｢入門レベル｣を終えたあなたの為のSQL ～JOIN GROUP BY などに挑戦～ 研修コースに参加してみた

今回参加した研修コースは ｢入門レベル｣を終えたあなたの為のSQL入門 次の一歩 です。

参加してみると、簡単な SELECT 文を使ったことがある方が、トランザクション、JOIN や GROUP BY、HAVING などの SQL 文を書いてみて、脱入門する内容でした。

タイトルにある “あなた” は、まさに私でした。

今までは JOIN が必要なときは他の人に書いてもらったものをコピペ! で何とかやってきましたが、このコースで簡単な結合から順番に体験できたので、とても理解が進みました!

開発やDBAだけでなく、ビジネス職もSQL文を書く時代なので、そういった方にもとてもオススメです!

では、どんな内容だったのかレポートします!!

コース情報

想定している受講者	簡単な SQL（ INSERT, UPDATE, DELETE, SELECT ）について試した経験がある。 SELECT については、単一テーブルに簡単な WHERE 句の指定やカラム指定ができる程度
受講目標	RDBMS 上での SQL によるデータ操作について、実務レベルで必要なより多くのことを理解・できるようになる。

講師紹介

データベース大好きな 坂井 恵さん が登壇されました。

坂井 恵
データベースをこよなく愛する講師。日本 MySQL ユーザ会副代表。

そういえば、先日、坂井さんが「第 6 回 OSC アワード」を受賞されてらっしゃいました!　おめでとうございます!!

• 「第6回 OSCアワード」受賞者のお知らせ

受賞理由：日本 MySQL ユーザ会として、全国各地の OSC に出展し、MySQL の認知・普及に務めるだけでなく、他のプロダクトとの交流を積極的に行い、オープンソースコミュニティの活性化に寄与しているため。
(上記記事より引用)

坂井さんと言えば MySQL ですね。

個人的には SE カレッジで、坂井さんに MySQL の安全なバージョンアップやアップデートのやり方を聞いてみたいところです。5.7 -> 8.0。。

基本的な SQL

まずはサラッと基本をおさらいします。

• 大きく2つ
  • 更新
    • INSERT
    • UPDATE
    • DELETE
  • 参照系
    • SELECT
      • WHERE 句
        • 条件指定
          • =
          • <
          • LIKE
          • <> // 値除外
        • 複数条件
          • [条件1] AND [条件2] AND ･･･
          • [条件1] OR [条件2] OR ･･･

今日の目標

入門レベルを超えられそうな目標を挙げていただきました!

トランザクションをやってみましょう

これは以前の坂井さんに登壇頂いたコースでも扱っていますので、ぜひそのレポートをご覧ください!

RDBMSの仕組み 超入門
研修コースに参加してみた

JOIN

つづいて、SQL の最初の難関 JOIN です。

1. ただ並べただけではわからない

select * from pref, area;
+-----------+--------------+---------+----+--------------+
| pref_code | pref_name    | area_id | id | area_name    |
+-----------+--------------+---------+----+--------------+
| 06        | 山形県       |       2 |  2 | 東北地方     |
| 06        | 山形県       |       2 |  3 | 関東地方     |
| 06        | 山形県       |       2 |  5 | 近畿地方     |
| 12        | 千葉県       |       3 |  2 | 東北地方     |
| 12        | 千葉県       |       3 |  3 | 関東地方     |
| 12        | 千葉県       |       3 |  5 | 近畿地方     |
| 13        | 東京都       |       3 |  2 | 東北地方     |
| 13        | 東京都       |       3 |  3 | 関東地方     |
| 13        | 東京都       |       3 |  5 | 近畿地方     |
| 27        | 大阪府       |       5 |  2 | 東北地方     |
| 27        | 大阪府       |       5 |  3 | 関東地方     |
| 27        | 大阪府       |       5 |  5 | 近畿地方     |
| 30        | 和歌山県     |       5 |  2 | 東北地方     |
| 30        | 和歌山県     |       5 |  3 | 関東地方     |
| 30        | 和歌山県     |       5 |  5 | 近畿地方     |
+-----------+--------------+---------+----+--------------+

2. area_id と id が一致するものは意味がありそう

select * from pref, area
where pref.area_id = area.id;
+-----------+--------------+---------+----+--------------+
| pref_code | pref_name    | area_id | id | area_name    |
+-----------+--------------+---------+----+--------------+
| 06        | 山形県       |       2 |  2 | 東北地方     |
| 12        | 千葉県       |       3 |  3 | 関東地方     |
| 13        | 東京都       |       3 |  3 | 関東地方     |
| 27        | 大阪府       |       5 |  5 | 近畿地方     |
| 30        | 和歌山県     |       5 |  5 | 近畿地方     |
+-----------+--------------+---------+----+--------------+

いい感じですね。ただ、いまの現場でこんな SQL は普通、書きません。なぜなら、JOIN 構文があるからです!

