📝 문제 설명
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.
❓ 문제
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 |
💻 코드
내코드
WITH GENDER AS(
SELECT USER_ID
,GENDER
FROM USER_INFO
WHERE GENDER IS NOT NULL)
SELECT YEAR(O.SALES_DATE) AS YEAR
,MONTH(O.SALES_DATE) AS MONTH
,G.GENDER
,SUM(O.USER_ID) AS USERS
FROM ONLINE_SALE O LEFT OUTER JOIN GENDER G
ON O.USER_ID = G.USER_ID
GROUP BY users
ORDER BY YEAR ASC, MONTH ASC, GENDER ASC- LEFT OUTER JOIN : GENDER 가 없는 경우도 조인되어 포함될 수 있음. INNER JOIN 필요
- GROUP BY users : users 컬럼을 기준으로 하는데, SUM(O.USER_ID) 결과값이기에 의미 없음
- SUM(O.USER_ID) : 회원수를 세는 것이 아니라, USER_ID 값의 합계가 됨
- 중복 제거 없음 : 같은 회원이 여러 상품을 구매하면 중복 카운트 됨. COUNT(DISTINCT USER_ID) 사용해야함
# 정답(WITH)
WITH FILTERED_USER AS (
SELECT USER_ID, GENDER
FROM USER_INFO
WHERE GENDER IS NOT NULL
)
SELECT
YEAR(O.SALES_DATE) AS YEAR,
MONTH(O.SALES_DATE) AS MONTH,
U.GENDER,
COUNT(DISTINCT O.USER_ID) AS USERS
FROM ONLINE_SALE O
JOIN FILTERED_USER U ON O.USER_ID = U.USER_ID
GROUP BY YEAR, MONTH, U.GENDER
ORDER BY YEAR, MONTH, U.GENDER;정답코드
SELECT YEAR(SALES_DATE) AS YEAR,
MONTH(SALES_DATE) AS MONTH,
GENDER,
COUNT(DISTINCT ONLINE_SALE.USER_ID) AS USERS
FROM ONLINE_SALE
INNER JOIN USER_INFO ON USER_INFO.USER_ID = ONLINE_SALE.USER_ID
WHERE GENDER IS NOT NULL
GROUP BY YEAR, MONTH, GENDER
ORDER BY YEAR, MONTH, GENDER;🔍 분석
- COUNT(DISTINCT USER_ID)
- 해당 컬럼의 고유 값 개수(NULL 제외)
COUNT(DISTINCT) VS SUM
COUNT(DISTINCT COL) : 고유한 항목 개수 셀 때(중복 제거)
SUM(COL) : 숫자의 총합 계산할 때
- LEFT OUTER JOIN 대신 INNER JOIN
- LEFT OUTER JOIN을 사용하면 GENDER 가 없는 회원도 ONLINE_SALE에는 존재할 수 있기 때문에 WHERE GENDER IS NOT NULL 조건이 JOIN 이후에 적용되어야 하고, 결과적으로 INNER JOIN 과 동일한 효과가 되지만, 불필요한 연산이 더 많고 비효율적
- INNER JOIN 은 정확히 매칭되는 데이터만 조회하기 때문에, 문제에서 요구한 "성별 정보가 있는 구매 회원"에 딱 맞음
- LEFT OUTER JOIN은 "모든 구매 데이터 + GENDER 유무에 상관없이"를 가져온 후 WHERE로 다시 거르는 방식이라 불필요한 데이터 처리가 발생
