Funciones de cadena en SQL Server

En SQL Server, las funciones de cadena permiten manipular valores basados en cadenas de texto (incluyendo texto y alfanuméricos). También conocidas como “Funciones escalares de cadena”, las funciones de cadena toman uno o más valores de cadenas de texto como argumento y devuelven un valor de cadena modificado.

En SQL Server, cuando trabajamos con cadenas de texto, siempre debes usar comillas simples ' '. ¿Pero qué pasa si queremos incluir un carácter de comilla simple en el valor de la cadena? Bueno, en ese caso, debes escaparla duplicándola. Ejemplo:

SELECT 'Brian O''Conner' AS Nombre;

Resultado:

Nombre
Brian O'Conner

Usos principales de las funciones de cadena en T-SQL

Las funciones de cadena en SQL Server (Transact-SQL) son funciones escalares que operan sobre valores de tipo texto o que pueden convertirse a texto, y devuelven ya sea otra cadena o un número.

Estas funciones son fundamentales para:

• Limpiar o formatear datos de texto
• Extraer subcadenas
• Reemplazar o dividir texto
• Obtener la longitud o el valor numérico asociado a caracteres
• Realizar agregaciones agrupadas sobre texto, etc.

La documentación oficial lista varias funciones con distintos propósitos: manipulación sencilla de caracteres, búsqueda, transformación, agregación, y otras más especializadas.

Función	Qué hace / uso principal
ASCII	Devuelve el código ASCII del primer carácter de una cadena.
CHAR	Devuelve el carácter correspondiente a un código ASCII.
CHARINDEX	Devuelve la posición inicial de una subcadena dentro de otra cadena.
CONCAT	Concatena dos o más cadenas en una sola.
CONCAT_WS	Concatena valores usando un separador especificado.
DIFFERENCE	Compara el valor SOUNDEX de dos cadenas y devuelve un número que mide su similitud fonética.
FORMAT	Devuelve una cadena con formato de número o fecha.
LEFT	Devuelve los primeros n caracteres de una cadena.
LEN	Devuelve la longitud de una cadena (sin contar espacios finales).
LOWER	Convierte una cadena a minúsculas.
LTRIM	Elimina los espacios en blanco a la izquierda de una cadena.
NCHAR	Devuelve el carácter Unicode correspondiente a un código entero.
PATINDEX	Devuelve la posición inicial de un patrón dentro de una cadena.
QUOTENAME	Devuelve una cadena delimitada con corchetes o comillas dobles.
REPLACE	Reemplaza todas las apariciones de una subcadena dentro de una cadena.
REPLICATE	Repite una cadena un número especificado de veces.
REVERSE	Devuelve la cadena en orden inverso.
RIGHT	Devuelve los últimos n caracteres de una cadena.
RTRIM	Elimina los espacios en blanco a la derecha de una cadena.
SOUNDEX	Devuelve el código SOUNDEX de una cadena para comparaciones fonéticas.
SPACE	Devuelve una cadena compuesta por un número especificado de espacios.
STR	Convierte un valor numérico en una cadena con formato.
STRING_AGG	Concatena valores de filas en una cadena con un separador.
STRING_ESCAPE	Devuelve una cadena con caracteres escapados (JSON, etc.).
STRING_SPLIT	Divide una cadena en filas, según un separador.
STUFF	Inserta una cadena dentro de otra en una posición especificada.
SUBSTRING	Devuelve una parte de la cadena, dada posición inicial y longitud.
TRANSLATE	Sustituye caracteres específicos en una cadena según un mapeo.
TRIM	Elimina espacios iniciales y finales de una cadena.
UNICODE	Devuelve el código Unicode del primer carácter de una cadena.
UPPER	Convierte una cadena a mayúsculas.

Veamos un ejemplo sencillo usando la función UPPER, que convierte todo el texto a mayúsculas:

SELECT UPPER('hola mundo');

Ejercicios con funciones T-SQL de cadenas

Imaginemos que somos analistas de datos en Toretto’s Garage y necesitamos manipular y analizar información sobre el reparto y los vehículos de la primera película de Rápidos y Furiosos. Contamos con una base de datos que contiene información sobre los actores, personajes y sus icónicos vehículos.

