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データハンドリングのためのSQL / SQL for data handling

BrainPad
November 22, 2019

データハンドリングのためのSQL / SQL for data handling

株式会社ブレインパッドの2019年新卒研修資料です。SQL操作に関する基本的な内容を扱っています。
SQLローカル環境の構築方法については事前にこちらをご参照ください
https://speakerdeck.com/brainpadpr/sql-local-environment-construction

BrainPad

November 22, 2019
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  1. データハンドリングのためのSQL
    〜SQLを用いた集計・分析〜
    新卒社員研修
    株式会社ブレインパッド
    2019年版

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  2. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 1
    目次
    0. はじめに
    0-1. 付属資料
    0-2. 本研修の目的
    0-3. SQL研修の流れ
    1. データベースとSQL
    1-1. データベースとは
    1-2. SQLとは
    1-3. 実業務におけるデータベース
    2. SQLの基礎①
    2-1. 4つの基本機能CRUD
    2-2. WHERE(条件検索)
    2-3. GROUP BY(集約), HAVING(絞込)
    2-4. SQLの実行順序
    3. SQLの基礎②
    3-1. 条件式 CASE, COALESCE
    3-2. データ型と型変換CAST
    3-3. 文字列関数 SUBSTRING
    3-4. 日付関数 CURRENT_DATE,
    DATE_DIFF
    4. SQLの応用①
    4-1. サブクエリ(副問い合わせ)
    4-2. テーブルの結合 JOIN
    4-3. 一時テーブル
    5. SQLの応用②
    5-1. ウィンドウ関数
    5-2. EXISTS(存在検査)
    5-3. 縦持ち・横持ち

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  3. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 2
    0. はじめに
    • 0-1. 付属資料
    • 0-2. 本研修の目的
    • 0-3. SQL研修の流れ

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  4. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 3
    0-1. 付属資料
    本資料には以下の付属資料があります。併せてご参照ください。
    ※実際の研修では社内環境のRedshiftを使用していましたが、本資料は各人のローカル環境で手を動
    かしながら学べるように、MySQL8.0に合わせて一部内容を変更しています。
    本資料内容を実行するためのSQLローカル環境構築
    方法をまとめた資料を同じくSpeaker Deckに公開し
    ています。
    https://speakerdeck.com/brainpadpr/sql-local-
    environment-construction
    資料中の
    ・環境構築
    ・DBデータ&解答コード
    類題 に対する解答コードをGitHubにて
    本資料で使用するデータや、
    公開しています。
    https://github.com/BrainPad/SQLForBeginners2019

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  5. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 4
    0-2. 本研修の目的
    • 本研修の目的
    分析業務に必須となる基本的なデータ加工技術を身につける

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  6. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 5
    0-3. SQL研修の流れ
    1.例題
    最初に、学ぶSQLを写経して実行
    2.解説
    実行したSQLの詳細を解説
    3.類題
    類似したSQLを自分で書いて理解
    各章の中でこの
    サイクルを繰り返
    します

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  7. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 6
    1. データベースとSQL
    1-1. データベースとは
    ① 利用例:家計簿アプリ
    ② テーブル構造
    ③ テーブル定義
    ④ 代表的なデータ型
    ⑤ ER図 – エンティティ
    ⑥ ER図 – 主キー、外部キー
    ⑦ RDB/DWHとDBMS
    1-2. SQLとは
    ① クエリとSQL
    ② SQLでできることの例
    1-3. 実業務におけるデータベース

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  8. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 7
    ユーザ情報
    1-1. データベースとは① 利用例:家計簿アプリ
    id … … … …
    1
    2

    レシート情報
    id … … … …
    1
    2

    レシートアイテム情報
    id … … … …
    1
    2

    ログイン情報
    (ユーザ名など)
    読込
    入力
    レシート
    データ登録
    蓄積されたデータを活用
    DB

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  9. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 8
    user
    1-1. データベースとは② テーブル構造
    user
    id … … … …
    1
    2

    user
    id … … … …
    1
    2

    user
    id … … … …
    1
    2

    user
    id … … … …
    1
    2

    ① テーブル:表 ② テーブル名:表の名前
    ③ レコード|行:1行分のデータ ④ フィールド|列:1列分のデータ

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  10. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 9
    • テーブルで定義するもの
    • テーブル名
    • フィールド名 ※カラム名と呼ぶこともある
    • データ型
    1-1. データベースとは③ テーブル構造
    user
    id name … … …
    1 佐藤
    2 田中


    user
    id name … … …
    1 佐藤
    2 田中


    例1
    フィールド名: id
    データ型: 整数型
    例2
    フィールド名: name
    データ型: 文字列型
    テーブル名:user

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  11. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 10
    1-1. データベースとは④ 代表的なデータ型
    • データ型はデータ加工や集計操作で失敗しやすい
    • エラーが出たときに確認するポイント
    • 「データ型の定義がきちんと行われているか」
    • 「関数の引数に正しいデータ型を用いているか」
    数値型
    int
    tinyint
    bigint
    1 符号付き整数
    float
    real
    0.5 浮動小数点数値
    文字列型 char(n)
    ‘apple’
    固定長の文字列(n:バイト数)
    varchar(n) 可変長の文字列(n:バイト数)
    日付型 date 2018-04-01 日付
    timestamp 2018-04-01 01:00:00 日付時刻
    論理値型 boolean true(真)かfalse(偽)のみ 論理値

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  12. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 11
    1-1. データベースとは④ 代表的なデータ型
    • データ型にまつわる失敗例1(エラーになる)
    文字列 ’aaa’ を数値に変換しようとする
    • データ型にまつわる失敗例2(エラーにはならない)
    文字列で格納された ’1’ と ’2’ を足したつもり
    ‘1’ + ‘2’ 結果 ‘12’ (文字列が連結)
    整数値で格納された1と2を足した
    1 + 2 結果 3(整数値)
    • このように、エラーでなくとも、望む結果にならないことがあるので、データ型をしっか
    り確認する必要がある

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  13. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 12
    1-1. データベースとは⑤ ER図 – エンティティ
    user
    id name gender …
    1
    2

    receipt receipt_item




    id
    name
    gender

    user
    id
    user_id (FK)
    shop_name

    receipt
    id
    user_id(FK)
    receipt_id(FK)

    receipt_item
    • テーブルに含まれるデータ項目をまとめたものをエンティティ(
    Entity)という













    id user
    _id
    shop
    _name

    1
    2

    id user
    _id
    receipt
    _id

    1
    2

    ユーザ情報 レシート情報 レシートアイテム情報

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  14. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 13
    1-1. データベースとは⑥ ER図 – 主キー・外部キー
    id
    name
    gender

    user
    id
    user_id (FK)
    shop_name

    receipt
    id
    user_id (FK)
    receipt_id (FK)

    receipt_item
    id
    name
    gender

    user
    id
    user_id (FK)
    shop_name

    receipt
    id
    user_id (FK)
    receipt_id (FK)

    receipt_item
    • レコードを一意に特定できるデータ項目を主キー(PK)という
    ※下図の各 “id” は同じカラム名がついているが意味が異なるので注意
    • 他テーブルとの関連付けに用いるデータ項目を外部キー(FK)という
    • エンティティ間の関係をリレーション(
    Relation)という

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  15. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 14
    user
    id (PK) BIGINT
    auth_type INTEGER
    device_id CHAR(32)
    hashed_external_id VARCHAR(64)
    hashed_password VARCHAR(64)
    gender INTEGER
    birthday DATE
    location VARCHAR(64)
    state_code CHAR(8)
    last_login DATE
    create_date TIMESTAMP
    receipt
    id (PK) BIGINT
    user_id (FK) BIGINT
    shop_name VARCHAR(464)
    paid_at TIMESTAMP
    read_at TIMESTAMP
    update_at TIMESTAMP
    client_id VARCHAR(32)
    receipt_item
    id (PK) BIGINT
    user_id (FK) BIGINT
    receipt_id (FK) BIGINT
    name VARCHAR(200)
    price FLOAT8
    expense (FK) INTEGER
    expense_parent (FK) INTEGER
    image_file_name VARCHAR(64)
    type_expense
    id (PK) BIGINT
    main_heading VARCHAR(64)
    sub_heading VARCHAR(64)
    1-1. データベースとは⑦ ER図 – 例(物理モデル)
    ER図で、テーブル定義とテーブル間
    の関係を把握することができる

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  16. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 15
    user
    id (PK) BIGINT
    auth_type INTEGER
    device_id CHAR(32)
    hashed_external_id VARCHAR(64)
    hashed_password VARCHAR(64)
    gender INTEGER
    birthday DATE
    location VARCHAR(64)
    state_code CHAR(8)
    last_login DATE
    create_date TIMESTAMP
    receipt
    id (PK) BIGINT
    user_id (FK) BIGINT
    shop_name VARCHAR(464)
    paid_at TIMESTAMP
    read_at TIMESTAMP
    update_at TIMESTAMP
    client_id VARCHAR(32)
    receipt_item
    id (PK) BIGINT
    user_id (FK) BIGINT
    receipt_id (FK) BIGINT
    name VARCHAR(200)
    price FLOAT8
    expense (FK) INTEGER
    expense_parent (FK) INTEGER
    image_file_name VARCHAR(64)
    type_expense
    id (PK) BIGINT
    main_heading VARCHAR(64)
    sub_heading VARCHAR(64)
    1-1. データベースとは⑦ ER図 – 例(物理モデル)
    公開しているサンプルデータでは一部
    のカラムのみのデータになっています

