문제 설명
다음은 어느 한 서점에서 판매중인 도서들의 도서 정보(BOOK), 저자 정보(AUTHOR) 테이블입니다.
BOOK 테이블은 각 도서의 정보를 담은 테이블로 아래와 같은 구조로 되어있습니다.
Column nameTypeNullableDescriptionBOOK_ID | INTEGER | FALSE | 도서 ID |
CATEGORY | VARCHAR(N) | FALSE | 카테고리 (경제, 인문, 소설, 생활, 기술) |
AUTHOR_ID | INTEGER | FALSE | 저자 ID |
PRICE | INTEGER | FALSE | 판매가 (원) |
PUBLISHED_DATE | DATE | FALSE | 출판일 |
AUTHOR 테이블은 도서의 저자의 정보를 담은 테이블로 아래와 같은 구조로 되어있습니다.
Column nameTypeNullableDescriptionAUTHOR_ID | INTEGER | FALSE | 저자 ID |
AUTHOR_NAME | VARCHAR(N) | FALSE | 저자명 |
BOOK_SALES 테이블은 각 도서의 날짜 별 판매량 정보를 담은 테이블로 아래와 같은 구조로 되어있습니다.
Column nameTypeNullableDescriptionBOOK_ID | INTEGER | FALSE | 도서 ID |
SALES_DATE | DATE | FALSE | 판매일 |
SALES | INTEGER | FALSE | 판매량 |
문제
2022년 1월의 도서 판매 데이터를 기준으로 저자 별, 카테고리 별 매출액(TOTAL_SALES = 판매량 * 판매가) 을 구하여, 저자 ID(AUTHOR_ID), 저자명(AUTHOR_NAME), 카테고리(CATEGORY), 매출액(SALES) 리스트를 출력하는 SQL문을 작성해주세요.
결과는 저자 ID를 오름차순으로, 저자 ID가 같다면 카테고리를 내림차순 정렬해주세요.
예시
예를 들어 BOOK 테이블과 AUTHOR 테이블, BOOK_SALES 테이블이 다음과 같다면
BOOK_IDCATEGORYAUTHOR_IDPRICEPUBLISHED_DATE1 | 인문 | 1 | 10000 | 2020-01-01 |
2 | 경제 | 1 | 9000 | 2021-02-05 |
3 | 경제 | 2 | 9000 | 2021-03-11 |
1 | 홍길동 |
2 | 김영호 |
1 | 2022-01-01 | 2 |
2 | 2022-01-02 | 3 |
1 | 2022-01-05 | 1 |
2 | 2022-01-20 | 5 |
2 | 2022-01-21 | 6 |
3 | 2022-01-22 | 2 |
2 | 2022-02-11 | 3 |
2022년 1월의 도서 별 총 매출액은 도서 ID 가 1 인 도서가 총 3권 * 10,000원 = 30,000원, 도서 ID 가 2 인 도서가 총 14권 * 9,000 = 126,000원 이고, 도서 ID 가 3 인 도서가 총 2권 * 9,000 = 18,000원 입니다.
저자 별 카테고리 별로 매출액을 집계하면 결과는 다음과 같습니다.
AUTHOR_IDAUTHOR_NAMECATEGORYTOTAL_SALES1 | 홍길동 | 인문 | 30000 |
1 | 홍길동 | 경제 | 126000 |
2 | 김영호 | 경제 | 18000 |
그리고 저자 ID, 카테고리 순으로 내림차순 정렬하면 다음과 같이 나와야 합니다.
AUTHOR_IDAUTHOR_NAMECATEGORYTOTAL_SALES1 | 홍길동 | 인문 | 30000 |
1 | 홍길동 | 경제 | 126000 |
2 | 김영호 | 경제 | 18000 |
나의 풀이
SELECT A.AUTHOR_ID,AUTHOR_NAME,CATEGORY,SUM(PRICE*SALES) TOTAL_SALES
FROM
BOOK B
JOIN BOOK_SALES S
ON B.BOOK_ID = S.BOOK_ID
JOIN AUTHOR A
ON B.AUTHOR_ID = A.AUTHOR_ID
WHERE SALES_DATE LIKE "%2022-01%"
GROUP BY AUTHOR_ID,AUTHOR_NAME,CATEGORY
ORDER BY AUTHOR_ID ASC, CATEGORY DESC
이문제는 테이블이 3개다! 고로 JOIN을 두번 해줘서 하나로 묶어준다
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