[LeetCode] 1158. Market Analysis 1

📝 1158. Market Analysis I

🔹 시장분석 1

2019년 각 사용자별 가입 날짜와 구매자로서 주문한 횟수를 찾는 솔루션을 작성하세요.
어떤 순서로든 결과 테이블을 반환합니다.

 

 

 

📝 문제 설명

• 사용자(User)마다 가입 날짜를 확인하고,
• 2019년에 주문자로 참여한 주문 횟수를 계산해야 합니다.
• 주문이 없는 사용자도 모두 포함되어야 하며, 이 경우 주문 횟수는 0으로 표시되어야 합니다.

즉, Users 테이블을 기준으로 LEFT JOIN하여 모든 사용자가 결과에 포함되도록 해야 합니다.

 

 

📊 테이블 구조

Users 테이블

Column Name	Type
user_id	int
join_date	date
favorite_brand	varchar

 

Orders 테이블

Column Name	Type
order_id	int
order_date	date
item_id	int
buyer_id	int
seller_id	int

 

Items 테이블

Column Name	Type
item_id	int
item_brand	varchar

 

 

💡 SQL 문제 해결 방법

1. Users 테이블을 기준으로 모든 사용자를 가져와야 하므로 LEFT JOIN 사용
2. 조인 조건에 **AND year(order_date) = '2019'**를 추가해 2019년 주문만 포함
3. COUNT(b.order_date)를 통해 사용자별 2019년 주문 수 계산
4. GROUP BY를 이용해 user_id 단위로 묶기

 

 

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🖥️ SQL 풀이

   SELECT a.user_id AS buyer_id
        , a.join_date
        , COUNT(b.order_date) AS orders_in_2019
     FROM Users a
LEFT JOIN Orders b
       ON a.user_id = b.buyer_id 
      AND YEAR(b.order_date) = '2019'
 GROUP BY a.user_id;

 

 

 

🔍 쿼리 분석

• LEFT JOIN: 모든 사용자 정보를 기준으로 조인하여 주문이 없는 사용자도 포함
• AND YEAR(b.order_date) = '2019': 2019년에 발생한 주문만 필터링
• COUNT(b.order_date): 주문 수를 집계 (없으면 0으로 나옴)
• GROUP BY a.user_id: 사용자별로 결과 그룹화

 

 

📌 실행 예제

📊 입력 데이터

Users 테이블

user_id	join_date	favorite_brand
1	2018-01-01	Lenovo
2	2018-02-09	Samsung
3	2018-01-19	LG
4	2018-05-21	HP

 

Orders 테이블

order_id	order_date	item_id	buyer_id	seller_id
1	2019-08-01	4	1	2
2	2018-08-02	2	1	3
3	2019-08-03	3	2	3
4	2018-08-04	1	4	2
5	2018-08-04	1	3	4
6	2019-08-05	2	2	4

 

Items 테이블

item_id	item_brand
1	Samsung
2	Lenovo
3	LG
4	HP

 

쿼리 실행 결과

buyer_id	join_date	orders_in_2019
1	2018-01-01	1
2	2018-02-09	2
3	2018-01-19	0
4	2018-05-21	0

• 사용자 1은 2019년에 1번 주문
• 사용자 2는 2019년에 2번 주문
• 사용자 3, 4은 2019년에 주문한 내역 없음 → 0으로 표시

 

 

🎯 결론

이 문제는 LEFT JOIN과 조건부 COUNT를 동시에 활용하는 연습 문제입니다.
특정 연도나 조건에 맞춰 집계할 때 JOIN 조건 안에 AND를 넣는 방식은 실무에서도 매우 자주 사용됩니다.

특히, 모든 사용자를 포함하면서도 특정 조건에 맞는 주문 수만 세기 때문에
JOIN과 필터 조건을 구분해서 쓸 줄 아는 것이 중요합니다. 😊

 

 

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