2024. 9. 27. 18:00ㆍSQL 고득점 Kit/JOIN
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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 2021년에 가입한 전체 회원들 중 상품을 구매한 회원수와 상품을 구매한 회원의 비율(=2021년에 가입한 회원 중 상품을 구매한 회원수 / 2021년에 가입한 전체 회원 수)을 년, 월 별로 출력하는 SQL문을 작성해주세요.
상품을 구매한 회원의 비율은 소수점 두번째자리에서 반올림하고, 전체 결과는 년을 기준으로 오름차순 정렬해주시고 년이 같다면 월을 기준으로 오름차순 정렬해주세요.
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 | 2022-01-09 |
6 | 1 | 33 | 2022-02-14 |
ONLINE_SALE 이 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 |
2021년에 가입한 회원은 USER_ID가 1, 2, 3, 4 인 회원들로 총 4명 입니다.
ONLINE_SALE 테이블에서 해당 회원들에 대한 판매 데이터는 다음과 같습니다.
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 |
5 | 2 | 31 | 2 | 2022-02-09 |
그러므로 년, 월 별로 상품을 구매한 회원수와 상품을 구매한 회원의 비율을 구하고 결과를 정렬하면 다음과 같아야 합니다.
YEAR | MONTH | PURCHASED_USERS | PUCHASED_RATIO |
2022 | 1 | 2 | 0.5 |
2022 | 2 | 1 | 0.3 |
2021년에 가입한 전체 회원들 중 상품을 구매한 회원수와 상품을 구매한 회원의 비율을 출력하는 문제입니다.
회원의 비율은 다음 공식을 따릅니다.
회원의 비율 = 2021년에 가입한 회원 중 상품을 구매한 회원수 / 2021년에 가입한 전체 회원 수
따라서 문제를 풀기 위해선 2021년에 가입한 전체 회원 수도 구해야 합니다.
저는 2021년에 가입한 전체 회원 수는 USERS_2021이라는 테이블을 WITH 구문으로 생성하는 것으로 구했습니다.
WITH USERS_2021 AS (
SELECT COUNT(DISTINCT(USER_ID)) AS CNT
FROM USER_INFO
WHERE YEAR(JOINED) = 2021
)
그 다음, 2021년에 가입한 회원 중 상품을 구매한 회원수를 구하기 위해 UI 테이블과 OS 테이블을 사용자 ID를 기준으로 조인한 뒤, 해당 조인 결과에 WHERE 조건절로 가입일자가 2021년인 회원들만 필터링하도록 설정했습니다.
이제 CNT열에는 2021년에 가입한 총 회원수가 1개만 있어, 서브쿼리로 사용할 수 있습니다.
연도별 월별으로 나눠야 하므로 GROUP BY를 사용해 YEAR, MONTH로 그룹을 구성해주면 답을 구할 수 있습니다.
SELECT YEAR(SALES_DATE) AS YEAR,
MONTH(SALES_DATE) AS MONTH,
COUNT(DISTINCT(USER_ID)) AS PURCHASED_USERS,
ROUND(COUNT(DISTINCT(USER_ID)) / (SELECT CNT FROM USERS_2021), 1) AS PURCHASED_RATIO
FROM USER_INFO UI
INNER JOIN ONLINE_SALE OS
USING(USER_ID)
WHERE YEAR(JOINED) = 2021
GROUP BY YEAR, MONTH
ORDER BY YEAR, MONTH;
전체 코드는 다음과 같습니다.
WITH USERS_2021 AS (
SELECT COUNT(DISTINCT(USER_ID)) AS CNT
FROM USER_INFO
WHERE YEAR(JOINED) = 2021
)
SELECT YEAR(SALES_DATE) AS YEAR,
MONTH(SALES_DATE) AS MONTH,
COUNT(DISTINCT(USER_ID)) AS PURCHASED_USERS,
ROUND(COUNT(DISTINCT(USER_ID)) / (SELECT CNT FROM USERS_2021), 1) AS PURCHASED_RATIO
FROM USER_INFO UI
INNER JOIN ONLINE_SALE OS
USING(USER_ID)
WHERE YEAR(JOINED) = 2021
GROUP BY YEAR, MONTH
ORDER BY YEAR, MONTH;
GROUP BY를 사용하면 전체 개수를 구하지 못하는 점때문에 테이블을 2개 구성해야 하는 문제였습니다.
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