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해결됨
실습으로 손에 잡히는 SQLD(2과목)
SELECT A . PLAYER_NAME , B . REGION_NAME , B . TEAM_NAME , C . STADIUM_NAME FROM PLAYER A , TEAM B , STADIUM C WHERE B . TEAM_ID = A . TEAM_ID AND C . STADIUM_ID = C . STADIUM_ID 위에 코드에서 C . STADIUM_ID = C . STADIUM_ID 이건 왜 해주는건가요? 항상 참인데 3개 테이블과 연결하는 데 있어서 어떤 의미가 있나요?
미해결
실습으로 손에 잡히는 SQLD(2과목)
2번 보기가 책과 다른거 같아요 CONNECT BY 상위부서코드 = PRIOR 부서코드라 되어있어요
해결됨
실습으로 손에 잡히는 SQLD(2과목)
윈11 pro인데도 불구하고 오라클 21c는 마지막 '설치완료' 단계에서 제대로 설치가 되지 않았다는 메시지가 뜹니다... 혹시 몰라 재부팅 후 다시 설치해보아도 결과는 같구요... 설치 경로상 한글이나 공백 없는데도 그렇습니다 ㅠ docker run 명령어 단계에서 아래와 같이 나옵니다 비슷한 질문글에 해주신 답변을 따라 한 줄로 입력해보기도 했는데 아래처럼 나오구요..
해결됨
BigQuery(SQL) 활용편(퍼널 분석, 리텐션 분석)
안녕하세요. Weekly로 리텐션 쿼리 아래와 같이 작성해 보았습니다. 한가지 질문할 점은 event_week 기간 동안 한번 이상 접속을 한다고 하더라도 user_psuedo_id는 한번으로 집계되는지 궁금합니다! 그리고 작성한 쿼리문을 좀 더 나은 방향으로 수정하면 좋은 방향이 있다면 언제든 말씀 부탁드릴께요! 강의 정말 잘 듣고 있습니다 :) ===작성한 쿼리문=== WITH base AS ( SELECT DISTINCT user_id, DATE(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), "Asia/Seoul")) AS event_date, user_pseudo_id FROM advanced.app_logs WHERE event_date BETWEEN "2022-08-01" AND "2022-11-03" ), diff_of_week_data AS ( SELECT *, DATE_DIFF(event_week, first_week, week) AS diff_of_week FROM( SELECT DISTINCT user_pseudo_id, MIN (DATE_TRUNC(event_date,WEEK(MONDAY))) OVER (PARTITION BY user_pseudo_id) AS first_week, DATE_TRUNC(event_date, WEEK(MONDAY)) AS event_week FROM base ) ) SELECT *, SAFE_DIVIDE(cnt, first_value_cnt) AS retention_ratio FROM( SELECT *, FIRST_VALUE(cnt) OVER (ORDER BY diff_of_week) AS first_value_cnt FROM( SELECT diff_of_week, COUNT(user_pseudo_id) AS cnt FROM diff_of_week_data GROUP BY diff_of_week ) ) ORDER BY diff_of_week
해결됨
실습으로 손에 잡히는 SQLD(2과목)
55번문제에 1번 보기는 중복때문에 안된다고 하셨는데 2번 보기도 중복이 존재 할 수 있는거 아닌가요?
해결됨
실습으로 손에 잡히는 SQLD(2과목)
윈도우 함수와 group by절을 함께 사용한 것은 윈도우함수에서 partition by를 사용한 것으로 보면 되는건가요??
해결됨
실습으로 손에 잡히는 SQLD(2과목)
58 87 69번 문제가 나오지 않습니다
해결됨
실습으로 손에 잡히는 SQLD(2과목)
WHERE절이 GROUP BY 집계 이전에 실행되기 때문에 집계함수를 사용할 수 없다라고 하셨는데 WHERE절이 그룹화와 집계함수 이전에 실행된다는 말인가요? 아니면 GROUP BY절 이전에 WHERE절이 실행된다는 말인가요??
