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-- 1.array_exercises 테이블에서 각 영화(title)별로 장르(genres)를 UNNEST해서 보여주세요
SELECT
movie_id,
title,
genre
FROM `advanced.array_exercises`,
CROSS JOIN UNNEST(genres) AS genre
-- 2.array_exercises 테이블에서 각 영화(title) 별로 배우(actor)와 배역(character)을 보여주세요. 배우와 배역은 별도의 컬럼으로 나와야 합니다.
SELECT
title,
actors.actor,
actors.character
FROM `advanced.array_exercises`
CROSS JOIN UNNEST(actors) AS actors
-- 3.array_exercises 테이블에서 각 영화(title) 별로 배우(actor), 배역(character), 장르(genre)를 출력하세요. 한 Row에 배우, 배역, 장르가 모두 표시되어야 합니다.
SELECT
title,
actor.actor,
actor.character,
genre
FROM `advanced.array_exercises`
CROSS JOIN UNNEST(actors) AS actor
CROSS JOIN UNNEST(genres) AS genre
-- 4.앱 로그 데이터(app_logs)의 배열을 풀어주세요
SELECT
event_date,
event_timestamp,
event_name,
event_param.key AS key,
event_param.value.string_value AS string_value,
event_param.value.int_value AS int_value,
user_id,
user_pseudo_id,
platform
FROM `advanced.app_logs`
CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS event_param
-- 1.orders 테이블에서 유저(user_id) 별로 주문 금액(amount)의 합계를 PIVOT해주세요. 날짜(order_date)를 행(Row)으로, user_id를 열(Column)으로 만들어야 합니다.
SELECT
order_date,
SUM(IF(user_id = 1, amount, 0)) AS user_1,
SUM(IF(user_id = 2, amount, 0)) AS user_2,
SUM(IF(user_id = 3, amount, 0)) AS user_3
FROM advanced.orders
GROUP BY ALL
ORDER BY
order_date
-- 2. orders 테이블에서 날짜(order_date) 별로 유저들의 주문 금액(amount)의 합계를 PIVOT 해주세요. user_id를 행(Row)으로, order_Date를 열(Column)으로 만들어야 합니다.
SELECT
user_id,
SUM(IF(order_date = "2023-05-01", amount, 0)) AS `2023-05-01`,
SUM(IF(order_date = "2023-05-02", amount, 0)) AS `2023-05-02`,
SUM(IF(order_date = "2023-05-03", amount, 0)) AS `2023-05-03`,
SUM(IF(order_date = "2023-05-04", amount, 0)) AS `2023-05-04`,
SUM(IF(order_date = "2023-05-05", amount, 0)) AS `2023-05-05`,
FROM advanced.orders
GROUP BY ALL
ORDER BY
user_id
-- 3. orders 테이블에서 사용자(user_id)별, 날짜(order_date)별로 주문이 있다면 1, 없다면 0으로 PIVOT 해주세요. user_id를 행(Row)으로, order_date를 열(Column)로 만들고 주문을 많이 해도 1로 처리합니다.