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  17. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 16
    1-1. データベースとは⑦ RDB/DWHとDBMS
    • リレーショナルデータベース(RDB)
    • データを複数のテーブル(表)として管理し、テーブル間の関係を定義することで複雑な
    データの関連性を扱えるようにした管理方式
    • データウェアハウス(DWH)
    • 列指向データベースで大規模なデータ集計や分析に用いられる
    • DBMS
    • データベースマネジメントシステムの略
    • データベースの構築、運用、管理を行うソフトウェア

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  18. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 17
    1-2. SQLとは① クエリとSQL
    • データベースに対する問い合わせ、命令をクエリという
    • データベースに命令する際に用いられる言語をSQLという
    • 由来はStructured Query Language
    人間 & データベースの場合
    言語:日本語 言語:SQL
    質問「△△教えて」
    返事「○○だよ」
    人間 & 人間の場合
    問い合わせ
    応答
    DB
    クエリ:SELECT * FROM …
    ○○, △△…
    問い合わせ
    応答

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  19. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 18
    1-2. SQLとは② SQLにできることの例
    操作の例 対応する句や関数の例
    必要な列を選択する SELECT
    レコードを検索する、フィルタをかける WHERE
    重複したレコードを省く DISTINCT
    レコードを並べ替える ORDER BY
    列の結合 JOIN
    四則演算、集合演算、数学演算、日付演算 UNION, ABS, DATEDIFF
    値の追加、削除、更新 INSERT, UPDATE, DELETE
    集計(集計関数の利用) COUNT, SUM, MAX
    テーブル、ユーザ作成、権限の付与 CREATE, GRANT

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  20. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 19
    1-3. 実業務におけるデータベース
    • 受託分析ではデータ分析を開始するに当たって、最初にお客様からデータを受領する
    1.データ 3.バリュー
    2.受託分析会社
    データ受領
    お客様 お客様
    データ分析
    データ加工
    • 分析処理
    • 検索、フィルタリング、ソート、集計、結合など
    • 管理
    • 一元管理、統一的なアクセス
    • 簡単に削除、変更されない
    • 同時アクセスを可能、破壊されない、整合性
    • アクセス権限の管理 など
    データ基盤:RDB
    操作:SQL
    実現

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  21. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 20
    2. SQLの基礎①
    2-1. 4つの基本機能CRUD
    2-2. WHERE(条件検索)
    2-3. GROUP BY(グループ化), HAVING(絞り込み)
    2-4. SQLの実行順序

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  22. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 21
    2-1. 4つの基本機能CRUD
    2-1-1. 4つの基本機能CRUDとSQL
    2-1-2. SELECT① 特定フィールドの抽出
    • コメントの書き方
    • LIMIT
    2-1-3. SELECT② COUNT, DISTINCT, AS
    • 予約語
    2-1-4. SELECT③ ORDER BY, SELECT *
    2-1-5. コーディング規約(簡易版)

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  23. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 22
    2-1-1. 4つの基本機能CRUDとSQL
    • ほとんど全てのコンピュータが持つ4つの基本機能を、それぞれの頭文字をとって
    CRUDという
    • Create 生成
    • Read 読取
    • Update 更新
    • Delete 削除
    • 標準SQLとの対応
    • Create 生成 → INSERT (データ挿入)
    • Read 読取 → SELECT (データ取得)
    • Update 更新 → UPDATE (データ更新)
    • Delete 削除 → DELETE (データ削除)
    • 本研修ではSELECTに関するSQLを中心に扱う
    基本4機能のSQL

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  24. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 23
    2-1-2. SELECT① 特定フィールドの抽出
    receiptテーブルからid, user_id, paid_atの3つのフィールドに対して3件分の
    データを取得する
    /*
    receiptテーブルからid, user_id, paid_atの3つの
    フィールドに対して3件分のデータを取得する
    */
    SELECT
    id
    ,user_id
    ,paid_at
    FROM
    receipt
    LIMIT
    3;
    例題
    実行結果 レコード数 3
    SQL
    写経の際の注意点
    • 大文字, 小文字を使い分ける
    • インデントを下げる
    • カンマを書く位置を統一する
    ※その他のコーディング規約は後述

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  25. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 24
    2-1-2. SELECT① 特定フィールドの抽出
     SELECTのイメージ
    解説
    receipt テーブル
    id user_id … paid_at …
    1
    2
    3
    4

    /*
    receiptテーブルからid, user_id,
    paid_atの3つのフィールドに対して
    3件分のデータを取得する
    */
    SELECT
    id
    ,user_id
    ,paid_at
    FROM
    receipt
    LIMIT
    3;
    id user_id paid_at
    1
    2
    3
    3件のみ
    LIMIT 3
    特定のフィールドのみ抽出
    実行結果
    SQL

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  26. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 25
    2-1-2. SELECT① 特定フィールドの抽出
    /*
    receiptテーブルからid, user_id,
    paid_atの3つのフィールドに対して
    3件分のデータを取得する
    */
    SELECT
    id
    ,user_id
    ,paid_at
    FROM
    receipt
    LIMIT
    3;
    解説
     SELECT
    • 「どの項目(列)のデータを取得するか」を指定
     FROM
    • 「どのテーブルから検索するか」を指定
     コメント(SQLの動作に関与しないメモ)の書き方
    • /* (コメント)*/ 複数行
    • -- (コメント) 一行
     LIMIT句
    • 取得するデータの件数を制限
     セミコロン ;
    • SQLの最後に必ずセミコロンをつける ;
    SQL

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  27. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 26
    2-1-2. SELECT① 特定フィールドの抽出
    receipt_itemテーブルから次のフィールドに対して2件分データを取得する
    抽出フィールド:id, user_id, receipt_id, price
    /*
    receipt_itemテーブルから次のフィールドに対して2件分データを取得する
    抽出フィールド:id, user_id, receipt_id, price
    */
    類題
    実行結果 レコード数 2
    SQL

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  28. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 27
    2-1-3. SELECT② COUNT, DISTINCT, AS
    receiptテーブルのuser_idフィールドに対して、「重複を許した場合の件数」と「重複を除いた
    場合の件数」をそれぞれ取得する
    /*
    receipt テーブルのuser_idフィールドに対して、
    「重複を許した場合の件数」
    「重複を除いた場合の件数」をそれぞれ取得する
    */
    SELECT
    COUNT(user_id) AS `user`
    ,COUNT(DISTINCT user_id) AS distinct_user
    FROM
    receipt;
    例題
    実行結果 レコード数 1
    SQL
    バッククォート

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  29. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 28
    2-1-3. SELECT② COUNT, DISTINCT, AS
    /*
    receipt テーブルのuser_idフィールドに
    対して、
    「重複を許した場合の件数」
    「重複を除いた場合の件数」
    をそれぞれ取得する
    */
    SELECT
    COUNT(user_id)
    AS `user`
    ,COUNT(DISTINCT user_id)
    AS distinct_user
    FROM
    receipt;
    解説
     COUNT
    • レコード(行)の件数を求める
     DISTINCT
    • 重複行を除外する
     AS
    • 列名やテーブル名に別名をつける
    • [列名]AS [別名]
    • [テーブル名] AS [別名]
     予約語
    • SELECT, FROM, USERなどはSQLの機能として特別な意
    味をもつため、そのままでは列名として使用できない
    • 列名として使用するときは `(バッククォート)で囲む
    ※文字列は ‘ (シングルクォーテーション)で囲む
    SQL
    バッククォート
    (注)Redshiftの場合は ” (ダブルクォーテーション)

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  30. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 29
    2-1-3. SELECT② COUNT, DISTINCT, AS
    receipt_itemテーブルのreceipt_idフィールドに対して「重複を許した場合の件数」と「重複
    を除いた場合の件数」をそれぞれ取得し、列名を別名に変更する
    ※フィールド名は自分で適当なものをつける
    /*
    receipt_itemテーブルのreceipt_idフィールドに対して
    「重複を許した場合の件数」
    「重複を除いた場合の件数」をそれぞれ取得し、列名を別名に変更する
    */
    類題
    実行結果 レコード数 1
    SQL

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  31. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 30
    2-1-4. SELECT③ ORDER BY, SELECT *
    userテーブルの全てのフィールドを5件分、データ取得する。
    ただし、last_loginについて昇順に並び替えて表示する。
    /*
    user テーブルの全てのフィールドを5件分、データ取得する
    idについて昇順に並び替えて表示する
    */
    SELECT
    *
    FROM
    `user`
    ORDER BY
    last_login
    LIMIT
    5;
    例題
    実行結果 レコード数 5
    SQL

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  32. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 31
    2-1-4. SELECT③ ORDER BY, SELECT *
    /*
    user_master テーブルの全てのフィール
    ドを5件分、データ取得する
    last_loginについて昇順に並び替えて表
    示する
    */
    SELECT
    *
    FROM
    `user`
    ORDER BY
    last_login
    LIMIT
    5;
    解説
     *(アスタリスク)
    • 全てのフィールドを選択する
     ORDER BY
    • 指定したフィールドで検索結果を並び替える
    • ORDER BY [フィールド名] ASC 昇順
    • ORDER BY [フィールド名] DESC 降順
    • ASC/DESCを無指定の場合はASCがデフォルト
    【参考】複数列で並び替えたい場合
    • [フィールド1] ASC, [フィールド2] DESC…のようにカ
    ンマで区切って指定する
    • 上記の場合、「フィールド1で昇順に並び替え、フィールド1が同
    じ値の場合にはフィールド2で降順で並び替える」
    SQL

