SQL_Intermediate 04. 매출 관련 추가 분석

04. 매출 관련 추가 분석

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Q17. 2020년 7월 일별 매출의 전일 대비 증감폭, 증감률을 구해주세요.

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WITH문 : 서브 쿼리를 사용해서 임시 테이블 처럼 사용할 수 있는 구문, 옵티마이저가 인라인 뷰나 임시 테이블로 판단.
Window 함수(행 순서 함수) 이해
LAG : 이전 행을 가져옴
LEAD : 특정 위치의 행을 가져옴(defult는 1 : 다음행을 가져옴)

 

WITH tbl_revenue AS (
                SELECT DATE_FORMAT(purchased_at - interval 9 hour, '%Y-%m-%d') AS d_date
                    , SUM(price) AS revenue
                FROM tbl_purchase
                WHERE purchased_at >= '2020-07-01'
                AND purchased_at < '2020-08-01'
                GROUP BY 1 
)

SELECT * , revenue - LAG(revenue) OVER(ORDER BY d_date ASC) AS diff_revenue -- 전일대비 증감폭
		 , ROUND((revenue - LAG(revenue) OVER(ORDER BY d_date ASC) )
         / LAG(revenue) OVER(ORDER BY d_date ASC) * 100 , 2 ) AS diff_per_revenue -- 전일 대비 증감률
FROM tbl_revenue;

 

 

 

Q18. 일별로 많이 구매한 고객들한테 소정의 선물을 줄려고 해요, 7월에 일별로 구매 금액 기준으로 가장 많이 지출한 고객 TOP 3를 뽑아주세요.

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RANK 함수 이해
ex) RANK() OVER (partition by c1, c2 order by price desc)
RANK : 동일한 값이면 같은 순위를 매기고, 다음 값에선느 다음 순위를 매김
DENSE_RANK : 동일한 값이면 같은 순위를 매기고, 동일한 순위를 하나의 RANK로 계산
ROW_NUMBER : 중복 허용 없음, 동일한 순위에 대해서 고유의 순위 부여

 

 

SELECT *
FROM (
SELECT DATE_FORMAT( purchased_at - interval 9 hour, '%Y-%m-%d') AS d_date
		,customer_id
		, SUM(price)
        , DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY DATE_FORMAT( purchased_at - interval 9 hour, '%Y-%m-%d') ORDER BY SUM(price) DESC ) AS rank_rev
FROM tbl_purchase
WHERE purchased_at >= '2020-07-01'
AND purchased_at < '2020-08-01'
GROUP BY 1, 2) foo
WHERE rank_rev < 4 ;