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ARRAY
-- 1) array_exercises 테이블에서 각 영화(title)별로 장르(genres)를 UNNEST해서 보여주세요.
SELECT
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,
actor.actor,
actor.character
FROM advanced.array_exercises
CROSS JOIN UNNEST(actors) AS actor
--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 AS actor,
actor.character AS character,
genre
FROM advanced.array_exercises
CROSS JOIN UNNEST(actors) AS actor
CROSS JOIN UNNEST(genres) AS genre
WHERE
actor.actor = 'Chris Evans'
AND genre = 'Action'es) AS genre
-- 4) 앱 로그 데이터(app_logs)의 배열을 풀어주세요
WITH base AS (
SELECT
user_id,
event_date,
event_name,
user_pseudo_id,
event_param.key AS key,
event_param.value.string_value AS string_value,
event_param.value.int_value AS int_value
FROM advanced.app_logs
CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS event_param
WHERE
event_date = '2022-08-01')
PIVOT
--1. orders 테이블에서 유저(user_id)별로 주문 금액(amount)의 합계를 PIVOT 해주세요. 날짜(order_date)를 행(Row)으로, user_id를 열(Column)으로 만들어아 합니다.
SELECT
order_date,
MAX(IF(user_id = 1, sum_of_amount, 0)) AS user_1,
MAX(IF(user_id = 2, sum_of_amount, 0)) AS user_2,
MAX(IF(user_id = 3, sum_of_amount, 0)) AS user_3
FROM (
SELECT
order_date,
user_id,
SUM(amount) AS sum_of_amount
FROM advanced.orders
GROUP BY order_date, user_id
)
GROUP BY order_date
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,
MAX(IF(order_date = "2023-05-01", amount, 0)) AS `2023-05-01`,
MAX(IF(order_date = "2023-05-02", amount, 0)) AS `2023-05-02`,
MAX(IF(order_date = "2023-05-03", amount, 0)) AS `2023-05-03`,
MAX(IF(order_date = "2023-05-04", amount, 0)) AS `2023-05-04`,
MAX(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 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 user_id
퍼널
WITH base AS (
SELECT
event_date,
event_timestamp,
event_name,
user_id,
user_pseudo_id,
platform,
MAX(IF(event_param.key = "firebase_screen", event_param.value.string_value, NULL)) AS firebase_screen,
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 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
event_name IN ("screen_view", "click_payment")
)
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
아직 SQL 익숙지 않아서, 강의 들으면서 코드를 이해하려고 했습니다.
얼른 빅쿼리 SQL입문 강의도 다 듣고, 2주차에 더 실력이 올라갔으면 좋겠습니다!
답변 1
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 장혜성님.
BigQuery에서 다양한 SQL 기능을 활용한 퍼널 쿼리와 데이터를 시각화하는 과정을 잘 시도하고 계신 것 같아요. ARRAY, STRUCT, PIVOT과 같은 새로운 자료형은 처음에는 익숙하지 않을 수 있지만, 이러한 연습을 통해 점차 익숙해질 수 있습니다.
귀하의 과제와 관련하여 도움이 될 수 있는 몇 가지 유사한 질문과 답변 링크를 소개해 드립니다. SQL을 이해하는 데 도움이 될 만한 자료들을 확인하실 수 있습니다:
구글 스프레드시트 사용 시 데이터 로그 설계에 대한 질문
퍼널별 유저들의 새로운 세션 시작 횟수의 총합 _ 윈도우 함수 마지막 문제 응용
각 링크의 정보를 바탕으로 다양한 SQL 쿼리를 작성하고 디버깅하는 연습을 통해 더 많은 인사이트를 얻을 수 있을 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.