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  33. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 32
    2-1-4. SELECT③ ORDER BY, SELECT *
    receiptテーブルの全てのフィールドを5件分、データ取得する
    ただし、 user_idの昇順、read_atの降順に並び替える
    /*
    receiptテーブルの全てのフィールドに5件分、データ取得する
    ただし、 user_idの昇順、read_atの降順に並び替える
    */
    類題
    実行結果 レコード数 5
    SQL
    昇順 降順

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  34. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 33
    2-1-5. コーディング規約
    1. 大文字と小文字を使い分ける
    大文字:予約語 SELECTなど
    小文字:予約語以外 列名など
    2. インデントを下げる
    インデント幅は揃える
    3. カンマを書く位置を統一する
    最初に書くか、最後に書くか
    4. 1行の長さが長くなりすぎないようにする
    5. わかりやすいフィールド名、テーブル名をつける
    何を意味しているかすぐわかるように
    その他、より詳細なコーディング規約については各自調べてみてください。
    SELECT
    col_1
    ,col_2
    ,SUM(col_3) AS sum_col_3
    FROM
    table
    ORDER BY
    col_1
    ,col_2
    ,SUM(col_3) AS sum_col_3
    ;
    SQL

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  35. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 34
    2-2. WHERE(条件検索)
    2-2-1. WHERE① 比較条件
    • <, >, <=, >=, =, <>など
    2-2-2. WHERE② 論理条件
    • AND, OR, NOT
    2-2-3. WHERE③ パターンマッチングLIKE
    • パターン文字%, _(アンダースコア)
    2-2-4. WHERE④ 範囲条件BETWEEN
    2-2-5. WHERE⑤ IN条件

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  36. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 35
    2-2-1. WHERE① 比較条件
    userテーブルで、性別が1(男性)のid, gender, birthdayの3つのフィールドについて5件
    分データ取得する。
    /*
    userテーブルで性別が1(男性)のid, gender, birthdayの
    3つのフィールドについて5件分データ取得する
    */
    SELECT
    id
    ,gender
    ,birthday
    FROM
    `user`
    WHERE
    gender = 1
    LIMIT
    5;
    例題
    SQL
    実行結果 レコード数 5

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  37. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 36
    2-2-1. WHERE① 比較条件
    /*
    user_master テーブルで性別が1(男
    性)のid, gender, birthdayの3つの
    フィールドについて5件分データ取得する
    */
    SELECT
    id
    ,gender
    ,birthday
    FROM
    `user`
    WHERE
    gender = 1
    LIMIT
    5
    ;
    解説
     比較演算子
    • 2つの値の間の論理的な関係を指定
    • 日付の場合
    例 「誕生日が1995年1月1日以降」
    WHERE birthday >= ‘1995-01-01’
    SQL
    比較演算子 意味
    >= 以上
    <= 以下
    > より大きい
    < より小さい
    = 等しい
    <> , != 等しくない

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  38. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 37
    2-2-1. WHERE① 比較条件
    userテーブルで、誕生日が2006年1月1日以降の人のbirthday, genderの2つのフィール
    ドについて5件分データ取得し、誕生日の昇順に並び替えて表示する。
    /*
    userテーブルで、誕生日が2006年1月1日以降の人のbirthday, genderの
    2つのフィールドについて5件分データ取得し、誕生日の昇順に並び替えて表示する。
    */
    類題
    実行結果 レコード数 5
    SQL
    2006年1月1日以降
    昇順

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  39. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 38
    2-2-2. WHERE② 論理条件
    userテーブルで、性別が1(男性)かつstate_codeが’13’(東京)である人の総数を取
    得する
    /*
    userテーブルで、性別が1(男性)かつstate_codeが’13’(東京)である人の総数を取得する。
    */
    SELECT
    COUNT(*)
    FROM
    `user`
    WHERE
    gender = 1
    AND state_code = ’13’
    ;
    例題
    実行結果 レコード数 1
    SQL
    バッククォート
    シングルクォーテーション(コピペ時は注意!)

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  40. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 39
    2-2-2. WHERE② 論理条件
    /*
    userテーブルで、性別が1(男性)かつ
    state_codeが’13’(東京)である人の
    総数を取得する。
    */
    SELECT
    COUNT(*)
    FROM
    `user`
    WHERE
    gender = 1
    AND state_code = ’13’
    ;
    解説
     論理演算子
    • A AND B (AかつB)
    • 2つの条件式の両方が真の場合だけ、真となる
    • A OR B(AまたはB)
    • 2つの条件式のどちらかが真ならば、真となる
     AND, ORの優先順位
    • AND → ORの順に処理される
    例 A OR B AND C
    ① B AND Cが処理される(=結果)
    ② A OR (結果)が処理される(=最終結果)
    ※(A OR B) AND C のように括弧で囲むとORが優先される
    SQL
    バッククォート
    シングルクォーテーション
    (コピペ時は注意!)

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  41. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 40
    2-2-2. WHERE② 論理条件
    userテーブルで、「性別が2(女性)」かつ「state_codeが’13’(東京)または’27’(大
    阪)」である人の総数を取得する
    /*
    userテーブルで、「性別が2(女性)」かつ「state_codeが’13’(東京)または’27’(大阪)」
    である人の総数を取得する
    */
    類題
    実行結果 レコード数 1
    SQL

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  42. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 41
    2-2-3. WHERE③ パターンマッチングLIKE
    receiptテーブルで、shop_nameに文字列「コンビニ」を含むデータについて、全てのフィールド
    を5件分取得する。
    /*
    receiptテーブルで、shop_nameに「コンビニ」を含むデータについて、全てのフィールドを5件分取得する。
    */
    SELECT
    *
    FROM
    receipt
    WHERE
    shop_name LIKE ‘%コンビニ%’
    LIMIT
    5;
    例題
    SQL
    実行結果 レコード数 5
    「コンビニ」を含む
    シングルクォーテーション(コピペ時は注意!)

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  43. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 42
    2-2-3. WHERE③ パターンマッチングLIKE
    /*
    receiptテーブルで、shop_nameに「コン
    ビニ」を含むデータについて、全てのフィール
    ドを5件分取得する。
    */
    SELECT
    *
    FROM
    receipt
    WHERE
    shop_name
    LIKE ‘%コンビニ%’
    LIMIT
    5;
    解説
     LIKE
    • 文字列があるパターンに合致しているかをチェック
    • 部分一致の検索が簡単に行える
     %を用いたパターン例
     %や_を含む文字列をLIKEで探したいとき
    • ESCAPE句を用いる(詳細は各自調べてください)
    SQL
    パターン文字 意味
    % 任意の0文字以上の文字列
    _(アンダースコア) 任意の1文字
    %○○% 「○○」を含む文字列
    %○○ 「○○」で終わる文字列
    ○○% 「○○」で始まる文字列 シングルクォーテーション
    (コピペ時は注意!)

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  44. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 43
    2-2-3. WHERE③ パターンマッチングLIKE
    receiptテーブルで、shop_nameが文字列「B」で終わるデータについて、全てのフィールドを5
    件分取得する
    /*
    receiptテーブルで、shop_nameが文字列「B」で終わるデータについて、
    全てのフィールドを5件分取得する
    */
    類題
    実行結果 レコード数 5
    SQL
    「B」で終わる

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  45. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 44
    2-2-4. WHERE④ 範囲条件BETWEEN
    userテーブルで、last_loginが2010年1月1日から2015年12月31日までであるデータにつ
    いて、id, gender, last_loginを取得する。ただし、last_loginの昇順に並び替える。
    /*
    userテーブルで、last_loginが2010年1月1日から2015年12月31日までであるデータについて、
    id, gender, last_loginのフィールドを取得する。ただし、last_loginの昇順に並び替える。
    */
    SELECT
    id
    ,gender
    ,last_login
    FROM
    `user`
    WHERE
    last_login BETWEEN ‘2010-01-01’ AND ‘2015-12-31’
    ORDER BY
    last_login;
    例題
    実行結果 レコード数416
    SQL

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  46. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 45
    2-2-4. WHERE④ 範囲条件BETWEEN
    /*
    userテーブルで、last_loginが2010年1
    月1日から2015年12月31日までである
    データについて、
    id, gender, last_loginのフィールドを取
    得する。ただし、last_loginの昇順に並び
    替える。
    */
    SELECT
    id
    ,gender
    ,last_login
    FROM
    `user`
    WHERE
    last_login
    BETWEEN ‘2010-01-01’
    AND ‘2015-12-31’
    ORDER BY
    last_login;
    解説
     BETWEEN
    • BETWEEN 値1 AND 値2
    • ある範囲内に値が収まっているか判定する
    • 指定した範囲の境界は含まれるので注意
    例 BETWEEN 100 AND 3000
    → 100以上 3000以下
     BETWEENと比較演算子>=, <=
    • 例 「priceが100以上、3000以下」
    WHERE price BETWEEN 100 AND 3000
    WHERE price >= 100 AND price <= 3000
    SQL

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  47. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 46
    2-2-4. WHERE④ 範囲条件BETWEEN
    receiptテーブルで、paid_atが2010年1月1日から2010年12月31日までであるデータにつ
    いて、id, user_id, paid_atを5件分取得する。ただし、paid_atの昇順に並び替える。
    /*
    receiptテーブルで、paid_atが2010年1月1日から2010年12月31日までであるデータについて、
    id, user_id, paid_atを5件分取得する。ただし、paid_atの昇順に並び替える。
    */
    類題
    SQL
    実行結果 レコード数5

