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각 영화(title)별로 장르(genres)를 UNNEST해서 보여주세요.
SELECT
title,
genre
FROM advanced.array_exercises AS ae
CROSS JOIN UNNEST(genres) AS genre
각 영화(title)별 배우(actor)와 배역(character)을 보여주세요.(별도 칼럼)
SELECT
title,
actor.actor,
actor.character
FROM advanced.array_exercises AS ae
CROSS JOIN UNNEST(actors) AS actor
각 영화(title)별로 배우(actor),배역(character),장르(genre)를 출력하세요.
SELECT
title,
actor,
character,
genre
FROM advanced.array_exercises AS ae
CROSS JOIN UNNEST(actors) AS actor
CROSS JOIN UNNEST(genres) AS genre
앱 로그 데이터(app_logs)의 배열을 풀어주세요.
SELECT
event_date,
event_timestamp,
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
유저(user_id)별로 주문 금액(amount)의 합계를 PIVOT (날짜를 행, user_id를 열)
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
날짜별로 유저들의 주문금액의 합계를 PIVOT (user_id를 행, order_date를 열)
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
사용자별, 날짜별로 주문이 있다면 1, 없다면 0으로 PIVOT 해주세요 (user_id를 행, order_date를 열)
SELECT
user_id,
IF(SUM(IF(order_date = '2023-05-01', amount, 0))>0,1,0) AS `2023-05-01`,
IF(SUM(IF(order_date = '2023-05-02', amount, 0))>0,1,0) AS `2023-05-03`,
IF(SUM(IF(order_date = '2023-05-03', amount, 0))>0,1,0) AS `2023-05-02`,
IF(SUM(IF(order_date = '2023-05-04', amount, 0))>0,1,0) AS `2023-05-04`,
IF(SUM(IF(order_date = '2023-05-05', amount, 0))>0,1,0) AS `2023-05-05`
FROM advanced.orders
GROUP BY user_id
ORDER BY user_id
user_id = 32888이 카트 추가하기(click_cart)를 누를때 어떤 음식(food_id)을 담았나요?
SELECT
user_id,
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
FROM advanced.app_logs
CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS event_param
WHERE
user_id = 32888
AND event_name = 'click_cart'
GROUP BY
user_id, event_timestamp
-- 카트에 담은 음식(food_id): 1559, 1942
일자별 이벤트 집계 후 PIVOT
WITH funnel_data AS (
SELECT
*,
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
END AS step_number
FROM (
SELECT
event_date,
event_timestamp,
user_pseudo_id,
concat(event_name, '-', event_param.value.string_value) AS event_name_with_screen
FROM advanced.app_logs
CROSS JOIN UNNEST(event_params) AS event_param
WHERE event_param.key = 'firebase_screen'
) AS unnested_app_logs
WHERE event_name_with_screen IN (
'screen_view-welcome',
'screen_view-home',
'screen_view-food_category',
'screen_view-restaurant',
'screen_view-cart',
'click_payment-cart'
)
)SELECT
event_date,
COUNT(IF(step_number = 1, user_pseudo_id, NULL)) AS `screen_view-welcome`,
COUNT(IF(step_number = 2, user_pseudo_id, NULL)) AS `screen_view-home`,
COUNT(IF(step_number = 3, user_pseudo_id, NULL)) AS `screen_view-food_category`,
COUNT(IF(step_number = 4, user_pseudo_id, NULL)) AS `screen_view-restaurant`,
COUNT(IF(step_number = 5, user_pseudo_id, NULL)) AS `screen_view-cart`,
COUNT(IF(step_number = 6, user_pseudo_id, NULL)) AS `click_payment-cart`
FROM funnel_data
GROUP BY event_date
ORDER BY event_date
답변 1
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 아더님.
BigQuery를 활용하여 SQL 쿼리를 구성하는 과정에서 ARRAY, STRUCT, PIVOT 및 퍼널 분석을 다루는 것은 매우 유익합니다. 아더님이 작성한 다양한 쿼리들, 특히 Array와 Struct의 사용법, PIVOT 테이블 구성, 퍼널 데이터 집계 등은 데이터 분석 능력을 강화하는 데 크게 기여할 것입니다.
질문하신 내용과 관련하여 아래 링크를 통해 더 깊이 있는 학습을 이어가실 수 있습니다. 이는 유사한 질문과 답변 사례로, SQL 쿼리 작성을 한층 더 발전시킬 수 있을 것입니다.
BigQuery 퍼널별 유저 세션 시작 횟수 계산 - 윈도우 함수 응용
이 자료들이 아더님의 학습에 큰 도움이 되길 바랍니다. 쿼리 작성 과정에서의 고민 거리나 오류 발생 시 참고하시면 더욱 효과적일 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.