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 FALSEGENDER 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 FALSE동일한 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 |
풀이
- online_sales가 user_id 중복이 있을 수 있기 때문에, online_sales의 user_id 기준으로 left join을 합니다.
- 2021년 자료만 사용하므로 where 절에서 user_info 테이블에서 2021년 가입한 사용자로 제한합니다.
- 2021년에 가입한 회원 중 상품을 구매한 회원수 => 2번에서 2021년 가입한 사용자로 제한했기 때문에 user_id의 유일값 수를 확인합니다.
count(distinct os.user_id) as purchased_users - 2021년에 가입한 회원 중 상품을 구매한 회원수/2021년에 가입한 전체 회원 수
=> count(distinct os.user_id) / select count(user_id) from user_info where year(joined) = '2021'
select year(os.sales_date) as YEAR
, month(os.sales_date) as MONTH
, count(distinct os.user_id) as purchased_users
, round(count(distinct os.user_id) / (select count(user_id) from user_info where year(joined) = '2021'), 1) as purchased_ratio
from online_sale os
left join user_info ui on os.user_id = ui.user_id
where year(ui.joined) = '2021'
group by year(os.sales_date), month(os.sales_date)
order by year asc, month asc;
