Сгенерируйте запрос, используя 5 таблиц

Question

Я создал свою таблицу.Я пытаюсь создать запрос, который умножается и добавляется sold_quantity из таблицы sold и sale_price из таблицы on_sale, и на данный момент он называется R1, а retail_price из таблицы продуктов и sold_quantity из таблицы sold теперь называется R2.

В моем запросе я хочу рассчитать свой доход.Подвох в том, что есть две разные даты, но одно количество продажи.Это означает, что мне довольно сложно различить два типа продаж (продажа со скидкой, розничная продажа).

Например, 1 февраля у меня идет распродажа, я продал 10 штук, и цена была продана как sale_price, а дата сохранена как sale_date, см. Таблицу On_sale.2 февраля я продал 8 штук, но проданная цена сохраняется как розничная цена и сохраняется как проданная дата.

CREATE TABLE Sold (
  store_number int(16)  NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  pid int(16) NOT NULL,
  sold_date date NOT NULL,
  sold_quantity int(16) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (pid,store_number,sold_date)
);

 CREATE TABLE Store (
  store_number int(16)  NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  phone_number varchar(16)  NOT NULL DEFAULT '0',
  street_address varchar(250) NOT NULL,
  city_name varchar(250) NOT NULL,
  state varchar(250) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (store_number)
);

CREATE TABLE On_sale (
  pid int(16) NOT NULL,
  sale_date date NOT NULL,
  sale_price float(16) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (pid,sale_date)
);

CREATE TABLE Product (
  pid int(16) NOT NULL,
  product_name varchar(250) NOT NULL,
  retail_price float(16) NOT NULL,
  manufacture_name varchar(250) NOT NULL,
  PRIMARY KEY (pid)
);

CREATE TABLE City (
  city_name varchar(250) NOT NULL,
  state varchar(250) NOT NULL,
  population int(16) NOT NULL DEFAULT '0',
  PRIMARY KEY (city_name,state)
);

Это то, что я хочу:

SAMPLE DATA :

Store таблица:

store_number  phone_number  street_address city_name state 
     1           #             ###          New York    NY
     2           #             ###          HOUSTON     TX
     3           #             ###          L.A         CA

Sold Таблица:

store_number  PID  SOLD DATE  SOLD_QUANTITY  
     1         1      2/2/2017    3
     2         2      2/3/2018    3
     3         3      2/5/2019    4

On_sale Таблица:

PID  SALE_DATE    SALE PRICE  
1      2/4/2018    2

Product Таблица:

PID  PRODUCT NAME  RETAIL_PRICE manufacture_name
1       XX           5              XXX          
2      XX          4             XXX       
3       XX           3              XXX       

City Таблица:

CITY_NAME  STATE    POPULATION  
New York   NY    100
HOUSTON    TX    200
L.A        CA    201

ИСКЛЮЧЕННЫЙ РЕЗУЛЬТАТ :

YEAR  REVENUE   POPULATION
2017   15       (NEW YORK)SMALL 
2018   14       (HOUSTON)MEDIUM
2019   12       (L.A) LARGE

Объяснениеиз моих данных

Это очень запутанно.Сначала мне нужно отобразить год на основе проданной даты и даты продажи, а затем рассчитать доход.Например, в 2018 году сумма возмещения составляет (2 от sale_price таблицы on_sale) + (12 (3 * 4, 3 - проданное количество от sold_table, а 4 - розничная цена) = 14.

размер города разделен диапазонами, где 0> # <100 - маленький 100> = x <200 - средний, а все, что больше 200, - большое. Название города в скобках просто для отслеживания. Город основан на названии городаи состояние в таблице магазина, и это делается путем сравнения store_number как для проданной таблицы, так и для таблицы магазина </p>

. Это требует, чтобы я присоединился к таблице городов после запроса, чтобы получить R1 (обычная цена) и R2 (по цене продажи).Вот что я получил. Я очень потерян:

   SELECT year(s.sold_date) as yr, c.population,
       SUM(COALESCE(os.sale_price, p.retail_price) * s.sold_quantity) AS revenue,
CASE
    WHEN population >= 0 AND population < 3700000 THEN 'small'
    WHEN population >= 3700000 AND population < 6700000 THEN 'medium'
    WHEN population >= 6700000 AND population < 9000000 THEN 'large'
    WHEN population >= 9000000 THEN 'extra_large'
    ELSE '-1' 
END AS cityCategory
FROM Sold s JOIN
      Product p
      ON s.pid = p.pid JOIN
      Store st
      ON st.store_number = s.store_number LEFT JOIN
      On_sale os
      ON s.pid = os.pid JOIN
      city c
      ON c.city_name = st.city_name
GROUP BY year(s.sold_date), c.population
ORDER BY year(s.sold_date) ASC, c.population;

Answer 1

Вот подход, который может выполнить работу.Логика заключается в использовании агрегированных подзапросов для выполнения промежуточных вычислений.

Этот запрос получает доход из таблицы On_sale по годам.

SELECT 
    YEAR(sale_date) yr, 
    SUM(sale_price) amt
FROM 
    On_sale
GROUP BY 
    YEAR(sale_date);

Этот другой запрос получает доход в магазинеи за год, используя таблицы Sold и Product:

SELECT 
    s.store_number, 
    YEAR(s.sold_date) yr, 
    SUM(s.sold_quantity * p.retail_price) amt
FROM 
    Sold s
    INNER JOIN Product p 
        ON p.pid = s.pid
GROUP BY 
    s.store_number, 
    YEAR(sold_date);

Теперь мы можем JOIN результаты этих запросов с таблицами City и Store.В то же время мы можем разделить города на категории разных размеров и использовать их для агрегирования результатов.Я использую LEFT JOIN на тот случай, если один из подзапросов выдаст пустой набор результатов (иначе, INNER JOIN в порядке):

SELECT 
    COALESCE(sa.yr, so.yr) sale_year,
    CASE 
        WHEN c.population > 200 THEN 'large'
        WHEN c.population <= 200 AND c.population > 100 THEN 'medium'
        ELSE 'small'
    END as size_range,
    SUM(COALESCE(so.amt, 0) + COALESCE(sa.amt, 0)) revenue
FROM 
    City c
    INNER JOIN Store st 
        ON  st.state = c.state 
        AND st.city_name = c.city_name
    LEFT JOIN (
        SELECT 
            s.store_number, 
            YEAR(s.sold_date) yr, 
            SUM(s.sold_quantity * p.retail_price) amt
        FROM 
            Sold s
            INNER JOIN Product p 
                ON p.pid = s.pid
        GROUP BY 
            s.store_number, 
            YEAR(sold_date)
    ) so 
        ON  so.store_number = st.store_number
    LEFT JOIN (
        SELECT 
            YEAR(sale_date) yr, 
            SUM(sale_price) amt
        FROM 
            On_sale
        GROUP BY 
            YEAR(sale_date)
    ) sa 
        ON  sa.yr = so.yr
GROUP BY
    sale_year,
    size_range
ORDER BY
    sale_year,
    size_range

Эта демонстрация на DB Fiddle с вашими примерами данных демонстрирует промежуточные шаги и, наконец, возвращает:

| sale_year | size_range | revenue |
| --------- | ---------- | ------- |
| 2017      | small      | 15      |
| 2018      | medium     | 14      |
| 2019      | large      | 12      |