING, justificando cada decisión por dónde se evalúa la condición en el orden lógico de ejecución del motor.

Al finalizar, podrás elegir entre INNER, LEFT, RIGHT y FULL JOIN según la pregunta de negocio, interpretar el resultado con un diagrama de Venn, y escribir consultas que combinen dos tablas (customers + orders) preservando los huérfanos cuando importan al análisis.

Al finalizar, podrás resolver preguntas que tocan 3+ tablas escribiendo JOINs encadenados, subqueries (correlated y uncorrelated) y CTEs con WITH, eligiendo el formato que se lee más claro y mide más rápido en EXPLAIN ANALYZE.

Al finalizar, podras escribir INSERT, UPDATE y DELETE con seguridad de produccion, envolverlos en transacciones (BEGIN/SAVEPOINT/COMMIT/ROLLBACK) que respeten ACID, aplicar UPSERT (INSERT ... ON CONFLICT) en lugar de la secuencia SELECT + INSERT-or-UPDATE susceptible a condiciones de carrera, decidir entre hard delete y soft delete segun el dominio, dividir mutaciones masivas en lotes para no bloquear tablas, y reconocer el anti-patron del UPDATE o DELETE sin WHERE antes de pulsar Enter.

Al finalizar, podrás aplicar window functions de SQL:2003 (ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK, LAG, LEAD, SUM OVER) para responder preguntas comparativas fila-a-fila (rankings, deltas mes-vs-mes, running totals) sin self-joins, decidiendo con criterio cuándo una window function es la herramienta correcta y cuándo GROUP BY sigue siendo mejor.

Al finalizar, podrás diseñar un esquema relacional en 3NF aplicando primary keys, foreign keys, NOT NULL y UNIQUE, y decidir con criterio cuándo denormalizar para optimizar lectura sin sacrificar integridad.

Al finalizar, podras decidir donde anadir un indice B-tree (FKs, columnas WHERE/JOIN selectivas) y donde no (columnas booleanas, tablas pequenas, write-heavy), interpretar EXPLAIN ANALYZE para distinguir Seq Scan de Index Scan, y disenar un composite index con el orden correcto de columnas.

Al finalizar, podrás diseñar y aplicar migraciones SQL idempotentes versionadas (con up y down), implementar la regla 3-2-1 de backups, distinguir backups lógicos (pg_dump) de backups físicos con Point-In-Time Recovery, y ejecutar un restore test mensual sobre una base aislada — la única prueba que valida que tu backup sirve para recuperarte.

Al finalizar, podrás construir el dashboard SQL completo de un founder SaaS — MRR mensual, churn, retention por cohorte, LTV promedio y top customers — integrando CTEs (WITH), window functions (LAG, ROW_NUMBER) y JOINs sobre tablas subscriptions/customers/events, escribiendo las 5 queries canónicas que cualquier inversor te puede pedir en una reunión y respondiendo en menos de 30 segundos sin recurrir a Stripe, ChartMogul ni hojas de cálculo intermedias.