3. JOINで書いてみる

select * from pref
join area on (pref.area_id = area.id);
+-----------+--------------+---------+----+--------------+
| pref_code | pref_name    | area_id | id | area_name    |
+-----------+--------------+---------+----+--------------+
| 06        | 山形県       |       2 |  2 | 東北地方     |
| 12        | 千葉県       |       3 |  3 | 関東地方     |
| 13        | 東京都       |       3 |  3 | 関東地方     |
| 27        | 大阪府       |       5 |  5 | 近畿地方     |
| 30        | 和歌山県     |       5 |  5 | 近畿地方     |
+-----------+--------------+---------+----+--------------+

いえーい、JOINきました。先ほどと違って、繋いでいる感がありますね。

外部結合

JOIN には 2 種類あり、先程やったのは内部結合 ( INNER JOIN ) と呼ばれるものです。結合先のカラムにすべてデータがあった場合にできます。

• INNER JOIN
• LEFT OUTER JOIN

これからやるのは LEFT OUTER JOIN です。

これはくっつける先のテーブルのカラムにデータがない場合 (たとえば null) でもくっつける、外部結合です。

select * from pref
left outer join area on (pref.area_id = area.id);
+-----------+--------------+--------------+
| pref_code | pref_name    | area_name    |
+-----------+--------------+--------------+
| 06        | 山形県       | 東北地方     |
| 12        | 千葉県       | 関東地方     |
| 13        | 東京都       | 関東地方     |
| 27        | 大阪府       | 近畿地方     |
| 30        | 和歌山県     | 近畿地方     |
| 40        | 福岡県       | NULL         |
+-----------+--------------+--------------+

集約処理

今度は取得したデータから平均したり、合計したりなどです。

GROUP BY

以下のテーブルで体験してみます。

+----+------+--------------------------+-------+
| id | code | name                     | price |
+----+------+--------------------------+-------+
|  1 |  101 | みそラーメン             |   800 |
|  2 |  101 | しょうゆラーメン         |   850 |
|  3 |  101 | しおラーメン             |   700 |
|  4 |  101 | チャーシューメン         |   950 |
|  5 |  102 | チャーハン               |   880 |
|  6 |  102 | 叉焼丼                   |   930 |
|  7 |  103 | 味玉                     |   120 |
|  8 |  103 | チャーシュー             |   150 |
|  9 |  103 | 替玉                     |   100 |
| 10 |  103 | のり                     |   100 |
+----+------+--------------------------+-------+

カウントや合計などをやってみます。

select code, count(*) , sum(price) from grpsample group by code;
+------+----------+------------+
| code | count(*) | sum(price) |
+------+----------+------------+
|  101 |        4 |       3300 |
|  102 |        2 |       1810 |
|  103 |        4 |        470 |
+------+----------+------------+

続けて、他にもやってみます。

select code, min(price), max(price), avg(price) from grpsample group by code;
+------+------------+------------+------------+
| code | min(price) | max(price) | avg(price) |
+------+------------+------------+------------+
|  101 |        700 |        950 |   825.0000 |
|  102 |        880 |        930 |   905.0000 |
|  103 |        100 |        150 |   117.5000 |
+------+------------+------------+------------+

HAVING

group by で集約したテーブルに対して、さらに条件を指定して抽出するときに HAVING が使えます。

select code, max(price) from grpsample group by code;
+------+------------+------------+------------+
| code | min(price) | max(price) | avg(price) |
+------+------------+------------+------------+
|  101 |        700 |        950 |   825.0000 |
|  102 |        880 |        930 |   905.0000 |
|  103 |        100 |        150 |   117.5000 |
+------+------------+------------+------------+

ここから 500 円以上のものを抽出します。

select code, max(price) from grpsample group by code
having max(price) >= 500;
+------+------------+
| code | max(price) |
+------+------------+
|  101 |        950 |
|  102 |        930 |
+------+------------+

いろいろな関数

SUM や AVG などの他にも関数があります。

関数は SELECT 文や WHERE 句の中で使います。

以下は日付や時間を扱う関数を使って、いまの日時とそこから分と、明後日(assate) を出すSELECT文です。

select now(), minute(now()) min, date_add(now(), interval 2 day) asatte;
+---------------------+------+---------------------+
| now()               | min  | asatte              |
+---------------------+------+---------------------+
| 2019-03-28 14:16:50 |   16 | 2019-03-30 14:16:50 |
+---------------------+------+---------------------+

サブクエリ

「副問い合わせ」とも言われ、クエリの中に別のクエリを書けます。

1. sales テーブルから amount が 1000 円より高い顧客を抽出

select cust_id from sales where amount>1000;
+---------+
| cust_id |
+---------+
|       1 |
|       2 |
+---------+

2. 抽出された cust_id が 1, 2 の人のレコードを表示したい

先の SQL を () に括って処理する

select * from cust where id IN (
  select cust_id from sales where amount>1000
);
+----+--------------+
| id | name         |
+----+--------------+
|  1 | 顧客Ａ       |
|  2 | お客様Ｂ     |
+----+--------------+

応用練習

3 つのテーブルをくっつけてやるものでした!

この応用演習を行い、最後に坂井さんから解説いただき、このコースは修了しました。

まとめ

このコースでは簡単な SELECT 文を使ったことがある方が、トランザクション、JOIN や GROUP BY , HAVING などの SQL 文を書いてみて、脱入門する内容でした。

私を狙ったかのようなコースでした。

いままで単一テーブルで SELECT 文を 3 行ほど書くだけのレベルで、 JOIN が必要なものは極力参照しない or エンジニアに書いてもらったものをコピペ! でやってきましたが、簡単な結合から手順を追って体験できたので、とても理解が進みました!

 

実際やってみると、とっても便利でした!! (ちょっとNULL許容しているカラムが多いので、LEFT OUTER JOIN でしたが。。坂井さんに怒られるやつです)

 

DBA や開発だけでなく最近はビジネス職も BigQuery を叩く時代なので、そういった方にもとてもオススメです!!

と思ってBigQuery 見てみると、もう少し強いやつでした。。UNIONってなんだろう
標準 SQL クエリ構文 | BigQuery | Google Cloud

 

 

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