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오프라인/온라인 판매 데이터 통합하기
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문제 설명

다음은 어느 의류 쇼핑몰의 온라인 상품 판매 정보를 담은 ONLINE_SALE 테이블과 오프라인 상품 판매 정보를 담은 OFFLINE_SALE 테이블 입니다. ONLINE_SALE 테이블은 아래와 같은 구조로 되어있으며 ONLINE_SALE_ID, USER_ID, PRODUCT_ID, SALES_AMOUNT, SALES_DATE는 각각 온라인 상품 판매 ID, 회원 ID, 상품 ID, 판매량, 판매일을 나타냅니다.

Column nameTypeNullable
ONLINE_SALE_IDINTEGERFALSE
USER_IDINTEGERFALSE
PRODUCT_IDINTEGERFALSE
SALES_AMOUNTINTEGERFALSE
SALES_DATEDATEFALSE

동일한 날짜, 회원 ID, 상품 ID 조합에 대해서는 하나의 판매 데이터만 존재합니다.

OFFLINE_SALE 테이블은 아래와 같은 구조로 되어있으며 OFFLINE_SALE_ID, PRODUCT_ID, SALES_AMOUNT, SALES_DATE는 각각 오프라인 상품 판매 ID, 상품 ID, 판매량, 판매일을 나타냅니다.

Column nameTypeNullable
OFFLINE_SALE_IDINTEGERFALSE
PRODUCT_IDINTEGERFALSE
SALES_AMOUNTINTEGERFALSE
SALES_DATEDATEFALSE

동일한 날짜, 상품 ID 조합에 대해서는 하나의 판매 데이터만 존재합니다.

문제

ONLINE_SALE 테이블과 OFFLINE_SALE 테이블에서 2022년 3월의 오프라인/온라인 상품 판매 데이터의 판매 날짜, 상품ID, 유저ID, 판매량을 출력하는 SQL문을 작성해주세요. OFFLINE_SALE 테이블의 판매 데이터의 USER_ID 값은 NULL 로 표시해주세요. 결과는 판매일을 기준으로 오름차순 정렬해주시고 판매일이 같다면 상품 ID를 기준으로 오름차순, 상품ID까지 같다면 유저 ID를 기준으로 오름차순 정렬해주세요.

예시

예를 들어 ONLINE_SALE 테이블이 다음과 같고

ONLINE_SALE_IDUSER_IDPRODUCT_IDSALES_AMOUNTSALES_DATE
11322022-02-25
24412022-03-01
42222022-03-02
36332022-03-02
55512022-03-03
65712022-04-06

OFFLINE_SALE 테이블이 다음과 같다면

OFFLINE_SALE_IDPRODUCT_IDSALES_AMOUNTSALES_DATE
1122022-02-21
4122022-03-01
3332022-03-01
2412022-03-01
5212022-03-03
6212022-04-01

각 테이블의 2022년 3월의 판매 데이터를 합쳐서, 정렬한 결과는 다음과 같아야 합니다.

SALES_DATEPRODUCT_IDUSER_IDSALES_AMOUNT
2022-03-011NULL2
2022-03-013NULL3
2022-03-014NULL1
2022-03-01441
2022-03-02222
2022-03-02363
2022-03-032NULL1
2022-03-03551

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