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  48. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 47
    2-2-5. WHERE⑤ IN条件
    userテーブルでstate_codeが’13’(東京)または’27’(大阪)である行をカウントする
    /*
    userテーブルでstate_codeが’13’(東京)または’27’(大阪)である行をカウントする
    */
    SELECT
    COUNT(*)
    FROM
    `user`
    WHERE
    state_code IN (‘13’, ’27’)
    ;
    例題
    実行結果 レコード数 1
    SQL

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  49. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 48
    2-2-5. WHERE⑤ IN条件
    /*
    userテーブルでstate_codeが’13’(東
    京)または’27’(大阪)である行をカウ
    ントする
    */
    SELECT
    COUNT(*)
    FROM
    `user`
    WHERE
    state_code IN ( ‘13’, ’27’)
    ;
    解説
     IN
    • IN (値1, 値2, 値3, …)
    • ある値が列挙した値のどれかと等しいかを判定
     NOT IN
    • NOT IN (値1, 値2, 値3, …)
    • ある値が列挙した値のどれとも一致しないことを判定
    【参考】ANY / ALL演算子(詳細は各自調べてください)
    • 比較演算子 ANY (値1, 値2, 値3, …)
    • 値リストとそれぞれ比較して、いずれかが真なら真
    • 比較演算子 ALL (値1, 値2, 値3, …)
    • 値リストとそれぞれ比較して、すべて真なら真
    SQL

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  50. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 49
    2-2-5. WHERE⑤ IN条件
    receipt_itemテーブルで、nameが文字列「まぐろ」「りんご」であるデータについて、id,
    user_id, receipt_id, nameを5件取得する。ただし、idの昇順に並べる。
    /*
    receipt_itemテーブルで、nameが文字列「まぐろ」「りんご」であるデータについて、
    id, user_id, receipt_id, nameを5件取得する。ただし、idの昇順に並べる。
    */
    類題
    実行結果 レコード数 5
    SQL

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  51. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 50
    2-3. GROUP BY
    2-3-1. GROUP BY① 集計関数
    • COUNT, SUM, AVG, MAX, MINなど
    2-3-2. GROUP BY② HAVING 集計結果に条件指定
    • WHEREとHAVINGの違い
    • ROUND

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  52. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 51
    2-3-1. GROUP BY① 集計関数
    receipt_itemテーブルで、receipt_id毎にグループ化したレコードに対して、
    レコード数と、金額priceの合計値・平均値・最大値を求める。ただし、receipt_idが’100’
    と’1000’のデータを対象とし、レコード数の昇順に並び替えて表示する。
    /*
    receipt_itemテーブルで、receipt_id毎にグループ化した
    レコードに対して、レコード数と、金額priceの合計値・
    平均値・最大値を求める。
    ただし、receipt_idが’100’と’1000’のデータを対象とし、レコード数
    の昇順に並び替えて表示する*/
    SELECT
    receipt_id
    ,COUNT(*) AS `count`
    ,SUM(price) AS sum_price
    ,AVG(price) AS avg_price
    ,MAX(price) AS max_price
    FROM
    receipt_item
    WHERE
    receipt_id IN (100, 1000)
    GROUP BY
    receipt_id
    ORDER BY
    `count`
    ;
    例題
    実行結果 レコード数 2
    SQL

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  53. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 52
    2-3-1. GROUP BY① 集計関数
     GROUP BYの集計イメージ
    解説
    receipt_item テーブル
    … receipt_id … price …
    1 100
    1 200
    2 300
    2 400
    2 500


    /*
    receipt_id毎にグループ化した
    レコードに対して、レコード数と、金額
    priceの合計値・平均値・最大値を求め

    */
    SELECT
    receipt_id
    ,COUNT(*) AS `count`
    ,SUM(price) AS sum_price
    ,AVG(price) AS avg_price
    ,MAX(price) AS max_price
    FROM
    receipt_item
    WHERE
    receipt_id IN (100, 1000)
    GROUP BY
    receipt_id
    ORDER BY
    `count`;
    receipt_id count sum_price avg_price max_price
    1 2 300 150 200
    2 3 1200 400 500

    receipt_id毎で集計
    実行結果
    SQL

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  54. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 53
    2-3-1. GROUP BY① 集計関数 解説
     集計関数
     グループ集計においてSELECTで指定できるもの
    1. GROUP BYで指定されている基準列
    2. 集計関数の集計対象
    SQL
    集計関数 意味
    COUNT レコード数
    SUM 合計値
    AVG 平均値
    MAX 最大値
    MIN 最小値
    VARIANCE 分散
    STDDEV 標準偏差
    /*
    receipt_id毎にグループ化した
    レコードに対して、レコード数と、金額
    priceの合計値・平均値・最大値を求め

    */
    SELECT
    receipt_id
    ,COUNT(*) AS `count`
    ,SUM(price) AS sum_price
    ,AVG(price) AS avg_price
    ,MAX(price) AS max_price
    FROM
    receipt_item
    WHERE
    receipt_id IN (100, 1000)
    GROUP BY
    receipt_id
    ORDER BY
    `count`;

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  55. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 54
    2-3-1. GROUP BY① 集計関数
    receipt_itemテーブルで、receipt_id毎にグループ化したレコードの金額priceの最小値を
    求め、5件分表示する。ただし、receipt_idの昇順に並べる。
    /*
    receipt_itemテーブルで、receipt_id毎にグループ化したレコードの金額priceの
    最小値を求め、5件分表示する。ただし、receipt_idの昇順に並べる。
    */
    類題
    実行結果 レコード数 5
    SQL

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  56. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 55
    2-3-2. GROUP BY② HAVING 集計結果に条件指定
    receipt_itemテーブルで、receipt_id毎にグループ化し、金額priceの平均値を求め、その
    平均値が500であるものを5件取得する。ただし、receipt_idの昇順に並べる。
    /*
    receipt_itemテーブルで、receipt_id毎にグループ化し、金額
    priceの平均値を求め、その平均値が500であるものを5件取得する。
    */
    SELECT
    receipt_id
    ,ROUND(AVG(price), 0) AS avg_price
    FROM
    receipt_item
    WHERE
    price >= 0
    GROUP BY
    receipt_id
    HAVING
    AVG(price) = 500
    ORDER BY
    receipt_id
    LIMIT
    5;
    例題
    実行結果 レコード数 5
    SQL

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  57. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 56
    2-3-2. GROUP BY② HAVING 集計結果に条件指定
     HAVINGのイメージ
    • HAVINGは集計結果に対して抽出条件を指定する
    解説
    receipt_item テーブル
    … receipt_id … price …
    1 300
    1 700
    2 3000
    2 400
    2 500
    /*
    receipt_itemテーブルで、receipt_id毎に
    グループ化し、金額priceの平均値を求め、そ
    の平均値が500であるものを5件取得する。
    */
    SELECT
    receipt_id
    ,ROUND(AVG(price), 0)
    AS avg_price
    FROM
    receipt_item
    WHERE
    price >= 0
    GROUP BY
    receipt_id
    HAVING
    AVG(price) = 500
    ORDER BY
    receipt_id
    LIMIT 5;
    receipt_id avg_price
    1 500
    2 1300
    ①集計
    GROUP BY
    SQL
    receipt_id avg_price
    1 500
    ②抽出
    HAVING
    500である
    ものを抽出
    実行結果

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  58. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 57
    2-3-2. GROUP BY② HAVING 集計結果に条件指定
    /*
    receipt_itemテーブルで、receipt_id毎に
    グループ化し、金額priceの平均値を求め、そ
    の平均値が500であるものを5件取得する。
    */
    SELECT
    receipt_id
    ,ROUND(AVG(price), 0)
    AS avg_price
    FROM
    receipt_item
    WHERE
    price >= 0
    GROUP BY
    receipt_id
    HAVING
    AVG(price) = 500
    ORDER BY
    receipt_id
    LIMIT 5;
    解説
     ROUND
    • ROUND(値, 桁数)
    • 指定した桁数に数値を丸める(四捨五入)
    • 似た関数にFLOOR(切り捨て),CEILING(切り上げ)も
    あるので詳細は各自調べてください
     WHEREとHAVINGの違い
    • WHERE
    • もとの表に対する絞り込み条件
    • グループ化する前の検索条件
    • HAVING
    • 集計結果に対する絞り込み条件
    • グループ化した後の抽出条件
    SQL
    例 12.15を丸める(四捨五入) 結果
    ROUND(12.15, 1) 小数第1位までの数に丸める 12.2
    ROUND(12.15, 0) 最も近い整数に丸める 12
    ROUND(12.15, -1) 一の位を丸める 10

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  59. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 58
    2-3-2. GROUP BY② HAVING 集計結果に条件指定
    /*
    receipt_itemテーブルで、receipt_id毎に
    グループ化し、金額priceの平均値を求め、そ
    の平均値が500であるものを5件取得する。
    */
    SELECT
    receipt_id
    ,ROUND(AVG(price), 0)
    AS avg_price
    FROM
    receipt_item
    WHERE
    price >= 0
    GROUP BY
    receipt_id
    HAVING
    AVG(price) = 500
    ORDER BY
    receipt_id
    LIMIT 5;
    解説
     WHEREとHAVINGを含む集計基本構文
    SELECT
    グループ化の基準列名…, 集計関数
    FROM
    テーブル名
    WHERE
    もとの表に対する絞り込み条件
    GROUP BY
    グループ化の基準列名
    HAVING
    集計結果に対する絞り込み条件
    ;
    SQL
    ①検索
    ②集計
    ③抽出

