오프라인/온라인 판매 데이터 통합하기

문제 설명

다음은 어느 의류 쇼핑몰의 온라인 상품 판매 정보를 담은 ONLINE_SALE 테이블과 오프라인 상품 판매 정보를 담은 OFFLINE_SALE 테이블 입니다. ONLINE_SALE 테이블은 아래와 같은 구조로 되어있으며 ONLINE_SALE_ID, USER_ID, PRODUCT_ID, SALES_AMOUNT, SALES_DATE는 각각 온라인 상품 판매 ID, 회원 ID, 상품 ID, 판매량, 판매일을 나타냅니다.

Column nameTypeNullable

ONLINE_SALE_ID	INTEGER	FALSE
USER_ID	INTEGER	FALSE
PRODUCT_ID	INTEGER	FALSE
SALES_AMOUNT	INTEGER	FALSE
SALES_DATE	DATE	FALSE

동일한 날짜, 회원 ID, 상품 ID 조합에 대해서는 하나의 판매 데이터만 존재합니다.

OFFLINE_SALE 테이블은 아래와 같은 구조로 되어있으며 OFFLINE_SALE_ID, PRODUCT_ID, SALES_AMOUNT, SALES_DATE는 각각 오프라인 상품 판매 ID, 상품 ID, 판매량, 판매일을 나타냅니다.

Column nameTypeNullable

OFFLINE_SALE_ID	INTEGER	FALSE
PRODUCT_ID	INTEGER	FALSE
SALES_AMOUNT	INTEGER	FALSE
SALES_DATE	DATE	FALSE

동일한 날짜, 상품 ID 조합에 대해서는 하나의 판매 데이터만 존재합니다.

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문제

ONLINE_SALE 테이블과 OFFLINE_SALE 테이블에서 2022년 3월의 오프라인/온라인 상품 판매 데이터의 판매 날짜, 상품ID, 유저ID, 판매량을 출력하는 SQL문을 작성해주세요. OFFLINE_SALE 테이블의 판매 데이터의 USER_ID 값은 NULL 로 표시해주세요. 결과는 판매일을 기준으로 오름차순 정렬해주시고 판매일이 같다면 상품 ID를 기준으로 오름차순, 상품ID까지 같다면 유저 ID를 기준으로 오름차순 정렬해주세요.

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예시

예를 들어 ONLINE_SALE 테이블이 다음과 같고

ONLINE_SALE_IDUSER_IDPRODUCT_IDSALES_AMOUNTSALES_DATE

1	1	3	2	2022-02-25
2	4	4	1	2022-03-01
4	2	2	2	2022-03-02
3	6	3	3	2022-03-02
5	5	5	1	2022-03-03
6	5	7	1	2022-04-06

OFFLINE_SALE 테이블이 다음과 같다면

OFFLINE_SALE_IDPRODUCT_IDSALES_AMOUNTSALES_DATE

1	1	2	2022-02-21
4	1	2	2022-03-01
3	3	3	2022-03-01
2	4	1	2022-03-01
5	2	1	2022-03-03
6	2	1	2022-04-01

각 테이블의 2022년 3월의 판매 데이터를 합쳐서, 정렬한 결과는 다음과 같아야 합니다.

SALES_DATEPRODUCT_IDUSER_IDSALES_AMOUNT

2022-03-01	1	NULL	2
2022-03-01	3	NULL	3
2022-03-01	4	NULL	1
2022-03-01	4	4	1
2022-03-02	2	2	2
2022-03-02	3	6	3
2022-03-03	2	NULL	1
2022-03-03	5	5	1

출처 : https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/131537

정답
SELECT DATE_FORMAT(SALES_DATE,'%Y-%m-%d') AS SALES_DATE,PRODUCT_ID,USER_ID,SALES_AMOUNT
FROM ONLINE_SALE 
WHERE MONTH(SALES_DATE)=3

UNION ALL

SELECT DATE_FORMAT(SALES_DATE,'%Y-%m-%d') AS SALES_DATE,PRODUCT_ID,NULL AS USER_ID,SALES_AMOUNT
FROM OFFLINE_SALE
WHERE MONTH(SALES_DATE)=3

ORDER BY SALES_DATE,PRODUCT_ID,USER_ID

처음에 LEFT JOIN를 이용하여 풀려고 했는데 오답이 자꾸 나와서 다시 생각해보니 LEFT JOIN을 사용하면 안될거 같다는 생각이 들었다. 그래서 UNION ALL를 사용하여 묶은뒤 전체 조회를 통해 문제를 해결하였다.