Senior
Andmebaas on järgmise andmeskeemiga // kasutaja id | nimi | perekonnanimi | sünnikuupäev 1 | Ivan | Petrov | [telefon] | Anna | Petrova | [telefon] | Anna | Petrova | [telefon] // ost sku | hind | user_id | kuupäev 1 | 5500 | 1 | [telefon] | 5700 | 1 | [telefon] | 4000 | 1 | [telefon] | 8000 | 2 | [telefon] | 400 | 2 | [telefon] // keelamise_loend user_id | alguskuupäev 1 | [telefon] Vajalik on näidata: 1. Unikaalsed kasutaja ja toote ID kombinatsioonid kõigi ostude kohta, mille on teinud kasutajad enne nende keelamist. Sorteerida esmalt kasutaja nime järgi, siis SKU järgi 2. Leida kasutajad, kes on teinud oste summas üle 5000. Näidata nende nimesid järgmisel kujul: user_id | nimi | perekonnanimi | ostude kogusumma
sobes.tech AI
Vastus AI-lt
Для решения задачи с базой данных можно использовать SQL-запросы, а в Go — выполнить их через стандартные библиотеки.
- Уникальные комбинации пользователя и id товара для покупок, совершённых до бана, отсортированные по имени и SKU:
SELECT DISTINCT u.firstname, u.lastname, p.sku
FROM purchase p
JOIN user u ON p.user_id = u.id
LEFT JOIN ban_list b ON p.user_id = b.user_id
WHERE b.date_from IS NULL OR p.date < b.date_from
ORDER BY u.firstname, p.sku;
- Пользователи с суммой покупок больше 5000:
SELECT u.id, u.firstname, u.lastname, SUM(p.price) AS total_spent
FROM purchase p
JOIN user u ON p.user_id = u.id
GROUP BY u.id, u.firstname, u.lastname
HAVING SUM(p.price) > 5000;
В Go можно выполнить эти запросы через database/sql и обработать результаты. Пример для второго запроса:
rows, err := db.Query(`
SELECT u.id, u.firstname, u.lastname, SUM(p.price) AS total_spent
FROM purchase p
JOIN user u ON p.user_id = u.id
GROUP BY u.id, u.firstname, u.lastname
HAVING SUM(p.price) > 5000
`)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
type UserSpending struct {
ID int
FirstName string
LastName string
Total float64
}
var results []UserSpending
for rows.Next() {
var u UserSpending
if err := rows.Scan(&u.ID, &u.FirstName, &u.LastName, &u.Total); err != nil {
log.Fatal(err)
}
results = append(results, u)
}
// results теперь содержит пользователей с суммой покупок > 5000
Таким образом, основная логика — корректно сформировать SQL-запросы с условиями по дате бана и агрегированию сумм.