2. ユーザーの分析
— ユーザー全体の平均年齢を取得してください
SELECT AVG(age)
FROM users;
— 20歳未満の男性ユーザーの、全てのカラムの値を取得してください。
SELECT *
FROM users
WHERE age < 20 AND gender = 0;
— ユーザーの年齢ごとの人数と、その年齢を取得してください
SELECT age, COUNT(*)
FROM users
GROUP BY age;
3. 商品の分析（1）
— 全商品の名前を重複無く取得してください
SELECT DISTINCT(name)
FROM items;
— 全商品の名前と値段を、値段が高い順に並べてください
SELECT name, price
FROM items
ORDER BY price DESC;
— 名前の一部に「シャツ」を含む商品の、全てのカラムの値を取得してください
SELECT *
FROM items
WHERE name LIKE ‘%シャツ%’;
4. 商品の分析（2）
— 全商品の名前、値段、利益を取得してください
SELECT name, price, price – cost
FROM items;
— 全商品の利益の平均を取得してください
SELECT AVG(price – cost)
FROM items;
— 各商品あたりの利益が上位5件の商品の名前と利益を取得してください
SELECT name, price – cost
FROM items
ORDER BY price – cost DESC
LIMIT 5;
5. 商品の分析（3）
— 「グレーパーカー」より値段が高い商品の名前と値段を取得してください
SELECT name, price
FROM items
WHERE price > (
SELECT price
FROM items
WHERE name = “グレーパーカー”
);
— 7000円以下で「グレーパーカー」より利益が高い商品を取得してください
SELECT name, price – cost
FROM items
WHERE price <= 7000 AND price – cost > (
SELECT price – cost
FROM items
WHERE name = “グレーパーカー”
);
6. 販売履歴の分析
— 商品ごとに商品のid、売れた個数を取得してください
SELECT item_id, COUNT(*)
FROM sales_records
GROUP BY item_id;
— 売れた数が多い上位5商品のidと個数を取得してください
SELECT item_id, COUNT(*)
FROM sales_records
GROUP BY item_id
ORDER BY COUNT(*) DESC
LIMIT 5;
7. 売上・利益の分析
— 売れた数が多い上位5商品のIDと名前、個数を取得してください
SELECT items.id, items.name, COUNT(*)
FROM sales_records
JOIN items
ON sales_records.item_id = items.id
GROUP BY items.id, items.name
ORDER BY COUNT(*) DESC
LIMIT 5;
— このサイトの総売上と総利益を取得してください
SELECT SUM(items.price) AS “総売上”, SUM(items.price – items.cost) AS “総利益”
FROM sales_records
JOIN items
ON sales_records.item_id = items.id;
8. 日ごとのデータ分析
— 日ごとの売上額とその日付を取得してください
SELECT sales_records.purchased_at, SUM(items.price) AS “売上額”
FROM sales_records
JOIN items
ON sales_records.item_id = items.id
GROUP BY purchased_at
ORDER BY purchased_at ASC;
— 日ごとの売上額とその日付を取得してください
SELECT sales_records.purchased_at, SUM(items.price) AS “売上額”
FROM sales_records
JOIN items
ON sales_records.item_id = items.id
GROUP BY purchased_at
ORDER BY purchased_at ASC;
9. 複雑なユーザーデータの分析
— 10個以上購入したユーザーIDとユーザー名、購入した商品の数を取得してください
SELECT users.id, users.name,COUNT(*) AS “購入数”
FROM sales_records
JOIN users
ON sales_records.user_id = users.id
GROUP BY users.id, users.name
HAVING COUNT(*) >= 10;
— 「サンダル」を購入したユーザーのidと名前を取得してください
SELECT users.id, users.name
FROM sales_records
JOIN users
ON sales_records.user_id = users.id
WHERE sales_records.item_id = (
SELECT id
FROM items
WHERE name = “サンダル”
)
GROUP BY users.id;
10. 複雑な商品データの分析
— 男性向け、女性向け、男女兼用商品ごとに指定されたデータを取得してください
SELECT items.gender, SUM(items.price) AS “売上額”
FROM sales_records
JOIN items
ON sales_records.item_id = items.id
GROUP BY items.gender;
— 売上額が上位5位の商品の指定されたデータを取得してください
SELECT items.id, items.name, SUM(items.price) AS “売上額”
FROM sales_records
JOIN items
ON sales_records.item_id = items.id
GROUP BY items.id, items.name, items.price
ORDER BY SUM(items.price) DESC
LIMIT 5;
— グレーパーカーより売上額が高い商品の指定されたデータを取得してください
SELECT items.id, items.name, SUM(items.price) AS “売上額”
FROM sales_records
JOIN items
ON sales_records.item_id = items.id
GROUP BY items.id, items.name, items.price
HAVING SUM(items.price) > (
SELECT SUM(items.price)
FROM sales_records
JOIN items
ON sales_records.item_id = items.id
WHERE items.name = “グレーパーカー”
);