미해결
SQL 개발자 (SQLD) 자격증 따기 Part.1
강의 자료는 어디서 찾을 수 있나요? 다운로드 받아 인쇄후 교육 받으려 합니다.
해결됨
BigQuery(SQL) 활용편(퍼널 분석, 리텐션 분석)
리텐션 분석 과제 노션 문서에 정리해서 공유드립니다~ 문서 링크
미해결
실습으로 손에 잡히는 SQLD(2과목)
이 방법이 맞는지는 모르겠는데 맞다면 여기서 어떻게 해야되는지 모르겠네요
해결됨
BigQuery(SQL) 활용편(퍼널 분석, 리텐션 분석)
4. Core Event를 "click_payment"라고 설정하고 Weekly Retention을 구해주세요. WITH base AS( SELECT event_date, event_timestamp, user_pseudo_id, event_name, MAX(IF(ep.key = 'firebase_screen', ep.value.string_value, NULL)) AS firebase_screen, MAX(IF(ep.key = 'food_id', ep.value.int_value, NULL)) AS food_id, MAX(IF(ep.key = 'session_od', ep.value.string_value, NULL)) AS session_od FROM advanced.app_logs CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS ep GROUP BY ALL ), payment AS( SELECT user_pseudo_id, event_timestamp, event_date, event_name, --firebase_screen, FROM base WHERE event_name = 'click_payment' ORDER BY event_date ), payment_first_week AS( SELECT *, DATE_TRUNC(MIN(event_date) OVER(PARTITION BY user_pseudo_id), WEEK(MONDAY)) AS first_week, DATE_TRUNC(event_date, WEEK(MONDAY)) AS event_week FROM( SELECT * EXCEPT(event_timestamp, event_date), DATE(DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), 'Asia/Seoul')) AS event_date FROM payment ) ), payment_user_cnt AS( SELECT diff_of_week, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM( SELECT *, DATE_DIFF(event_week, first_week, WEEK) AS diff_of_week FROM payment_first_week ) GROUP BY diff_of_week ORDER BY diff_of_week ) ############################### 리텐션 비율 구하기 ############################### SELECT *, SAFE_DIVIDE(user_cnt, first_week_user_cnt) AS retention_rate FROM( SELECT *, FIRST_VALUE(user_cnt) OVER(ORDER BY diff_of_week) AS first_week_user_cnt FROM payment_user_cnt ) 여기까지는 payment 테이블 WHERE절에 event_name으로 "click_payment" 조건을 걸어준 것 빼곤 강의의 코드를 거의 그대로 사용했습니다. 결과는 이렇게 나왔고, 저는 diff_of_week가 4일 때 갑자기 user_cnt가 상승 했다가 5일 때 다시 이전 수치로 돌아간 것에 주목했습니다(약 18% 상승). SELECT event_week, COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS user_cnt FROM( SELECT *, DATE_DIFF(event_week, first_week, WEEK) AS diff_of_week FROM payment_first_week ) WHERE diff_of_week = 4 GROUP BY event_week ORDER BY user_cnt DESC 그래서 diff_of_week가 4일 때의 "click_payment" 이벤트를 발생시킨 유저의 수를 추출해보았습니다. 