Esquema de la base de datos Script - setup

1. CONCAT() - Concatenar cadenas

Combinar marca y modelo del vehículo:

SELECT 
    CONCAT(brand, ' ', model) AS vehiculo_completo,
    year
FROM Vehicles;

Resultado:

vehiculo_completo	year
Mitsubishi Eclipse	1995
Toyota Supra MK IV	1994
Nissan 240SX	1993
Acura Integra	1990
Honda S2000	2000
Volkswagen Jetta	1991
Chevrolet S-10	1998

2. UPPER() y LOWER() - Mayúsculas y minúsculas

Mostrar nombres en mayúsculas y vehículos en minúsculas:

SELECT 
    UPPER(actor_name) AS actor_mayusculas,
    LOWER(character_name) AS personaje_minusculas,
    brand,
    model
FROM Cast c
INNER JOIN Vehicles v ON c.cast_id = v.cast_id;

Resultado:

actor_mayusculas	personaje_minusculas	brand	model
VIN DIESEL	dominic toretto	Mitsubishi	Eclipse
PAUL WALKER	brian o’conner	Toyota	Supra MK IV
MICHELLE RODRIGUEZ	letty ortiz	Nissan	240SX
JORDANA BREWSTER	mia toretto	Acura	Integra
RICK YUNE	johnny tran	Honda	S2000
CHAD LINDBERG	jesse	Volkswagen	Jetta
MATT SCHULZE	vince	Chevrolet	S-10

3. LEN() - Longitud de cadenas

Analizar longitud de nombres y modelos:

SELECT 
    actor_name,
    LEN(actor_name) AS longitud_nombre,
    character_name,
    LEN(character_name) AS longitud_personaje,
    model,
    LEN(model) AS longitud_modelo
FROM Cast c
INNER JOIN Vehicles v ON c.cast_id = v.cast_id;

Resultado:

actor_name	longitud_nombre	Personaje	longitud_personaje	model	longitud_modelo
Vin Diesel	10	Dominic Toretto	15	Eclipse	7
Paul Walker	11	Brian O’Conner	14	Supra MK IV	11
Michelle Rodriguez	18	Letty Ortiz	11	240SX	5
Jordana Brewster	16	Mia Toretto	11	Integra	7
Rick Yune	9	Johnny Tran	11	S2000	5
Chad Lindberg	13	Jesse	5	Jetta	5
Matt Schulze	12	Vince	5	S-10	4

4. LEFT() y RIGHT() - Extraer subcadenas

Extraer primeras y últimas letras:

SELECT 
    actor_name,
    LEFT(actor_name, 3) AS primeras_3_letras,
    RIGHT(actor_name, 3) AS ultimas_3_letras
FROM Cast;

Resultado:

actor_name	primeras_3_letras	ultimas_3_letras
Vin Diesel	Vin	sel
Paul Walker	Pau	ker
Michelle Rodriguez	Mic	uez
Jordana Brewster	Jor	ter
Rick Yune	Ric	une
Chad Lindberg	Cha	erg
Matt Schulze	Mat	lze

5. SUBSTRING() - Extraer por posición

Extraer partes específicas de los nombres:

SELECT 
    actor_name,
    SUBSTRING(actor_name, 1, 3) AS inicio_nombre,
    character_name,
    SUBSTRING(character_name, CHARINDEX(' ', character_name) + 1, LEN(character_name)) AS apellido_personaje
FROM Cast;

Resultado:

actor_name	inicio_nombre	character_name	apellido_personaje
Vin Diesel	Vin	Dominic Toretto	Toretto
Paul Walker	Pau	Brian O’Conner	O’Conner
Michelle Rodriguez	Mic	Letty Ortiz	Ortiz
Jordana Brewster	Jor	Mia Toretto	Toretto
Rick Yune	Ric	Johnny Tran	Tran
Chad Lindberg	Cha	Jesse	Jesse
Matt Schulze	Mat	Vince	Vince

Para extraer el apellido correctamente, usamos una combinación de varias funciones:

SUBSTRING(character_name,
       CHARINDEX(' ', character_name) + 1,
       LEN(character_name)) AS apellido_personaje

• CHARINDEX(' ', character_name) Busca la posición del primer espacio en el nombre del personaje. Ejemplo: para 'Dominic Toretto', devuelve 8 (el espacio entre “Dominic” y “Toretto”).
• CHARINDEX(' ', character_name) + 1 Se suma 1 para empezar justo después del espacio, es decir, al inicio del apellido. Ejemplo: 8 + 1 = 9 → posición de la “T” de “Toretto”.
• LEN(character_name) Devuelve la longitud total del nombre del personaje. Se usa como cantidad máxima de caracteres a tomar desde la posición indicada.

