🖥 Собираем лояльных клиентов!

Дана таблица заказов интернет-магазина, связанная с таблицей покупателей внешним ключом через customer_id. Задача собрать данные о пользователях, совершивших более 2-х заказов за последнюю неделю.

В этой задаче:

• MIN, MAX, SUM, COUNT — агрегируем данные о пользовательских заказах.

• Используем JOIN — связываем таблицы заказов и пользователей.

• GROUP BY, HAVING и ORDER BY — группируем по покупателям и фильтруем по количеству заказов.

Такие запросы помогают сегментировать пользователей по частоте и сумме покупок — это основа для построения отчётности, динамики и анализа поведенческих паттернов.

➡ SQL Ready | #задача

🖥 Связываем таблицы профессионально!

Сегодня рассмотрим возможные варианты связи записей из разных таблиц друг с другом по их логическим отношениям. Это важно понимать, чтобы правильно проектировать схемы баз данных и знать, как это устроено под капотом.

Типы связей:

• One To Many — самый распространенный тип, когда у одной записи может быть несколько соответствий в другой таблице

• One To One — связь для записей со строгим отношением: у одной записи только одно уникальное соответствие

• Many To Many — например, многие студенты могут слушать лекции многих преподавателей

🔥 — если узнал новое
🤝 — если уже пользовался

➡ SQL Ready | #гайд

🖥 Находим хозяев и их питомцев!

Исходя из таблиц хозяев и питомцев, нужно вернуть имя хозяина, его питомца и разницу между их возрастами. Но при этом нужно предусмотреть, что у хозяина может питомец может потеряться.

В этой задаче:

• CASE — для ситуаций, если у хозяина нет питомца

• LEFT JOIN — выбираем все записи из таблицы хозяев

• ORDER BY — сортируем по имени хозяина и разнице возрастов с питомцами

🔥 — если узнал новое
🤝 — если решил сам

➡ SQL Ready | #задача