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  60. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 59
    2-3-2. GROUP BY② HAVING 集計結果に条件指定
    receipt_itemテーブルで、receipt_id毎にグループ化し、レコードの金額priceに対して最大
    値を求め、最大値が1000以上のものを5件取得する。ただし、receipt_idの昇順に並び替
    えて表示する。
    /*
    receipt_itemテーブルで、receipt_id毎にグループ化し、レコードの金額priceに対して最大値を求め、最大値が1000以上のものを5件取
    得する。ただし、receipt_idの昇順に並び替えて表示する。
    */
    類題
    実行結果 レコード数 5
    SQL

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  61. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 60
    2-4. SQLの実行順序
     実行順序
    1. FROMで処理対象テーブルを選択
    2. WHEREによる絞り込み
    3. GROUP BYによるグループ化
    4. HAVINGによる絞り込み
    5. SELECT
    6. ORDER BYによるソート
    7. LIMITによる絞り込み
    • 実行順序を理解することは、SQLのパフォー
    マンス向上や、複雑なクエリを作成する上で
    重要となる
    SELECT ⑤
    receipt_id
    ,ROUND(AVG(price), 0) AS avg_price
    FROM ①
    receipt_item
    WHERE ②
    price >= 0
    GROUP BY ③
    receipt_id
    HAVING ④
    AVG(price) = 500
    ORDER BY ⑥
    receipt_id
    LIMIT 5; ⑦
    SQL

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  62. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 61
    3. SQLの基礎②
    3-1. 条件式
    3-2. データ型と型変換
    3-3. 文字列関数
    3-4. 日付関数

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  63. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 62
    3-1. 条件式
    3-1-1. 条件式① CASE
    3-1-2. 条件式② COALESCE
    IS NULL, IS NOT NULL

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  64. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 63
    3-1-1. 条件式① CASE
    receipt_itemテーブルで、priceを次の条件に従ってカテゴリを分ける。ただし、idの昇順に並べる。
    ① 0円〜800円:low_price ② 800円〜1500円:middle_price ③ 1500円以上:high_price
    /*
    receipt_itemテーブルで、priceを次の条件に従ってカテゴリを分ける。
    ① 0円〜800円:low_price
    ② 800円〜1500円:middle_price
    ③ 1500円以上: high_price
    */
    SELECT
    id
    ,price
    ,CASE
    WHEN price <= 800 THEN ‘low’
    WHEN price <= 1500 THEN ‘middle’
    ELSE ’high’
    END AS price_level
    FROM
    receipt_item
    WHERE
    price >= 0
    ORDER BY
    id
    LIMIT
    10;
    例題
    実行結果 レコード数 10
    SQL

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  65. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 64
    3-1-1. 条件式① CASE
     CASE
    • 条件分岐で値を変換する
    • 基本構文
    CASE WHEN 条件1 THEN 返す値
    WHEN 条件2 THEN 返す値…
    ELSE 上記に合致しないときに返す値
    END (AS 別名)
    • フラグ(条件該当の印)とCASE
    例 「state_codeが’13’(東京)のとき1, 他は0」
    CASE WHEN state_code = ‘13’ THEN 1
    ELSE 0
    END
    解説
    /*
    receipt_itemテーブルで、priceを次の条件に
    従ってカテゴリを分ける。
    ① 0円〜800円:low_price
    ② 800円〜1500円:middle_price
    ③ 1500円以上:high_price
    */
    SELECT
    id
    ,price
    ,CASE
    WHEN price <= 800
    THEN ‘low’
    WHEN price <= 1500
    THEN ‘middle’
    ELSE ’high’
    END AS price_level
    FROM
    receipt_item
    (以下省略)
    SQL

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  66. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 65
    3-1-1. 条件式① CASE
    userテーブルでstate_codeが’27’(大阪)であるユーザーの総数を求める。
    (state_codeが’27’であるとき1、他は0のフラグを作成して合計する)
    /*
    userテーブルでstate_codeが’27’(大阪)であるユーザーの総数を求める。
    (state_codeが’27’であるとき1、他は0のフラグを作成して合計する)
    */
    類題
    実行結果 レコード数 1
    SQL

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  67. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 66
    3-1-1. 条件式① CASE
    userテーブルでstate_codeが’27’(大阪)であるユーザーの総数を求める。
    【別解】COUNT, DISTINCT, CASEを組み合わせた方法
    /*
    userテーブルでstate_codeが’27’(大阪)であるユーザーの総数を求める。
    【別解】COUNT, DISTINCT, CASEを組み合わせた方法
    */
    SELECT
    COUNT(DISTINCT CASE WHEN state_code = ‘27’ THEN id ELSE NULL END) AS `sum`
    FROM
    `user`
    ;
    補足
    実行結果 レコード数 1
    SQL
    処理①
    state_code=’27’:id
    それ以外:NULL
    処理②
    重複を除外してidの総数を集計
    ※NULLはカウントされない
    ※今回はidの重複はないため省略
    しても良い
    NULLとは
    何も格納されていない、未定義
    0や空白文字とも異なる

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  68. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 67
    3-1-2. 条件式② COALESCE
    NULLをもつフィールド`null`と、NULLを文字列‘不明’に置換したフィールド`co_null`を1件取得する。(テー
    ブルは不要なので、FROM句も不要)
    /*
    NULLをもつフィールド`null`と、NULLを文字列‘不明’に置換したフィール
    ド`co_null`を取得する。
    */
    SELECT
    NULL AS `null`
    ,COALESCE(NULL, ‘不明’) AS co_null
    ;
    例題
    実行結果 レコード数14
    SQL

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  69. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 68
    3-1-2. 条件式② COALESCE
     NULLとは
    • 何も格納されていない、未定義
    • 0や空白文字とも異なる
     NULLの判定
    • IS NULL / IS NOT NULL
    • 比較演算子=ではNULLの判定はできないので注意!
     COALESCE(コアレス)
    • 引数のうち、最初に現れたNULLでない引数を返す
    • COALESCE(value, 0)
    • value列の値がNULLのとき、代わりに0を入れる
    解説
    /*
    NULLをもつフィールド`null`と、NULLを文字列
    ‘不明’に置換したフィールド`co_null`を取得する。
    */
    SELECT
    NULL AS `null`
    ,COALESCE(NULL, ‘不明’) AS co_null
    ;
    SQL
    COALESCEの例 返り値
    COALESCE(NULL, 1, 2) 1
    COALESCE(NULL, 1, NULL) 1
    COALESCE(NULL, NULL, 2) 2
    NULLを‘不明’に置換

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  70. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 69
    3-1-2. 条件式② COALESCE
    NULLをもつフィールド`null`と、NULLを整数0に置換したフィールド`co_null`を1件取得する。(テーブルは
    不要なので、FROM句も不要)
    /*
    NULLをもつフィールド`null`と、NULLを整数0に置換したフィールド`co_null`を取得する。
    */
    類題
    実行結果 レコード数 1
    SQL
    NULLを0に置換

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  71. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 70
    3-2. データ型と型変換
    3-2-1. 代表的なデータ型
    数値型
    文字列型
    日付型
    3-2-2. 型変換 CAST
    timestamp型 → date型
    varchar型 → date型

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  72. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 71
    3-2-1. 代表的なデータ型
    • データ型はデータ加工や集計操作で失敗しやすい
    • エラーが出たときに確認するポイント
    • 「データ型の定義がきちんと行われているか」
    • 「関数の引数に正しいデータ型を用いているか」
    数値型
    int
    tinyint
    bigint
    符号付き整数
    float
    real
    浮動小数点数値
    文字列型
    char(n) 固定長の文字列(nはバイト数)
    varchar(n) 可変長の文字列(nはバイト数)
    日付型
    date 日付
    timestamp 日付時刻
    論理値型 boolean 真(True)か偽(False)

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  73. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 72
    3-2-2. 型変換 CAST
    receiptテーブルで、paid_atをtimestamp型→date型に変換(cast_paid_at)する。
    ・抽出フィールド:id, paid_at, cast_paid_at
    ・idの昇順で5件分表示
    /*
    receiptテーブルで、paid_atをtimestamp型→date型に変換(cast_paid_at)する。
    ・抽出フィールド:id, paid_at, cast_paid_at
    ・idの昇順で5件分表示
    */
    SELECT
    id
    ,paid_at
    ,CAST(paid_at AS DATE) AS cast_paid_at
    FROM
    receipt
    ORDER BY
    id
    LIMIT
    5;
    例題
    実行結果 レコード数5
    SQL

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  74. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 73
    3-2-2. 型変換 CAST
     CAST
    • データ型を変換する
    • CAST(フィールド名 AS 変換後のデータ型)
     文字列varchar型 → date型の変換
    SELECT
    ‘20180402’ AS v_date
    ,CAST(‘20180402’ AS DATE) AS d_date ;
    解説
    /*
    receiptテーブルで、paid_atをtimestamp型
    →date型に変換(cast_paid_at)する。
    ・抽出フィールド:id, paid_at, cast_paid_at
    ・idの昇順で5件分表示
    */
    SELECT
    id
    ,paid_at
    ,CAST(paid_at AS DATE)
    AS cast_paid_at
    FROM
    receipt
    ORDER BY
    id
    LIMIT
    5;
    SQL
    実行結果 レコード数1
    varchar型 date型

