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[LeetCode] 595.Big Countries,1068. Product Sales Analysis 1
Select_Big Countries Basic Joins_Customer Who Visited but Not Make Any Transactions Basic Joins_Rising Temperature Subqueries_Employees Whose Manager Left the Company 595. Big Countries https://leetcode.com/problems/big-countries/ (아래 첨부) Big Countries - LeetCode Can you solve this real interview question? Big Countries - Table: World +-------------+---------+ | Column Name | Type | +-----------..
[LEETCODE] SQL50 : 595.Big Countries,1148.Article Views 1
프로그래머스에 이어 다시! 리트코드 재개한다 ...... ! 아좌 (...) 1. Big Countries : https://leetcode.com/problems/big-countries/?envType=study-plan-v2&envId=top-sql-50 Big Countries - LeetCode Can you solve this real interview question? Big Countries - Table: World +-------------+---------+ | Column Name | Type | +-------------+---------+ | name | varchar | | continent | varchar | | area | int | | population | int | ..
[SolveSQL] 쇼핑몰의 일일 매출액, 쇼핑몰의 일일 매출액과 ARPPU
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..
[SolveSQL] 가구 판매의 비중이 높았던 날 찾기,버뮤다 삼각지대에 들어가버린 택배 찾기
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..