결과를 보았을 때, 2022-10-31 ~ 2023-01-09의 유저 수가 많음 을 확인하였고 이는, 해당 기간이 첫 주문 후 4주가 지난 사람들의 재주문 건수가 많았을 것 이라는 생각이 들었습니다. ##################### 해당 날짜, 이전, 이후의 데이터 추출 #################### # target_date 테이블: 해당 날짜를 만족하는 행만 추출 , target_date AS( SELECT * FROM base WHERE user_pseudo_id IN( SELECT user_pseudo_id FROM payment_first_week WHERE first_week BETWEEN '2022-10-03' AND '2022-12-12' ) ORDER BY user_pseudo_id, event_timestamp # before_target_date 테이블: 해당 날짜 이전 ), before_target_date AS( SELECT * FROM base WHERE user_pseudo_id IN( SELECT user_pseudo_id FROM payment_first_week WHERE first_week BETWEEN '2022-08-01' AND '2022-10-02' ) ORDER BY user_pseudo_id, event_timestamp # after_target_date 테이블: 해당 날짜 이후 ), after_target_date AS( SELECT * FROM base WHERE user_pseudo_id IN( SELECT user_pseudo_id FROM payment_first_week WHERE first_week BETWEEN '2022-12-13' AND '2023-12-31' ) ORDER BY user_pseudo_id, event_timestamp ) ################ click_payment를 발생시킨 유저와 그 때의 날짜 추출 ################ # payment_users 테이블: 해당 날짜에서 event_name칼럼에 "click_payment"를 가지고 있는 user_pseudo_id와 그 때의 event_date를 추출 , payment_users_target_date AS( SELECT event_date, user_pseudo_id FROM( SELECT *, CASE WHEN event_name = 'click_payment' THEN 1 ELSE 0 END AS payment_user FROM target_date ) WHERE payment_user = 1 ) # payment_users_before 테이블: 해당 날짜 이전의 payment user의 정보 ,payment_users_before AS( SELECT event_date, user_pseudo_id FROM( SELECT *, CASE WHEN event_name = 'click_payment' THEN 1 ELSE 0 END AS payment_user FROM before_target_date ) WHERE payment_user = 1 ) # payment_users_after 테이블: 해당 날짜 이후의 payment user의 정보 ,payment_users_after AS( SELECT event_date, user_pseudo_id FROM( SELECT *, CASE WHEN event_name = 'click_payment' THEN 1 ELSE 0 END AS payment_user FROM after_target_date ) WHERE payment_user = 1 ) 그래서 전체 날짜를 위의 해당 날짜와 그 전, 후 3개로 나누어 해당 기간의 정보만을 담는 테이블을 생성하고, 각 기간에 "click_payment" 이벤트를 가지고 있는 유저의 user_pseudo_id와 그 때의 event_date를 추출하였습니다. ################ 3개의 기간동안 사람들이 주문한 음식의 food_id 추출 ################ # 해당 기간동안 사람들이 주문한 food_id , food_cnt_target_date AS( SELECT food_id, COUNT(*) AS food_cnt FROM target_date td JOIN payment_users_target_date pu ON td.user_pseudo_id = pu.user_pseudo_id AND td.event_date = pu.event_date WHERE event_name = "click_cart" GROUP BY food_id ORDER BY food_cnt DESC --ORDER BY td.user_pseudo_id, event_timestamp ), # 해당 기간 이전 사람들이 주문한 food_id food_cnt_before_target AS( SELECT food_id, COUNT(*) AS food_cnt FROM before_target_date td JOIN payment_users_before pu ON td.user_pseudo_id = pu.user_pseudo_id AND td.event_date = pu.event_date WHERE event_name = "click_cart" GROUP BY food_id ORDER BY food_cnt DESC ), # 해당 기간 이후 사람들이 주문한 food_id food_cnt_after_target AS( SELECT food_id, COUNT(*) AS food_cnt FROM after_target_date td JOIN payment_users_after pu ON td.user_pseudo_id = pu.user_pseudo_id AND td.event_date = pu.event_date WHERE event_name = "click_cart" GROUP BY food_id ORDER BY food_cnt DESC ) 위에서 구한 id와 date를 이용해 세 기간동안 사람들이 주문한 음식과 음식 별 건수를 추출하였습니다. 