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  75. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 74
    3-2-2. 型変換 CAST
    userテーブルで、create_dateをtimestamp型→ date型に変換する。
    ・抽出フィールド:id, create_date, 型変換後のcreate_date
    ・ idの昇順で5件分表示
    /*
    userテーブルで、create_dateをtimestamp型→date型に変換する。
    ・抽出フィールド:id, create_date, 型変換後のcreate_date
    ・idの昇順で5件分表示
    */
    類題
    実行結果 レコード数 5
    SQL

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  76. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 75
    3-3. 文字列関数
    3-3-1. 文字列関数① SUBSTRING
    3-2-2. 文字列関数② REPLACE, LENGTH

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  77. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 76
    3-3-1. 文字列関数① SUBSTRING
    receiptテーブルで、paid_atから西暦部分を取り出す(paid_yearとする)。
    ・抽出フィールド:id, paid_at, paid_year
    ・idの昇順で5件分表示
    /*
    receiptテーブルで、paid_atから西暦部分を取り出す(paid_yearとする)。
    ・抽出フィールド:id, paid_at, paid_year
    ・idの昇順で5件分表示
    */
    SELECT
    id
    ,paid_at
    ,SUBSTRING(paid_at, 1, 4) AS paid_year
    FROM
    receipt
    ORDER BY
    id
    LIMIT
    5;
    例題
    実行結果 レコード数5
    SQL
    文字列

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  78. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 77
    3-3-1. 文字列関数① SUBSTRING
     SUBSTRING
    • 文字列の一部分だけを取り出す
    • SUBSTRING(文字列, 開始位置, 抽出文字数)
     例 文字列’20180402’の5文字目から2文字分を抽出
    SELECT
    SUBSTRING(‘20180402’, 5, 2) AS month;
    ※DBMS製品によって、文字数指定かバイト数指定か異なる
    解説
    /*
    receiptテーブルで、paid_atから西暦部分を取り
    出す(paid_yearとする)。
    ・抽出フィールド:id, paid_at, paid_year
    ・idの昇順で5件分表示
    */
    SELECT
    id
    ,paid_at
    ,SUBSTRING(paid_at, 1, 4)
    AS paid_year
    FROM
    receipt
    ORDER BY
    id
    LIMIT
    5;
    SQL
    実行結果 レコード数1
    ’20180402’
    5文字目
    2文字分

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  79. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 78
    3-3-1. 文字列関数① SUBSTRING
    userテーブルで、last_loginからを月を取り出す(last_login_monthとする)。
    ・抽出フィールド:id, last_login, last_login_month
    ・idの昇順で5件分表示
    /*
    userテーブルで、last_loginからを月を取り出す(last_login_monthとする)。
    ・抽出フィールド:id, last_login, last_login_month
    ・idの昇順で5件分表示
    */
    類題
    実行結果 レコード数 5
    SQL

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  80. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 79
    3-3-2. 文字列関数② LENGTH, REPLACE
    receiptテーブルでshop_nameの文字数を取得する(length_shop_nameとする)。
    また、shop_nameの ’スーパー’ を ’デパート’ に置換する(replace_shop_nameとする)。
    ・抽出フィールド:id, shop_name, length_shop_name, replace_shop_name
    ・idの昇順で5件分表示
    /*
    receiptテーブルでshop_nameの文字数を取得する(length_shop_nameとする)。
    また、shop_nameの ’スーパー’ を ’デパート’ に置換する(replace_shop_nameとする)。
    ・抽出フィールド:id, shop_name, length_shop_name, replace_shop_name
    ・idの昇順で5件分表示
    */
    SELECT
    id
    ,shop_name
    ,LENGTH(shop_name) AS length_shop_name
    ,REPLACE(shop_name, ‘スーパー’, ‘デパート’ ) AS replace_shop_name
    FROM
    receipt
    ORDER BY
    id
    LIMIT
    5;
    例題
    実行結果 レコード数5
    SQL

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  81. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 80
    3-3-2. 文字列関数② LENGTH, REPLACE
     LENGTH
    • 文字列の長さを取得する
    • LENGTH(文字列)
     REPLACE
    • 文字列の一部を別の文字列に置換する
    • REPLACE(文字列, 置換前の文字列, 置換後の文字列)
    • 例 shop_nameの ’スーパー’ を ’デパート’ に置換
    REPLACE(shop_name, ‘スーパー’, ‘デパート’)
    ※DBMS製品によって、結果が文字数かバイト数か異なる
    解説
    /*
    receiptテーブルでshop_nameの文字数を取得する
    (length_shop_nameとする)。
    また、shop_nameの ’スーパー’ を ’デパート’ に置換
    する(replace_shop_nameとする)。
    ・抽出フィールド:id, shop_name,
    length_shop_name, replace_shop_name
    ・idの昇順で5件分表示
    */
    SELECT
    id
    ,shop_name
    ,LENGTH(shop_name)
    AS length_shop_name
    ,REPLACE(shop_name,
    ‘スーパー’, ‘デパート’ )
    AS replace_shop_name
    FROM
    receipt
    ORDER BY
    id
    LIMIT
    5;
    SQL
    置換

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  82. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 81
    3-3-2. 文字列関数② LENGTH, REPLACE
    receipt_itemテーブルでnameの文字数を取得する(length_nameとする)。
    また、nameの ’スナック’ を ’ポテトチップス’ に置換する(replace_nameとする)。
    ・抽出フィールド:id, name, length_name, replace_name
    ・idの昇順で5件分表示
    /*
    receipt_itemテーブルでnameの文字数を取得する(length_nameとする)。
    また、nameの ’スナック’ を ’ポテトチップス’ に置換する(replace_nameとする)。
    抽出フィールド:id, name, length_name, replace_name ※idの昇順で5件分表示
    */
    類題
    実行結果 レコード数 5
    SQL

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  83. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 82
    3-4. 日付関数
    3-4-1. 日付関数
    CURRENT_DATE
    DATEDIFF
    3-4-2. 誕生日から年齢を求める

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  84. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 83
    3-4-1. 日付関数 CURRENT_DATE, DATEDIFF
    receiptテーブルで、現在の日付(current_dateとする)、
    及びpaid_atの日付から2018年04月02日までの日数を計算する(date_diffとする)。
    ・抽出フィールド:id, paid_at, current_date, date_diff
    ・idの昇順で5件分表示
    /*
    receiptテーブルで、現在の日付(current_dateとする)、
    及びpaid_atの日付から2018年04月02日までの日数を計算する(date_diffとする)。
    ・抽出フィールド:id, paid_at, current_date, date_diff
    ・idの昇順で5件分表示
    */
    SELECT
    id
    ,CAST(paid_at AS DATE)
    ,CURRENT_DATE AS `current_date`
    ,DATEDIFF(CAST(’2018-04-02’ AS DATE), paid_at) AS date_diff
    FROM
    receipt
    ORDER BY
    id
    LIMIT
    5;
    例題
    SQL
    実行結果 レコード数5
    実行日が格納される

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  85. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 84
    3-4-1. 日付関数 CURRENT_DATE, DATEDIFF
     CURRENT_DATE
    • 現在の日付を取得する
     DATEDIFF
    • 2つの日付または時刻式の日付部分の差を返す
    • DATEDIFF(日付①, 日付②)
    • 日付①-日付②を返す
    • RedshiftのDATEDIFFと少し異なります
    解説
    /*
    receiptテーブルで、現在の日付(current_date
    とする)、
    及びpaid_atの日付から2018年04月02日まで
    の日数を計算する(date_diffとする)。
    ・抽出フィールド:id, paid_at, current_date,
    date_diff
    ・idの昇順で5件分表示
    */
    SELECT
    id
    ,CAST(paid_at AS DATE)
    ,CURRENT_DATE
    AS `current_date`
    ,DATEDIFF(paid_at,
    CAST(’2018-04-02’ AS DATE))
    AS date_diff
    FROM
    receipt
    ORDER BY
    id
    LIMIT
    5;
    SQL

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  86. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 85
    3-4-1. 日付関数 CURRENT_DATE, DATEDIFF
    userテーブルで、birthdayの日付から現在の日付までの日数を計算する(date_diffとする)。
    ・抽出フィールド:id, birthday, current_date, date_diff
    ・idの昇順で5件分表示
    /*
    userテーブルで、birthdayの日付から現在の日付までの日数を計算する(date_diffとする)。
    ・抽出フィールド:id, birthday, current_date, date_diff
    ・idの昇順で5件分表示
    */
    類題
    実行結果 レコード数 5
    SQL
    実行日によって結果が異なります

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  87. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 86
    3-4-2. 誕生日から年齢を求める
    userテーブルのbirthdayから、現在の日付におけるユーザーの年齢を求める。
    ・抽出フィールド:id, current_date, birthday, age
    ・idの昇順で5件分表示
    /*
    userテーブルのbirthdayから、現在の日付におけるユーザーの年齢を求め
    る。
    ・抽出フィールド:id, current_date, birthday, age
    ・idの昇順で5件分表示
    */
    SELECT
    id
    ,CURRENT_DATE AS `current_date`
    ,birthday
    ,TRUNCATE((CAST(REPLACE(CURRENT_DATE, ‘-’, ‘’)
    AS UNSIGNED)
    - CAST(REPLACE(birthday, ‘-’, ‘’)
    AS UNSIGNED)
    ) / 10000, 0) AS `age`
    FROM
    `user`
    ORDER BY
    id
    LIMIT
    5;
    例題
    実行結果 レコード数5
    SQL