SELECT
user_id,
MAX(IF(order_date = "2023-05-01", 1, 0)) AS `2023-05-01`,
MAX(IF(order_date = "2023-05-02", 1, 0)) AS `2023-05-02`,
MAX(IF(order_date = "2023-05-03", 1, 0)) AS `2023-05-03`,
MAX(IF(order_date = "2023-05-04", 1, 0)) AS `2023-05-04`,
MAX(IF(order_date = "2023-05-05", 1, 0)) AS `2023-05-05`,
FROM advanced.orders
GROUP BY ALL
ORDER BY
user_id
-- 4.앱 로그 PIVOT
WITH base AS (
SELECT
event_date,
event_timestamp,
event_name,
user_id,
user_pseudo_id,
MAX(IF(param.key = "firebase_screen", param.value.string_value, NULL)) AS firebase_screen,
MAX(IF(param.key = "food_id", param.value.int_value, NULL)) AS food_id,
MAX(IF(param.key = "session_id", param.value.string_value, NULL)) AS session_id,
FROM advanced.app_logs
CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS param
GROUP BY ALL
)
SELECT
event_date,
COUNT(user_id) AS user_cnt
FROM base
WHERE
event_name = "click_cart"
GROUP BY ALL
WITH base AS (
select
event_date,
event_timestamp,
event_name,
user_id,
user_pseudo_id,
platform,
MAX(IF(param.key = "firebase_screen", param.value.string_value, NULL)) AS firebase_screen,
MAX(IF(param.key = "food_id", param.value.int_value, NULL)) AS food_id,
MAX(IF(param.key = "session_id", param.value.string_value, NULL)) AS session_id,
FROM `advanced.app_logs`
CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS param
WHERE
1=1
AND event_date BETWEEN "2022-08-01" AND "2022-08-18"
GROUP BY ALL
),
filter_event_and_concat_event_and_screen AS (
SELECT
* EXCEPT(event_name, firebase_screen, event_timestamp),
CONCAT(event_name, "-", firebase_screen) AS event_name_with_screen,
DATETIME(TIMESTAMP_MICROS(event_timestamp), "Asia/Seoul") AS event_datetime
FROM base
WHERE
1=1
AND event_name IN ("screen_view", "click_payment")
),
MAIN AS (
SELECT
event_date,
event_name_with_screen,
CASE
WHEN event_name_with_screen = "screen_view-welcome" THEN 1
WHEN event_name_with_screen = "screen_view-home" THEN 2
WHEN event_name_with_screen = "screen_view-food_category" THEN 3
WHEN event_name_with_screen = "screen_view-restaurant" THEN 4
WHEN event_name_with_screen = "screen_view-cart" THEN 5
WHEN event_name_with_screen = "click_payment-cart" THEN 6
ELSE NULL
END AS step_number,
COUNT(DISTINCT user_pseudo_id) AS cnt
FROM filter_event_and_concat_event_and_screen
GROUP BY ALL
HAVING step_number IS NOT NULL
)
-- 피벗 쿼리 만들기
SELECT
event_date,
MAX(IF(event_name_with_screen ="screen_view-welcome", cnt, NULL)) AS `screen_view-welcome`,
MAX(IF(event_name_with_screen ="screen_view-home", cnt, NULL)) AS `screen_view-home`,
MAX(IF(event_name_with_screen ="screen_view-food_category", cnt, NULL)) AS `screen_view-food_category`,
MAX(IF(event_name_with_screen ="screen_view-restaurant", cnt, NULL)) AS `screen_view-restaurant`,
MAX(IF(event_name_with_screen ="screen_view-cart", cnt, NULL)) AS `screen_view-cart`,
MAX(IF(event_name_with_screen ="click_payment-cart", cnt, NULL)) AS `click_payment-cart`
FROM main
GROUP BY ALL
ORDER BY
event_date
답변 1
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 붕어빵님.
주어진 SQL 쿼리를 통해 BigQuery에서 다양한 데이터를 분석하는 방법을 배우고 계시는군요. ARRAY, STRUCT, PIVOT, 퍼널 SQL과 관련된 연습 문제들을 통해 데이터 쿼리 작성 및 분석 기술을 익히고 있습니다. 이와 관련해서 도움이 될 만한 기존 질문과 답변들을 준비해보았습니다.
PIVOT와 UNNEST 활용 방법에 대한 게시물:
퍼널 분석과 관련된 SQL 질의에 대한 해결 방법:
이 질문들과 답변이 붕어빵님의 학습에 큰 도움이 되길 바랍니다. 현재 진행하고 있는 스터디에서 다루고 있는 개념들이 데이터 분석 전반에 어떻게 영향을 미치는지 잘 이해하셔서 더 복잡한 문제 해결에도 스스로 자신감을 가질 수 있게 되시길 응원합니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.