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SQL Developer - 데이터 분석(3)

developers developing 2022. 10. 13. 12:00

데이터

 

ORDERTBL 데이터 분석

  • orderTBL orderid 컬럼은 item id(num)와 일치
  • orderTBL userid 컬럼은 usertbl 의 userid와 일치
  • item category_id 컬럼은 category id(num) 와 일치

1. orderTBL 조회

SELECT
    *
FROM
    ordertbl;

 

1) userid가 없는 주문 내역 조회

SELECT
    *
FROM
    ordertbl
WHERE
    userid IS NULL;

 

2) 아이템 테이블 조회

 

3) 상품별 매출액 집계 후 매출액 높은 순으로 정렬

SELECT
    itemid,
    SUM(gmv) AS gmv
FROM
    ordertbl
GROUP BY
    itemid
ORDER BY
    gmv DESC;

4) 위의 결과 + itemid 의 제품이 무엇인지 보여주기(item)

-- where 절

SELECT
    itemid,
    item_name,
    SUM(gmv) AS gmv
FROM
    ordertbl o,
    item     i
WHERE
    o.itemid = i.num -- num(id)
GROUP BY
    itemid,
    item_name
ORDER BY
    gmv DESC;

-- join ~on : 내부조인
SELECT
    itemid,
    item_name,
    SUM(gmv) AS gmv
FROM
         ordertbl o
    JOIN item i ON o.itemid = i.num -- num(id)
GROUP BY
    itemid,
    item_name
ORDER BY
    gmv DESC;

 

5) 카테고리별 매출액 : 3개 조인

SELECT
    c.cate1,
    c.cate2,
    c.cate3,
    SUM(gmv) AS gmv
FROM
         ordertbl o
    JOIN item     i ON o.itemid = i.num
    JOIN category c ON i.category_id = c.num
GROUP BY
    c.cate1,
    c.cate2,
    c.cate3
ORDER BY
    gmv DESC;

 

6) 성별 매출액

SELECT
    u.gender,
    SUM(gmv) AS gmv
FROM
         ordertbl o
    JOIN usertbl u ON o.userid = u.userid
GROUP BY
    u.gender
ORDER BY
    gmv DESC;

 

7) 성별/ 연령대 별 매출액

-- 연령대 그룹 확인

SELECT
    *
FROM
    usertbl;

 

SELECT
    u.gender,
    u.age_band,
    SUM(gmv) AS gmv
FROM
         ordertbl o
    JOIN usertbl u ON o.userid = u.userid
GROUP BY
    u.gender,
    u.age_band
ORDER BY
 u.gender,
    u.age_band;

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