전체 데이터를 살펴본 결과, "click_payment"는 항상 주문 마지막에 발생하는 이벤트이며, 이 row에는 food_id는 없고, "click_cart" 이벤트를 발생시켰을 때 해당 주문건에 대한 food_id가 row에 포함되어 있어 event_name을 "click_cart"로 지정하였습니다. ################ 각 food_id 별 해당 기간, 이전, 이후의 주문 건수 카운트 ################ , total_cnt AS( SELECT td.food_id, btd.food_cnt AS food_cnt_before_target_date, td.food_cnt AS food_cnt_target_date, atd.food_cnt AS food_cnt_after_target_date FROM food_cnt_target_date td JOIN food_cnt_before_target btd ON td.food_id = btd.food_id JOIN food_cnt_after_target atd ON td.food_id = atd.food_id ) ################ 각 food_id 별 해당 기간, 이전, 이후의 주문 건수 비율 ################ SELECT food_id, food_cnt_before_target_date, ROUND(SAFE_DIVIDE(food_cnt_before_target_date, SUM(food_cnt_before_target_date) OVER()), 4) AS rate_before, food_cnt_target_date, ROUND(SAFE_DIVIDE(food_cnt_target_date, SUM(food_cnt_target_date) OVER()), 4) AS rate_target, food_cnt_after_target_date, ROUND(SAFE_DIVIDE(food_cnt_after_target_date, SUM(food_cnt_after_target_date) OVER()), 4) AS rate_after FROM total_cnt ORDER BY rate_target DESC 세 기간동안 사람들이 주문한 food_id와 그 횟수, 비율을 구해보았습니다. 각 음식의 비율은 매우 적지만 target_date를 기준으로 정렬해 보았을 때, 확실히 해당 기간동안 주문량이 높고 나머지 기간에는 주문량이 낮은 음식들이 존재 했습니다(ex. 1438, 1516 등). 하지만, 이것이 4주전 주문자들의 실제 재주문 결과인지, 단지 해당기간 동안 신규 유저가 늘었기 때문인지 확실하지 않다고 생각문자와 그 외 기간동안의 신규 주문자를 비교해 보았습니다. SELECT new_user_target_date, COUNT(*) AS new_user_cnt FROM( SELECT CASE WHEN first_week BETWEEN '2022-10-31' AND '2023-01-09' THEN 1 ELSE 0 END AS new_user_target_date FROM payment_first_week ) GROUP BY new_user_target_date 해당 기간의 신규 유저수는(new_user_target_date = 1) 6261명, 그 외 기간의 신규 유저수는 6898명으로, 전체 기간 대비 해당 기간의 비율을 고려해보았을 때, 신규 유저가 크게 늘었다고 보기 어려웠습니다. 따라서, 2022~10-03 ~ 2022-12-12일이 포함된 주차에 첫 주문을 한 고객들의 만족도가 높았거나, 그 당시에 시행했던 첫 주문 관련 마케팅, 광고 효과가 좋았을 것 이라고 판단할 수 있었습니다. ** 앱 로그 데이터를 처음 접했기 때문에 코드 오류나 논리적인 비약이 있을 것이라고 생각하지만, 단지 Weekly Retention에 WHERE 조건을 추가하는 것에 그치기 아쉬워서(?) 의식의 흐름대로 분석해보았습니다.
미해결
비전공자도 이해할 수 있는 MySQL 성능 최적화 입문/실전 (SQL 튜닝편)
안녕하세요 강의 잘 듣고 있습니다! jpa를 사용해서 프로젝트를 진행하면 쿼리 메서드를 사용할텐데 select * <- 이걸로 넓은 범위를 조회할텐데 jpql로 다 작성해주어야 하나요? jpa로 프로젝트 진행할때 팁이나 검색 키워드 추천해주세요!
미해결
[리뉴얼] 처음하는 SQL과 데이터베이스(MySQL) 부트캠프 [입문부터 활용까지]
SELECT provider FROM items JOIN ranking on ranking.item_code = items.item_code 여기서 items 위치를 메인 테이블 ranking 위치를 서브 테이블이라고 칭할게요! 메인테이블과 서브테이블을 어떤걸로 해야할지 항상 헷갈려요 기본적으로 보고 싶은 컬럼인 provider가 원래 속한 테이블을 메인에 두려고는 하는데 예제 풀어주시는 걸 보면 아닌 경우도 있어서요! 어차피 테이블을 조인하는거니까 하나의 테이블이 되면 뭐가 메인이 되어도 상관이 없지않나 싶은데.. 메인 테이블 지정하는 기준이 있나요??
