｢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!!
もくじ
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。
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 ･･･
- 条件指定
- 更新
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!
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。
「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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