Portfólio Danilo.Pires

Quando surgiu a oportunidade de me juntar a uma empresa de tecnologia, mergulhei de cabeça nesse universo em busca de crescimento profissional. Essa experiência despertou minha paixão pela área, levando-me a dominar o SQL por conta própria, partindo do zero. Ao dedicar tempo aos estudos e lidar com desafios diários no trabalho, aprimorei ainda mais minha compreensão da linguagem SQL.

Há pouco tempo tenho feito um bootcamp de SQL, Esses bootcamps são frequentemente estruturados para fornecer uma combinação de instruções teóricas e práticas, para que os estudantes possam adquirir conhecimento teórico sobre SQL e, ao mesmo tempo, praticar suas habilidades em problemas do mundo real.

Nessas execuções usei uma base via Kaggle de vendas e SKU (códigos usados por varejistas para identificação de mercadorias em estoque), além disso foi usado https://sqliteonline.com/ para execução do banco de dados.

Existem 4 tabelas fornecidas para responder às perguntas, tabela denominada a seguir:

detalhe_pedido
sku_detail
detalhe_do_cliente
detalhes de pagamento

As 4 tabelas tem esse esquema relacional:

Questão 1

Durante as transações ocorridas em 2021, em que mês o valor total da transação ( after_discount ) atingiu o seu valor mais elevado? Use is_valid = 1 para filtrar dados de transação. Tabela de origem: order_detail.

R: Da pergunta acima, definimos qual coluna deveria estar presente no resultado da consulta, e são: mês_id , mês , ano , total_transação . Para conseguir isso, precisamos filtrar o ano da transação até 2021 e filtrar a coluna is_valid = 1 , somar o total da transação, ordenar pelo total da transação em ordem decrescente e limitar a 1 para exibir apenas o total_transaction mais alto (opcional). E aqui está a consulta SQL:

Nesta consulta, eu uso a sintaxe to_char para extrair o ID do mês, o nome do mês e o ano da coluna order_date que tem o tipo de dados como “data”, sum(after_discount) para somar todas as colunas after_discount com base no mês “agrupar por”, na área onde Eu uso a sintaxe extract para extrair o ano de order_date, mesma função com to_char , e depois ordeno por total_transaction do maior para o menor ( decrescente ), isso significa que a primeira linha será a maior total_transaction . E aqui está o resultado:

O resultado mostra que agosto de 2021 tem o maior total_transaction do ano

Questão 2

Durante as transações do ano de 2022, qual categoria gerou o maior valor de transação? Use is_valid = 1 para filtrar dados de transação. Tabela de origem: order_detail, sku_detail

R: O que podemos destacar aqui são as transações no ano de 2022, precisamos da coluna categoria , usamos is_valid = 1 , então precisamos calcular a transação mais alta. Usamos 2 tabelas aqui, order_detail e sku_detail , isso significa que precisamos unir essas duas tabelas. E aqui está a consulta:

As tabelas unidas com base na coluna sku_id da tabela order_detail correspondem ao id da coluna da tabela sku_detail . Dentro da cláusula WHERE definimos que is_valid = 1 e extraímos o ano da coluna order_date igual a '2022'. Nesta cláusula também podemos ver uma das diferenças entre to_char e extract . to_char retorna o texto, mas extrai o número de retorno. Agrupado por ano e categoria , ordene pela maior transação_total ( decrescente ) e aqui está o resultado:

No ano de 2022 , a categoria “Celulares e Tablets” apresenta o maior total_transaction .