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.
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.
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.
풀이
SELECT YEAR(O.sales_date) YEAR, MONTH(O.sales_date) MONTH, U.gender GENDER, COUNT(DISTINCT O.user_id) USERS
FROM USER_INFO U
INNER JOIN ONLINE_SALE O
ON U.user_id = O.user_id
WHERE U.gender IS NOT NULL
GROUP BY YEAR(O.sales_date), MONTH(O.sales_date), U.gender
ORDER BY YEAR, MONTH, GENDER
풀이 해석
우선 연, 월, 성별 별로 그룹핑을 해줘야하기 때문에 GROUP BY 에 판매일의 연도, 판매일의 월과 사용자 테이블의 성별로 정렬을 해줬다.
또한 조건에 성별이 없는 사용자는 결과에서 제외하라고 했기 때문에 성별이 NULL 인 사용자는 제외하도록 IS NOT NULL 구문을 추가했다.
하지만 여기서 제일 중요한 건, 회원이 같은 달에 여러 번 살 수 있기 때문에, 회원 아이디로 중복 제거를 해줘야하는 것이다!
COUNT(DISTINCT O.user_id) 이 부분이 이 문제에서는 가장 중요한 부분이지 않을까 싶다.
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