[알고리즘] 저자 별 카테고리 별 매출액 집계하기
2023. 10. 5. 13:08ㆍ알고리즘 풀이/SQL
문제 설명
다음은 어느 한 서점에서 판매중인 도서들의 도서 정보(BOOK), 저자 정보(AUTHOR) 테이블입니다.
BOOK 테이블은 각 도서의 정보를 담은 테이블로 아래와 같은 구조로 되어있습니다.
Column name Type Nullable Description
BOOK_ID INTEGER FALSE 도서 ID
CATEGORY VARCHAR(N) FALSE 카테고리 (경제, 인문, 소설, 생활, 기술)
AUTHOR_ID INTEGER FALSE 저자 ID
PRICE INTEGER FALSE 판매가 (원)
PUBLISHED_DATE DATE FALSE 출판일
AUTHOR 테이블은 도서의 저자의 정보를 담은 테이블로 아래와 같은 구조로 되어있습니다.
Column name Type Nullable Description
AUTHOR_ID INTEGER FALSE 저자 ID
AUTHOR_NAME VARCHAR(N) FALSE 저자명
BOOK_SALES 테이블은 각 도서의 날짜 별 판매량 정보를 담은 테이블로 아래와 같은 구조로 되어있습니다.
Column name Type Nullable Description
BOOK_ID INTEGER FALSE 도서 ID
SALES_DATE DATE FALSE 판매일
SALES INTEGER FALSE 판매량
문제
2022년 1월의 도서 판매 데이터를 기준으로 저자 별, 카테고리 별 매출액(TOTAL_SALES = 판매량 * 판매가) 을 구하여, 저자 ID(AUTHOR_ID), 저자명(AUTHOR_NAME), 카테고리(CATEGORY), 매출액(SALES) 리스트를 출력하는 SQL문을 작성해주세요.
결과는 저자 ID를 오름차순으로, 저자 ID가 같다면 카테고리를 내림차순 정렬해주세요.
예시
예를 들어 BOOK 테이블과 AUTHOR 테이블, BOOK_SALES 테이블이 다음과 같다면
BOOK_ID CATEGORY AUTHOR_ID PRICE PUBLISHED_DATE
1 인문 1 10000 2020-01-01
2 경제 1 9000 2021-02-05
3 경제 2 9000 2021-03-11
AUTHOR_ID AUTHOR_NAME
1 홍길동
2 김영호
BOOK_ID SALES_DATE SALES
1 2022-01-01 2
2 2022-01-02 3
1 2022-01-05 1
2 2022-01-20 5
2 2022-01-21 6
3 2022-01-22 2
2 2022-02-11 3
2022년 1월의 도서 별 총 매출액은 도서 ID 가 1 인 도서가 총 3권 * 10,000원 = 30,000원, 도서 ID 가 2 인 도서가 총 14권 * 9,000 = 126,000원 이고, 도서 ID 가 3 인 도서가 총 2권 * 9,000 = 18,000원 입니다.
저자 별 카테고리 별로 매출액을 집계하면 결과는 다음과 같습니다.
AUTHOR_ID AUTHOR_NAME CATEGORY TOTAL_SALES
1 홍길동 인문 30000
1 홍길동 경제 126000
2 김영호 경제 18000
그리고 저자 ID, 카테고리 순으로 내림차순 정렬하면 다음과 같이 나와야 합니다.
AUTHOR_ID AUTHOR_NAME CATEGORY TOTAL_SALES
1 홍길동 인문 30000
1 홍길동 경제 126000
2 김영호 경제 18000
나의 풀이
- group by의 인자를 1개 이상 줄 수 있다는 것을 알면 풀 수 있는 문제
- right join, left join을 한 이유는 각각 책을 내지 않은 author를 포함시키고 팔리지 않은 책을 포함시키기 위함이다.
select a.author_id, b.author_name, a.category, sum(a.price * c.sales) as total_sales from book as a
right join author as b on a.author_id = b.author_id
left join book_sales as c on a.book_id = c.book_id
where c.sales_date between "2022-01-01" and "2022-01-31"
group by a.author_id, a.category
order by a.author_id, a.category desc
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