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  88. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 87
    3-4-2. 誕生日から年齢を求める
     誕生日から年齢を求める手順
    1. REPLACE(日付, ‘-’, ‘’)
    現在日付と誕生日について、yyyy-mm-dd形式のハイフン’-’
    を空文字’’に置換し、yyyymmdd形式に直す
    2. CAST(yyyymmdd AS UNSIGNED)
    整数型(INTEGER)に変換
    3. 差をとって10000で割り、小数部分切り捨て
    切り捨てはTRUNCATE(数値 , 0)
    例. 現在日付2018-04-24, 誕生日1995-06-21
    (20180424 – 19950621) / 10000
    =22.98 → 22歳
    ※この方法でなぜ年齢を求めることができるのかについては、各自
    調べてください(年齢を求めるAGE関数がサポートされているDB製
    品もあります)
    解説
    /*
    userテーブルのbirthdayから、現在の日付におけ
    るユーザーの年齢を求める。
    ・抽出フィールド:id, current_date, birthday,
    age
    ・idの昇順で5件分表示
    */
    SELECT
    id
    ,CURRENT_DATE
    AS `current_date`
    ,birthday
    ,TRUNCATE(
    (CAST(REPLACE(CURRENT_DATE,
    ‘-’, ‘’) AS UNSIGNED)
    - CAST(REPLACE(birthday, ‘-’,
    ‘’)AS UNSIGNED))
    / 10000, 0) AS `age`
    …以下省略
    SQL

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  89. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 88
    3-4-2. 誕生日から年齢を求める
    userテーブルのbirthdayから、最終ログインの日付におけるユーザーの年齢を求める。
    ・抽出フィールド:id, last_login, birthday, age_at_last_login
    ・idの昇順で5件分表示
    /*
    userテーブルのbirthdayから、最終ログインの日付におけるユーザーの年齢を求める。
    ・抽出フィールド:id, last_login, birthday, age_at_last_login
    ・idの昇順で5件分表示
    */
    類題
    実行結果 レコード数 5
    SQL

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  90. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 89
    4. SQLの応用
    4-1. サブクエリ(副問い合わせ)
    4-2. テーブルの結合
    4-3. 一時テーブルの作成

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  91. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 90
    4-1. サブクエリ
    4-1-1. サブクエリとは
    4-1-2. パターン① 単一の値を返す
    4-1-3. パターン② 複数の値を返す
    4-1-4. パターン③ 表形式の値を返す
    4-1-5. WITH句 サブクエリの代用

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  92. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 91
    4-1-1. サブクエリとは
    例 「price(価格)が最も高いデータのname(品目)を知りたい」
    これまでに学んだ知識で実現すると、例えば以下のようになる
    手順1
    priceの最大値を求め、結果をメモ
    SELECT MAX(price) FROM receipt_item;
    結果 2000
    手順2
    手順1の結果2000を条件に検索
    SELECT name FROM receipt_item
    WHERE price = 2000
    ;
    結果 B
    receipt_item
    id user_id price name
    1 1 100 A
    2 1 2000 B
    3 2 300 C
    4 2 1500 D
    5 3 800 E
    receipt_item
    id user_id price name
    1 1 100 A
    2 1 2000 B
    3 2 300 C
    4 2 1500 D
    5 3 800 E
    代入

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  93. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 92
    4-1-1. サブクエリとは
    結果を代入するのではなく、クエリそのものを条件に代入する
    クエリが入れ子(ネスト構造)になる
    手順1
    priceの最大値を求め、結果をメモ
    SELECT MAX(price) FROM receipt_item;
    手順2
    手順1の結果2000を条件に検索
    SELECT name FROM receipt_item
    WHERE price =
    ;
    結果 B
    receipt_item
    id user_id price name
    1 1 100 A
    2 1 2000 B
    3 2 300 C
    4 2 1500 D
    5 3 800 E
    receipt_item
    id user_id price name
    1 1 100 A
    2 1 2000 B
    3 2 300 C
    4 2 1500 D
    5 3 800 E
    括弧で囲み代入
    (;は不要)

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  94. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 93
    4-1-1. サブクエリとは
    前ページのクエリを整理すると、以下のようになる
    SELECT
    name
    FROM
    receipt_item
    WHERE
    price = (SELECT MAX(price) FROM receipt_item)
    ;
    他のSQLの一部分として登場するSELECT文のことを、サブクエリや副問い合わせと
    いう。
    receipt_item
    id user_id price name
    1 1 100 A
    2 1 2000 B
    3 2 300 C
    4 2 1500 D
    5 3 800 E

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  95. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 94
    4-1-1. サブクエリとは
    サブクエリの3つのパターン
    パターン① 単一の値(1行1列)を返す
    パターン② 複数の値(n行1列)を返す
    パターン③ 表形式の値(n行m列)を返す
    SELECT… (SELECT… ) SELECT… 2000
    SELECT… (SELECT… ) SELECT…
    SELECT… (SELECT… ) SELECT…
    10
    20
    30
    A 1 10
    B 2 20
    C 3 30
    単一の値
    複数の値
    表の値
    n行
    1列
    n行
    m列
    1列
    1行

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  96. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 95
    4-1-2. サブクエリ パターン① 単一の値を返す
    receipt_itemテーブルでpriceが最も低いデータのid, user_id, priceを
    サブクエリを用いて取得する。
    /*
    receipt_itemテーブルでpriceが最も低いデータのid, user_id, priceを
    サブクエリを用いて取得する。
    */
    SELECT
    id
    ,user_id
    ,price
    FROM
    receipt_item
    WHERE
    price = (SELECT MIN(price) FROM receipt_item)
    ORDER BY
    id
    LIMIT 1 ;
    例題
    SQL
    実行結果 レコード数 1

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  97. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 96
    4-1-2. サブクエリ パターン① 単一の値を返す
     単一行サブクエリ
    • 検索結果が1行1列の1つの値になるサブクエリ
    • WHEREの他にSELECTの選択列リストにも記述できる
    例 user_id, priceとpriceの全体平均値を並べて表示
    SELECT
    user_id
    ,price
    ,(SELECT AVG(price) FROM receipt_item)
    AS avg_price
    FROM
    receipt_item
    ORDER BY
    user_id
    LIMIT
    5
    ;
    解説
    /*
    receipt_itemテーブルでpriceが最も低いデータ
    のid, user_id, priceをサブクエリを用いて取得す
    る。
    */
    SELECT
    id
    ,user_id
    ,price
    FROM
    receipt_item
    WHERE
    price = (SELECT MIN(price)
    FROM receipt_item)
    ORDER BY
    id
    LIMIT 1 ;
    SQL
    実行結果 レコード数 5

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  98. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 97
    4-1-2. サブクエリ パターン① 単一の値を返す
    receipt_itemテーブルで、user_id, priceとpriceの標準偏差を並べて表示する。
    ただし、user_idの昇順で5件表示とし、標準偏差はSTDDEV_POP()を使用せよ。
    /*
    receipt_itemテーブルで、user_id, priceとpriceの標準偏差を並べて表示する。
    ただし、user_idの昇順で5件表示とし、標準偏差はSTDDEV_POP()を使用せよ。
    */
    類題
    実行結果 レコード数 5
    SQL

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  99. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 98
    4-1-3. サブクエリ パターン② 複数の値を返す
    receipt_itemテーブルとuserテーブルを用いて、’ビールA’ を購入したことの
    ある人をstate_code(都道府県)別にカウントする。
    /*
    receipt_itemテーブルとuserテーブルを用いて、’ビールA’ を購入し
    たことのある人を都道府県別にカウントする。
    */
    SELECT
    state_code
    ,COUNT(id)
    FROM
    `user`
    WHERE
    id IN (SELECT DISTINCT user_id
    FROM receipt_item
    WHERE name = ‘ビールA’)
    GROUP BY
    state_code
    ORDER BY
    state_code;
    例題
    実行結果
    レコード数47
    SQL
    id
    user_id (FK)

    receipt_item
    id
    state_code

    user ER図

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  100. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 99
    4-1-3. サブクエリ パターン② 複数の値を返す
     複数行サブクエリ
    • 検索結果がn行1列の複数の値となるサブクエリ
    … WHERE id IN (SELECT DISTINCT user_id
    FROM receipt_item
    WHERE name = ‘ビールA’)
    … WHERE id IN
    複数の値と比較するするときはIN演算子, ANY/ALL演算子を用い
    る。比較演算子=,>などは使えないので注意!
    (復習)
    • IN演算子:列挙した値のいずれかに一致するか判定
    • ANY演算子:それぞれと比較して、いずれかが真なら真
    • ALL演算子:それぞれと比較して、全て真なら真
    ※redshiftでは一般的なALLはサポートしておらず、<> ALL (= NOT IN)しか使えないので注意
    解説
    /*
    receipt_itemテーブルとuserテーブルを用いて、’
    アイス’ を購入したことのある人を都道府県別にカ
    ウントする。
    */
    SELECT
    state_code
    ,COUNT(id)
    FROM
    `user`
    WHERE
    id IN (SELECT DISTINCT user_id
    FROM receipt_item
    WHERE name = ‘ビールA’)

