오프라인/온라인 판매 데이터 통합하기
https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/131537
문제설명
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 |
풀이
(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 ALL
(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 ASC,
PRODUCT_ID ASC,
USER_ID ASC