https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/131532
📔문제
다음은 어느 의류 쇼핑몰에 가입한 회원 정보를 담은 USER_INFO 테이블과 온라인 상품 판매 정보를 담은 ONLINE_SALE 테이블 입니다.USER_INFO 테이블은 아래와 같은 구조로 되어있으며 USER_ID, GENDER, AGE, JOINED는 각각 회원 ID, 성별, 나이, 가입일을 나타냅니다.
| Column name | Type | Nullable |
|---|---|---|
| USER_ID | INTEGER | FALSE |
| GENDER | TINYINT(1) | TRUE |
| AGE | INTEGER | TRUE |
| JOINED | DATE | FALSE |
GENDER 컬럼은 비어있거나 0 또는 1의 값을 가지며 0인 경우 남자를, 1인 경우는 여자를 나타냅니다.
ONLINE_SALE 테이블은 아래와 같은 구조로 되어있으며, ONLINE_SALE_ID, USER_ID, PRODUCT_ID, SALES_AMOUNT, SALES_DATE는 각각 온라인 상품 판매 ID, 회원 ID, 상품 ID, 판매량, 판매일을 나타냅니다.
| Column name | Type | Nullable |
|---|---|---|
| ONLINE_SALE_ID | INTEGER | FALSE |
| USER_ID | INTEGER | FALSE |
| PRODUCT_ID | INTEGER | FALSE |
| SALES_AMOUNT | INTEGER | FALSE |
| SALES_DATE | DATE | FALSE |
동일한 날짜, 회원 ID, 상품 ID 조합에 대해서는 하나의 판매 데이터만 존재합니다.
USER_INFO 테이블과 ONLINE_SALE 테이블에서 년, 월, 성별 별로 상품을 구매한 회원수를 집계하는 SQL문을 작성해주세요. 결과는 년, 월, 성별을 기준으로 오름차순 정렬해주세요. 이때, 성별 정보가 없는 경우 결과에서 제외해주세요.
📝예시
예를 들어 USER_INFO 테이블이 다음과 같고
| USER_ID | GENDER | AGE | JOINED |
|---|---|---|---|
| 1 | 1 | 26 | 2021-06-01 |
| 2 | NULL | NULL | 2021-06-25 |
| 3 | 0 | NULL | 2021-06-30 |
| 4 | 0 | 31 | 2021-07-03 |
| 5 | 1 | 25 | 2021-07-09 |
| 6 | 1 | 33 | 2021-07-14 |
ONLINE_SALE 테이블이 다음과 같다면
| ONLINE_SALE_ID | USER_ID | PRODUCT_ID | SALES_AMOUNT | SALES_DATE |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 1 | 54 | 1 | 2022-01-01 |
| 2 | 1 | 3 | 2 | 2022-01-25 |
| 3 | 4 | 34 | 1 | 2022-01-30 |
| 4 | 6 | 253 | 3 | 2022-02-03 |
| 5 | 2 | 31 | 2 | 2022-02-09 |
| 6 | 5 | 35 | 1 | 2022-02-14 |
| 7 | 5 | 57 | 1 | 2022-02-18 |
2022년 1월에 상품을 구매한 회원은 USER_ID 가 1(GENDER=1), 4(GENDER=0)인 회원들이고, 2022년 2월에 상품을 구매한 회원은 USER_ID 가 2(GENDER=NULL), 5(GENDER=1), 6(GENDER=1)인 회원들 이므로,
년, 월, 성별 별로 상품을 구매한 회원수를 집계하고, 년, 월, 성별을 기준으로 오름차순 정렬하면 다음과 같은 결과가 나와야 합니다.
| YEAR | MONTH | GENDER | USERS |
|---|---|---|---|
| 2022 | 1 | 0 | 1 |
| 2022 | 1 | 1 | 1 |
| 2022 | 2 | 1 | 2 |
🧮분야
- GROUP BY
📃SQL 코드
select extract(year from sales_date) year,
extract(month from sales_date) month,
gender, count(distinct a.user_id) users
from user_info a inner join online_sale b
on a.user_id=b.user_id
where gender is not null
group by extract(year from sales_date),extract(month from sales_date), gender
order by year, month, gender;📰출력 결과
📂고찰
count(distinct a.user_id)로 해준 이유는 같은 월에 한 사람이 여러번 구매할 수 있기 때문이다.
년, 월, 성별로 그룹핑을 해주었고 성별이 null이면 결과에서 제외해주었다.
