merge → JOIN: пользователи и их покупки

pandas:

purchases = events[events['event_type']=='purchase']
result = purchases.merge(users, left_on='user_id', right_on='id') \
                  .merge(products, left_on='product_id', right_on='id')

Контекст: Вы дата-аналитик, мигрирующий отчётность с pandas на SQL. Служба поддержки просит детальную выгрузку всех покупок: кто купил, что купил и откуда — нужно для персонального follow-up с самыми крупными клиентами. Здесь два JOIN: с users, чтобы узнать пользователя и страну, и с products, чтобы узнать название и категорию товара.

Техническое задание: Напишите SQL-запрос к таблицам events, users и products.

Свяжите events с users по user_id = id, и с products по product_id = id. Оставьте только строки с event_type = 'purchase'.

Выведите:

username — имя пользователя
country — страна
plan — тарифный план
product_name — название товара (name из products)
category — категория товара
amount — сумма покупки

Отсортируйте по amount по убыванию — самые крупные покупки сверху, а при равной сумме — по username по возрастанию (чтобы порядок был однозначным).