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 년, 월, 성별 별로 상품을 구매한 회원수를 집계하는 SQL문을 작성해주세요. 결과는 년, 월, 성별을 기준으로 오름차순 정렬해주세요. 이때, 성별 정보가 없는 경우 결과에서 제외해주세요.
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 | 2021-07-09 |
6 | 1 | 33 | 2021-07-14 |
ONLINE_SALE 테이블이 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 |
2022년 1월에 상품을 구매한 회원은 USER_ID 가 1(GENDER=1), 4(GENDER=0)인 회원들이고,
2022년 2월에 상품을 구매한 회원은 USER_ID 가 2(GENDER=NULL), 5(GENDER=1), 6(GENDER=1)인 회원들 이므로,
년, 월, 성별 별로 상품을 구매한 회원수를 집계하고, 년, 월, 성별을 기준으로 오름차순 정렬하면 다음과 같은 결과가 나와야 합니다.
YEAR | MONTH | GENDER | USERS |
2022 | 1 | 0 | 1 |
2022 | 1 | 1 | 1 |
2022 | 2 | 1 | 2 |
-- 코드를 입력하세요
SELECT
TO_CHAR(O.SALES_DATE, 'YYYY') AS YEAR
, TO_NUMBER(TO_CHAR(O.SALES_DATE, 'MM')) AS MONTH
, U.GENDER
, COUNT(DISTINCT U.USER_ID) AS USERS
FROM ONLINE_SALE O
LEFT OUTER JOIN USER_INFO U
ON U.USER_ID = O.USER_ID
WHERE U.GENDER IS NOT NULL
GROUP BY TO_CHAR(O.SALES_DATE, 'YYYY'), TO_CHAR(O.SALES_DATE, 'MM'), U.GENDER
ORDER BY YEAR, MONTH, U.GENDER;
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