[MYSQL] SolveSql Case, IF

✔ Case, IF

지역별 주문의 특징

[SolveSql characteristics-of-orders]

/*
 SELECT : 주문 지역, 해당 지역 내 가구 주문 수, 오피스 물품 주문 수, 전자기기 주문 수
 FROM : records 테이블
 GROUP BY : 주문 지역별
 ORDER BY : 주문 지역 오름차순 정렬
*/
SELECT
  region AS 'Region',
  COUNT(
    DISTINCT (
      CASE
        WHEN category = 'Furniture' THEN order_id
      END
    )
  ) AS 'Furniture',
  COUNT(
    DISTINCT (
      CASE
        WHEN category = 'Office Supplies' THEN order_id
      END
    )
  ) AS 'Office Supplies',
  COUNT(
    DISTINCT (
      CASE
        WHEN category = 'Technology' THEN order_id
      END
    )
  ) AS 'Technology'
FROM 
  records
GROUP BY 
  region
ORDER BY 
  region;

배송 예정일 예측 성공과 실패

[SolveSql estimated-delivery-date]

 

/*
 SELECT : 구매 일자, 배송 예정 시각 안에 고객에게 도착한 주문 수, 배송 예정 시각이 지나 고객에게 도착한 주문 수
 FROM : olist_orders_dataset 테이블
 WHERE : 2017년 1월 한달 동안 발생한 주문이면서 배송 완료 또는 배송 예정 시각 데이터가 있는 경우
 GROUP BY : 구매 일자별
 ORDER BY : 구매 날짜 오름차순
*/
SELECT
  DATE(order_purchase_timestamp) AS 'purchase_date',
  COUNT(
    DISTINCT (
      CASE
        WHEN DATE(order_delivered_customer_date) < DATE(order_estimated_delivery_date) THEN order_id
      END
    )
  ) AS 'success',
  COUNT(
    DISTINCT (
      CASE
        WHEN DATE(order_delivered_customer_date) >= DATE(order_estimated_delivery_date) THEN order_id
      END
    )
  ) AS 'fail'
FROM
  olist_orders_dataset
WHERE
  DATE(order_purchase_timestamp) BETWEEN '2017-01-01' AND '2017-01-31'
  AND order_delivered_carrier_date IS NOT NULL
  AND order_estimated_delivery_date IS NOT NULL
GROUP BY
  DATE(order_purchase_timestamp)
ORDER BY
  DATE(order_purchase_timestamp);

가구 판매의 비중이 높았던 날 찾기

[SolveSql day-of-furniture]

/*
 SELECT : 일별 주문수가 10개 이상인 날 중에서, 'Furniture' 카테고리 주문의 비율이 40% 이상이었던 주문 날짜, 해당 일의 Furniture 카테고리 주문 수, 해당 일의 전체 주문 대비 Furniture 카테고리 주문의 비율
 FROM : records 테이블
 GROUP BY : 주문 날짜
 HAVING : 주문수가 10개 이상, 'Furniture' 카테고리 주문의 비율이 40% 이상
 ORDER BY : 카테고리의 주문비율 내림차순, 날짜 오름차순
*/
SELECT
  order_date,
  COUNT(
    DISTINCT CASE
      WHEN category = 'Furniture' THEN order_id
    END
  ) AS 'furniture',
  ROUND(
    COUNT(
      DISTINCT CASE
        WHEN category = 'Furniture' THEN order_id
      END
    ) / (COUNT(DISTINCT order_id) + 0.00) * 100,
    2
  ) AS 'furniture_pct'
FROM
  records
GROUP BY
  order_date
HAVING
  COUNT(DISTINCT order_id) >= 10
  AND furniture_pct >= 40
ORDER BY
  furniture_pct DESC,
  order_date ASC;