On the journey of

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..

1. 멘토링 짝꿍 리스트 - https://solvesql.com/problems/mentor-mentee-list/ solvesql solvesql.com Q. employees 테이블에는 어느 회사의 직원 정보가 들어있습니다. 각각의 데이터는 직원 ID, 직원의 이름, 입사일, 부서, 직속 상사의 ID로 구성되어있습니다. 회사에서 신규 입사자들의 빠른 적응을 돕기 위해 멘토링 프로그램을 운영하려고 합니다. 멘티가 될 신규 입사자들은 ‘2021년 12월 31일’을 기준으로 3개월 이내 입사한 인원 전체이며, 멘토는 ‘2021년 12월 31일’을 기준으로 재직한지 2년 이상이 된 직원들만 배정하려고 합니다. 또한 최대한 다양한 분야의 직원들이 서로 교류 할 수 있도록 서로 다른 부서에 속하는 직원끼리 멘..

1. 최고의 근무일을 찾아라 - https://solvesql.com/problems/best-working-day/ solvesql solvesql.com Q. Waiter's Tips 데이터셋에는 식사 금액, 팁, 결제자 성별, 결제 요일 등 레스토랑 손님들의 계산 정보가 들어있습니다. 이 레스토랑에 근무하는 서버는 팁을 많이 받을 수 있는 날 하루를 골라 근무하고 싶습니다. 요일별로 팁 총액을 집계하고 팁이 가장 많았던 요일과 그날의 팁 총액을 출력하는 쿼리를 작성해주세요. 결과 데이터는 아래 컬럼을 포함해야 합니다. day - 요일 tip_daily - 요일 별 팁 총액 A. Limit 조건제어문은 반환된 결과의 행 개수(출력 개수)를 제한하기 위한 문법이다. 여기서는 '하루만' 근무하고 싶다고 ..