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「体験レベル」を終えたあなたの為のSQL入門 次の一歩 研修コースに参加してみた

今回参加した研修コースは 「体験レベル」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手順を追って体験できたので、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!!

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文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

 

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!!

 

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

体験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

+-----------+--------------+---------+----+--------------+
| 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

+-----------+--------------+---------+----+--------------+
| 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 LET 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。

 

+-----------+--------------+--------------+
| 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。

+------+----------+------------+
| 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。

+------+------------+------------+------------+
| 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。

+------+------------+------------+------------+
| 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。

+------+------------+
| 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。

 

お題
「1000円以上の買い物をしたことがあるお客様を抽出したい」

 

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

+---------+
| 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

+----+--------------+
| 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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