해결됨
실습으로 손에 잡히는 SQLD(2과목)
--질문-- 말씀하신것처럼 DB실행을 하니 ORA-00901 CREATE명령어가 부족합니다 라고 뜨면서 insert가 되지 않습니다. 테이블도 데이터도 생성되지 않습니다..ㅠㅠ
해결됨
초보자를 위한 BigQuery(SQL) 입문
안녕하세요, 카일님! 수업 잘 듣고 있습니다! 문제 해설 보기 전 혼자 풀었을 때, 저는 아래와 같이 쿼리를 작성했어요. 서브쿼리 안에 필요한 컬럼만 넣고 보면서 쓰는 게 편하더라고요. 제 쿼리로 쓰면 데이터를 더 많이 처리하게 되는 건지 궁금해서 질문합니다!
해결됨
BigQuery(SQL) 활용편(퍼널 분석, 리텐션 분석)
Weekly 리텐션 분석 #Weekly 리텐션 with base as ( select distinct user_id, user_pseudo_id, event_name, date(datetime(timestamp_micros(event_timestamp), "Asia/Seoul")) as event_date, datetime(timestamp_micros(event_timestamp), "Asia/Seoul") as event_datetime, from `advanced.app_logs` where event_date between "2022-08-01" and "2022-11-03" ), retain_base as ( select user_pseudo_id, event_week, first_week, date_diff(event_week, first_week, week) as diff_of_week from ( select distinct user_pseudo_id, date_trunc(event_date, week(monday)) as event_week, date_trunc(min(event_date) over(partition by user_pseudo_id),week(monday)) as first_week, -- 유저의 첫 접속 주차 from base ) ) select diff_of_week, user_cnt, first_value(user_cnt) over(order by diff_of_week) as first_user_cnt from ( select diff_of_week, count(distinct user_pseudo_id) as user_cnt from retain_base group by diff_of_week ) order by diff_of_week Montly 리텐션 분석 #Montly 리텐션 with base as ( select distinct user_id, user_pseudo_id, event_name, date(datetime(timestamp_micros(event_timestamp), "Asia/Seoul")) as event_date, datetime(timestamp_micros(event_timestamp), "Asia/Seoul") as event_datetime, from `advanced.app_logs` where event_date between "2022-08-01" and "2022-11-03" ), retain_base as ( select user_pseudo_id, event_month, first_month, date_diff(event_month, first_month, month) as diff_of_month from ( select distinct user_pseudo_id, date_trunc(event_date, month) as event_month, date_trunc(min(event_date) over(partition by user_pseudo_id),month) as first_month, -- 유저의 첫 접속 주차 from base ) ), month_retain as ( select diff_of_month, user_cnt, first_value(user_cnt) over(order by diff_of_month) as first_user_cnt from ( select diff_of_month, count(distinct user_pseudo_id) as user_cnt from retain_base group by diff_of_month ) ) select diff_of_month, user_cnt, first_user_cnt, round(safe_divide(user_cnt, first_user_cnt),3) as retention_rate from month_retain order by diff_of_month 위클리랑 먼슬리 리텐션 쿼리 작성했습니다~
미해결
실습으로 손에 잡히는 SQLD(2과목)
MacOS 사용 중이고 SQL Server 연결 단계에 있습니다. 정보를 모두 입력하고 Test Connection를 진행하면 아래와 같은 오류가 발생합니다. Login failed for user 'sa'. ClientConnectionId:84cea481-fc20-4d02-bc91-0957b3d6bde8 해결 방법이 있을까요?
해결됨
BigQuery(SQL) 활용편(퍼널 분석, 리텐션 분석)
문제풀이를 해가던 도중 마지막 ROWS BETWEEN을 이용한 5가지 AMOUNT의 AVG를 구할때 소수점이 나오는데 SELECT절에 적힌 WINDOW 함수 쿼리를 ROUND, FLOOR 을 사용해서 감싸줘도 작동은 하지만 소수점이 사라지지 않는데 혹시 그 이유가 뭔가요???
해결됨
실습으로 손에 잡히는 SQLD(2과목)
노랭이 문제 유형 분석 노션은 제공받을 수 없는건가요? 만약 제공받을 수 있다면 권한 신청은 어떻게 해야할까요?
