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1) array_exercises 테이블에서 각 영화(title)별로 장르를(genres) unnest 해서 보여주세요
SELECT title, genre
FROM advanced.array_exercises
CROSS JOIN UNNEST(genres) AS genre
2) array_exercieses 테이블에서 각 영화(title) 별로 배우 (actor)와 배역(character)을 보여주세요. 배우와 배역은 별도의 컬럼으로 나와야 합니다.
SELECT title,
actor_info.actor,
actor_info.character,
FROM advanced.array_exercises
CROSS JOIN UNNEST(actors) AS actor_info;
3) array_exercises 테이블에서 각 영화(title) 별로 배우(actor), 배역(character), 장르(genre)를 출력하세요. 한 row 에 배우, 배역, 장르가 모두 표시되어야 합니다.
SELECT
title,
actor_info.actor,
actor_info.character,
genre,
FROM advanced.array_exercises
CROSS JOIN UNNEST(actors) AS actor_info
CROSS JOIN UNNEST(genres) AS genre;
4) 앱 로그 데이터(app_logs)의 배열을 풀어주세요.
SELECT
user_id,
event_date,
event_name,
user_pseudo_id,
params.key AS key,
params.value.string_value AS string_value,
params.value.int_value AS int_value,
FROM advanced.app_logs
CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS params
ORDER BY event_date;
1) orders 테이블에서 유저(user_id)별로 주문금액(amount)의 합계를 PIVOT 해주세요 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 order_date
ORDER BY order_date ASC
2) orders 테이블에서 날짜(order_date)별로 유저들의 주문금액(amount)의 합계를 PIVOT 해주세요. user_id를 행으로, order_date를 열으로 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 user_id
ORDER BY user_id;
3) orders 테이블에서 사용자(user_id)별, 날짜(order_date)별로 주문이 있다면 1, 없다면 0으로 PIVOT 해주세요. user_id를 행으로, order_date를 열로 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 user_id
ORDER BY user_id
4) user_id = 32888 이 카트 추가하기 (click_cart)를 누를 때 어떤 음식(food_id)을 담았나요?
WITH base AS (
SELECT
event_date,
event_name,
user_pseudo_id,
event_timestamp,
user_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
WHERE event_date = "2022-08-01"
GROUP BY ALL
)
SELECT
select_date,
COUNT(user_id) AS user_cnt
FROM base
WHERE
event_name = "click_cart"
GROUP BY event_date
WITH base AS (
SELECT
event_date,
event_timestamp,
event_name,
user_id,
user_pseudo_id,
platform,
-- event_param
MAX(IF(event_param.key = "firebase_screen", event_param.value.string_value, NULL)) AS firebase_screen,
-- MAX(IF(event_param.key = "food_id", event_param.value.int_value, NULL)) AS food_id,
MAX(IF(event_param.key = "session_id", event_param.value.string_value, NULL)) AS session_id
FROM advanced.app_logs
CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS event_param
WHERE
-- event_date = "2022-08-01" # 적은 데이터로 쿼리를 작성하기 위해 만들어둔 조건
event_date BETWEEN "2022-08-01" AND "2022-08-18"
GROUP BY ALL
), filter_event_and_concat_event_and_screen AS (
-- (1) event_name + screen (필요한 이벤트만 WHERE 조건에 걸어서 사용)
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
event_name IN ("screen_view", "click_payment")
),
funnel 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
)
SELECT
event_date,
MAX(IF(funnel.event_name_with_screen = 'screen_view-welcome', cnt, null)) as `screen_view-welcome`,
MAX(IF(funnel.event_name_with_screen = 'screen_view-home', cnt, null)) as `screen_view-home`,
MAX(IF(funnel.event_name_with_screen = 'screen_view-food_category', cnt, null)) as `screen_view-food_category`,
MAX(IF(funnel.event_name_with_screen = 'screen_view-restaurant', cnt, null)) as `screen_view-restaurant`,
MAX(IF(funnel.event_name_with_screen = 'screen_view-cart', cnt, null)) as `screen_view-cart`,
MAX(IF(funnel.event_name_with_screen = 'click_payment-cart', cnt, null)) as `click_payment-cart`
FROM funnel
GROUP BY ALL
ORDER BY event_date
답변 1
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 김성호님.
BigQuery와 관련한 다양한 작업, 특히 ARRAY, STRUCT, PIVOT와 같은 데이터를 다루는 방법을 학습하고 계신 것 같습니다. 이를 통해 퍼널 분석까지 진행하시는 과정이 매우 인상적입니다. UNNEST
, CROSS JOIN
, PIVOT
등 다양한 SQL 기능을 사용해 주신 부분이 잘 드러납니다.
궁금한 점들을 해결하시기 위해 다음의 유사한 사례와 질문 링크를 참조하실 수 있습니다:
퍼널별 유저들의 새로운 세션 시작 횟수의 총합 _ 윈도우 함수 마지막 문제 응용
각각의 링크를 참고하시면서 SQL의 구조와 패턴을 익히고, 필요한 경우 적용해보세요. 데이터 처리의 유연성을 높이는 데 큰 도움이 될 것입니다.
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.