[SQL][3] 오프라인/온라인 판매 데이터 통합하기
2023. 11. 6. 00:17ㆍ알고리즘 풀이/SQL
문제 설명
다음은 어느 의류 쇼핑몰의 온라인 상품 판매 정보를 담은 ONLINE_SALE 테이블과 오프라인 상품 판매 정보를 담은 OFFLINE_SALE 테이블 입니다. 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.
OFFLINE_SALE 테이블은 아래와 같은 구조로 되어있으며 OFFLINE_SALE_ID, PRODUCT_ID, SALES_AMOUNT, SALES_DATE는 각각 오프라인 상품 판매 ID, 상품 ID, 판매량, 판매일을 나타냅니다.
Column name Type Nullable
OFFLINE_SALE_ID INTEGER FALSE
PRODUCT_ID INTEGER FALSE
SALES_AMOUNT INTEGER FALSE
SALES_DATE DATE FALSE
동일한 날짜, 상품 ID 조합에 대해서는 하나의 판매 데이터만 존재합니다.
문제
ONLINE_SALE 테이블과 OFFLINE_SALE 테이블에서 2022년 3월의 오프라인/온라인 상품 판매 데이터의 판매 날짜, 상품ID, 유저ID, 판매량을 출력하는 SQL문을 작성해주세요. OFFLINE_SALE 테이블의 판매 데이터의 USER_ID 값은 NULL 로 표시해주세요. 결과는 판매일을 기준으로 오름차순 정렬해주시고 판매일이 같다면 상품 ID를 기준으로 오름차순, 상품ID까지 같다면 유저 ID를 기준으로 오름차순 정렬해주세요.
예시
예를 들어 ONLINE_SALE 테이블이 다음과 같고
ONLINE_SALE_ID USER_ID PRODUCT_ID SALES_AMOUNT SALES_DATE
1 1 3 2 2022-02-25
2 4 4 1 2022-03-01
4 2 2 2 2022-03-02
3 6 3 3 2022-03-02
5 5 5 1 2022-03-03
6 5 7 1 2022-04-06
OFFLINE_SALE 테이블이 다음과 같다면
OFFLINE_SALE_ID PRODUCT_ID SALES_AMOUNT SALES_DATE
1 1 2 2022-02-21
4 1 2 2022-03-01
3 3 3 2022-03-01
2 4 1 2022-03-01
5 2 1 2022-03-03
6 2 1 2022-04-01
각 테이블의 2022년 3월의 판매 데이터를 합쳐서, 정렬한 결과는 다음과 같아야 합니다.
SALES_DATE PRODUCT_ID USER_ID SALES_AMOUNT
2022-03-01 1 NULL 2
2022-03-01 3 NULL 3
2022-03-01 4 NULL 1
2022-03-01 4 4 1
2022-03-02 2 2 2
2022-03-02 3 6 3
2022-03-03 2 NULL 1
2022-03-03 5 5 1
나의 풀이
- union을 활용하면 된다
- order by는 union한 결과를 정렬한다. 만약 위쪽 쿼리를 먼저 정렬하고 싶다면 ()에 감싸 만든 서브쿼리 안에서 order by를 넣는다.
- 서브쿼리를 쓰지 않고 order by를 넣으면 에러가 난다.
select date_format(sales_date, "%Y-%m-%d") as sales_date,
product_id, user_id, sales_amount from online_sale
where sales_date like "2022-03%"
union
select date_format(sales_date, "%Y-%m-%d") as sales_date,
product_id, null as user_id, sales_amount from offline_sale
where sales_date like "2022-03%"
order by sales_date, product_id, user_id
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