6. REPLACE() - Reemplazar texto

Reemplazar espacios por guiones:

SELECT 
    actor_name,
    REPLACE(actor_name, ' ', '-') AS personaje_con_guiones,
    REPLACE(character_name, ' ', '_') AS nombre_con_guion_bajo
FROM Cast;

Resultado:

actor_name	personaje_con_guiones	nombre_con_guion_bajo
Vin Diesel	Vin-Diesel	Dominic_Toretto
Paul Walker	Paul-Walker	Brian_O’Conner
Michelle Rodriguez	Michelle-Rodriguez	Letty_Ortiz
Jordana Brewster	Jordana-Brewster	Mia_Toretto
Rick Yune	Rick-Yune	Johnny_Tran
Chad Lindberg	Chad-Lindberg	Jesse
Matt Schulze	Matt-Schulze	Vince

7. CHARINDEX() - Encontrar posición

Encontrar posición del espacio en los nombres:

SELECT 
    actor_name,
    CHARINDEX(' ', actor_name) AS posicion_espacio,
    CASE 
        WHEN CHARINDEX(' ', actor_name) > 0 
        THEN LEFT(actor_name, CHARINDEX(' ', actor_name) - 1)
        ELSE actor_name
    END AS primer_nombre
FROM Cast;

Resultado:

actor_name	posicion_espacio	primer_nombre
Vin Diesel	4	Vin
Paul Walker	5	Paul
Michelle Rodriguez	9	Michelle
Jordana Brewster	8	Jordana
Rick Yune	5	Rick
Chad Lindberg	5	Chad
Matt Schulze	5	Matt

8. LTRIM() y RTRIM() - Eliminar espacios

Limpiar espacios en blanco:

WITH DatosProcesados AS (
  SELECT 
    actor_name,
    CONCAT('   ', actor_name, '   ') AS nombre_con_espacios
  FROM Cast
)

SELECT 
  actor_name,
  nombre_con_espacios,
  LTRIM(RTRIM(nombre_con_espacios)) AS nombre_limpio
FROM DatosProcesados;

Resultado:

Usamos WITH (CTE - Common Table Expression) para crear una tabla temporal lógica que organiza el código en etapas para separar claramente la preparación de datos (agregar espacios) de la transformación (eliminar espacios).

9. STRING_AGG() - Agrupar cadenas (SQL Server 2017+)

Agrupar todos los modelos de vehículos por marca:

-- Añadimos más vehículos por marca para ver mejor el resultado
INSERT INTO Vehicles (cast_id, brand, model, year) VALUES
(2, 'Toyota', 'Celica', 1999),
(2, 'Toyota', 'MR2', 1990),
(5, 'Honda', 'Civic', 2000),
(5, 'Honda', 'Prelude', 1995);

SELECT 
    brand,
    STRING_AGG(model, ', ') AS modelos_agrupados
FROM Vehicles
GROUP BY brand;

Resultado:

brand	modelos_agrupados
Acura	Integra
Chevrolet	S-10
Honda	Civic, Prelude, S2000
Mitsubishi	Eclipse
Nissan	240SX
Toyota	Supra MK IV, Celica, MR2
Volkswagen	Jetta

Las funciones de cadena en SQL Server son esenciales para manipular y transformar datos textuales. En nuestro escenario práctico, hemos visto cómo aplicar estas funciones para:

• Formatear nombres y modelos de vehículos
• Extraer información específica de cadenas
• Crear identificadores únicos
• Limpiar y estandarizar datos

Estas habilidades son cruciales para cualquier profesional que trabaje con bases de datos, permitiendo transformar datos crudos en información valiosa y bien estructurada.

¡Recuerda! La familia no son solo los que comparten tu sangre, sino también los que dominan las funciones de cadena en SQL. ❤️

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