On the journey of

Source: https://leetcode.com/studyplan/top-sql-50/ SQL 50 - Study Plan - LeetCode Crack SQL Interview in 50 Qs leetcode.com : 회원가입 후(진짜 짱 간단하다! 단, 메일인증을 해야 코드 입력이 가능함) SQL 50 스터디플랜 선택하면 시작 가능(?) 크게 SELECT // Basic Joins // Basic Aggregate Functions // Sorting and Grouping // Advanced Select and Joins // Subqueries // Advanced String Functions ,Regex, Clause 카테고리로 나뉘어 있다. . 음 매일같이 풀지는 못하더라도 (그리고 ..

오..solvesql의 마지막 문제이다. 폐쇄할 따릉이 정류소 찾기 - https://solvesql.com/problems/find-unnecessary-station-1/ solvesql solvesql.com Q. 공유 자전거 서비스인 따릉이를 운영하는 팀에서는 서로 가까운 따릉이 정류소 들을 찾아내고 그 중 오래된 정류소를 폐쇄해 따릉이 서비스의 운영 비용을 줄이려고 합니다. 따릉이 데이터를 다루는 당신은 정류소 정보를 확인해 폐쇄를 검토할 따릉이 정류소 목록을 추려내는 업무를 받았습니다. 업무를 수행하기 위해 정류소 정보가 저장된 station 테이블을 사용해 반경 300m 이내에 나중에 생기거나 업그레이드 된 다른 정류소가 5개 이상 있는 따릉이 대여소의 아이디(station_id)와 이름(n..

1. 쇼핑몰의 일일 매출액- https://solvesql.com/problems/olist-daily-revenue/ solvesql solvesql.com Q. Brazilian E-Commerce Public Dataset by Olist 데이터셋은 브라질의 이커머스 웹사이트인 Olist Store의 판매 데이터 입니다. 그 중 olist_orders_dataset 테이블에는 주문 ID, 고객 ID, 주문 상태, 구매 시각 등 주문 내역 데이터가 들어있습니다. olist_order_payments_dataset 테이블에는 주문 ID, 결제 방법, 결제 금액 등 각 주문의 결제와 관련된 정보가 저장되어 있습니다. 두 테이블을 이용해 2018년 1월 1일 이후 쇼핑몰의 일일 매출액을 계산하는 쿼리를 작..

1. 가구 판매의 비중이 높았던 날 찾기 - https://solvesql.com/problems/day-of-furniture/ solvesql solvesql.com Q. US E-Commerce Records 2020 데이터셋은 미국 이커머스 웹사이트의 판매 데이터 입니다. 이 중 records 테이블은 주문 번호, 주문 날짜, 주문 지역, 카테고리 등 주문의 상세 정보를 담고 있습니다. 이 데이터를 이용하여 가구 판매의 비중이 높았던 날을 찾고 싶습니다. 일별 주문 수가 10개 이상인 날 중에서, ‘Furniture’ 카테고리 주문의 비율이 40% 이상 이었던 날만 출력하는 쿼리를 작성해주세요. 카테고리 정보는 category 컬럼에 기록되어 있습니다. 결과 데이터는 아래의 컬럼들을 포함해야 합니..