    (以下省略)
    SQL
    user_id
    10
    20

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  101. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 100
    4-1-3. サブクエリ パターン② 複数の値を返す
    receipt_itemテーブルとuserテーブルを用いて、name(商品名)が’カップラーメンA‘を買った
    ことのある人を性別にカウントする。
    /*
    receipt_itemテーブルとuserテーブルを用いて、name(商品名)が’カップラーメンA‘を
    買ったことのある人を性別にカウントする。
    */
    類題
    実行結果 レコード数 2
    SQL
    id
    user_id (FK)
    name

    receipt_item
    id
    gender

    user ER図

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  102. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 101
    4-1-4. サブクエリ パターン③ 表形式の値を返す
    receipt_itemテーブルを用いて、1回の買い物の合計金額の平均値を求める。
    /*
    receipt_itemテーブルを用いて、1回の買い物の合計金額の平均
    値を求める。
    */
    SELECT
    AVG(sum_price)
    FROM
    (SELECT receipt_id
    ,SUM(price) AS sum_price
    FROM receipt_item
    GROUP BY receipt_id) AS tbl
    ;
    例題
    実行結果
    レコード数1
    SQL
    id
    user_id (FK)
    price

    receipt_item

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  103. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 102
    4-1-4. サブクエリ パターン③ 表形式の値を返す
     表形式の結果となるサブクエリ
    • 検索結果がn行m列の表となるサブクエリ
    … FROM
    (SELECT receipt_id
    ,SUM(price) AS sum_price
    FROM receipt_item
    GROUP BY receipt_id) AS tbl
    … FROM
    • この表のsum_priceの平均値を求めている
    解説
    /*
    receipt_itemテーブルとuserテーブルを用いて、1
    回の買い物の合計金額の平均値を求める。
    */
    SELECT
    AVG(sum_price)
    FROM
    (SELECT receipt_id
    ,SUM(price) AS sum_price
    FROM receipt_item
    GROUP BY receipt_id) AS tbl
    ;
    SQL
    receipt_id sum_price
    1 409
    2 198


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  104. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 103
    4-1-4. サブクエリ パターン③ 表形式の値を返す
    receipt_itemテーブルを用いて、1ユーザーあたりの累計合計金額の平均値を
    求める。
    /*
    receipt_itemテーブルを用いて、1ユーザーあたりの累計合計金額の平均値を求める。
    ヒント ① サブクエリでuser_idでグループ化し、合計金額を求める ② サブクエリの結果をもとに平均値を求める
    */
    類題
    SQL
    実行結果
    レコード数1
    id
    user_id (FK)
    price

    receipt_item

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  105. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 104
    4-1-5. WITH句 サブクエリの代用
    4-1-4.例題と同じく、receipt_itemテーブルを用いて、1回の買い物の合計金額の平均値
    を求める。ただし、サブクエリの代わりにWITH句を利用する。
    /*
    receipt_itemテーブルを用いて、1回の買い物の合計金額の平均
    値を求める。ただし、サブクエリの代わりにWITH句を利用する。
    */
    WITH tbl AS (
    SELECT receipt_id
    ,SUM(price) AS sum_price
    FROM receipt_item
    GROUP BY receipt_id
    )
    SELECT
    AVG(sum_price)
    FROM
    tbl;
    例題
    実行結果
    レコード数1
    SQL
    id
    user_id (FK)
    price

    receipt_item

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  106. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 105
    4-1-5. WITH句 サブクエリの代用
     WITH句(WITH問い合わせ)
    • サブクエリに当たる部分をもとのSQLと切り離す
    • サブクエリが入れ子になるのに対して、WITH句の場合は構造
    がわかりやすい(可読性が高い)
    • WITH句はカンマで区切ることで複数続けて書くこともできる
    例:WITH tblA AS(…), tblB AS(…) SELECT ・・・;
    解説
    /*
    receipt_itemテーブルを用いて、1回の買い物の
    合計金額の平均値を求める。
    ただし、サブクエリの代わりにWITH句を利用する。
    */
    WITH tbl AS (
    SELECT receipt_id
    ,SUM(price) AS sum_price
    FROM receipt_item
    GROUP BY receipt_id
    )
    SELECT
    AVG(sum_price)
    FROM
    tbl
    ;
    SQL
    WITH [呼び出し名] AS (
    SELECT

    FROM

    )
    SELECT

    FROM

    ;
    SELECT

    FROM(
    SELECT

    FROM

    ) AS [呼び出し名]
    ;
    WITH句で呼び出す場合 サブクエリで呼び出す場合

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  107. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 106
    4-1-5. WITH句 サブクエリの代用
    receiptテーブルを用いて、「1ユーザーあたりのレシート登録数」の平均値を求める。
    /*
    receiptテーブルを用いて、「1ユーザーあたりのレシート登録数」の平均値を求める。
    • ヒント①先ずはWITH句を使って、ユーザーIDごとのレシート登録数を集計する。
    • ユーザーID,レシート登録数の2列からなる表を作成する
    • ヒント②ヒント①で作成した表から、レシート登録数の平均を計算する。
    */
    類題
    SQL
    実行結果
    レコード数1
    id
    user_id (FK)
    price

    receipt_item

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  108. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 107
    4-2. テーブルの結合
    4-1-1. テーブルの結合とは
    4-2-2. INNER JOIN
    内部結合
    4-2-2. LEFT JOIN
    外部結合

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  109. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 108
    4-2-1. テーブルの結合とは
    • 複数のテーブルを、共通項目(キー)を用いて1つにまとめることを結合という
    • 結合に用いる共通項目はER図から調べる
    user(右表)
    id state_code
    1 13
    2 14
    3 27
    4 45
    receipt(左表)
    id user_id
    1 1
    2 2
    3 3
    4 4
    結合した結果
    receipt_id user_id state_code
    1 1 13
    2 2 14
    3 3 27
    4 4 45
    id
    gender

    user
    id
    user_id (FK)
    shop_name

    receipt
    id
    user_id (FK)
    receipt_id (FK)

    receipt_item

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  110. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 109
    4-2-2. INNER JOIN(内部結合)
    receiptテーブル(左表)とuserテーブル(右表)を、userテーブルのidとreceiptテーブルのuser_id
    を用いて内部結合する。
    ・抽出フィールド:receipt テーブルid, shop_name / userテーブル id, state_code
    /*
    receiptテーブルとuserテーブルを、userテーブルのidとreceiptテーブルの
    user_idを用いて内部結合する。
    ・抽出フィールド:receipt テーブルid, shop_name / userテーブル id,
    state_code
    */
    SELECT
    r.id AS receipt_id
    ,u.id AS user_id
    ,r.shop_name
    ,u.state_code
    FROM
    receipt AS r
    INNER JOIN
    `user` AS u
    ON r.user_id = u.id
    ORDER BY
    r.id
    LIMIT
    5;
    例題
    実行結果 レコード数5
    SQL
    id
    user_id (FK)
    shop_name

    receipt
    id
    state_code

    user ER図

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  111. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 110
    4-2-2. INNER JOIN(内部結合)
     INNER JOIN
    • 内部結合
    共通項目をキーとし、一致するレコードのみ取り出す
    • 基本構文
    FROM テーブルA(左表)
    INNER JOIN テーブルB(右表)
    ON 結合条件
     .(ドット)の意味
    • 日本語の助詞「〜の」と解釈するとわかりやすい
    • 例1. u.id:「u(user)テーブルのidフィールド」
    • 例2. u.*:「u(user)テーブルの全てのフィールド」
     r.idとu.idの区別
    • 元のテーブルでは同じ”id”というフィールド名が付いているが、意
    味が異なるのでそれぞれ別名をつける
    • r.id AS receipt_id 「レシートを一意に決めるid」
    • u.id AS user_id 「ユーザーを一意に決めるid」
    解説
    /*
    receiptテーブルとuserテーブルを、userテーブル
    のidとreceiptテーブルのuser_idを用いて内部結
    合する。
    抽出フィールド:receipt テーブルid,
    shop_name / userテーブル id,
    state_code
    */
    SELECT
    r.id AS receipt_id
    ,u.id AS user_id
    ,r.shop_name
    ,u.state_code
    FROM
    receipt AS r
    INNER JOIN
    `user` AS u
    ON r.user_id = u.id

    (以下省略)
    SQL

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  112. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 111
    4-2-2. INNER JOIN(内部結合)
     INNER JOINのイメージ
    解説
    user(右表)
    id state_code
    1 13
    2 14
    3 27
    receipt(左表)
    id user_id shop_name
    1 1 A
    2 2 B
    3 2 C
    4 3 C
    5 4 D
    内部結合した結果
    receipt_id user_id shop_name state_code
    1 1 A 13
    2 2 B 14
    3 2 C 14
    4 3 C 27
    結合の相手がいない行は消える(こ
    の例では左表のuser_id = 4の行
    が消えている)
    • 内部結合はデータ件数の不一致が生じてしまう場合があるため、注意が必要
    • 結合相手がいない場合にもデータを残す結合は外部結合で行う(後述)

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  113. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 112
    4-2-2. INNER JOIN(内部結合)
    receipt_itemテーブル(左表)とuserテーブル(右表)を、userテーブルのidとreceipt_itemテーブルの
    user_idを用いて内部結合する。
    ・抽出フィールド:receipt_item テーブルid, name / userテーブル id, gender
    ・receipt_itemテーブルのidの昇順で5件分表示。
    /*
    receipt_itemテーブル(左表)とuserテーブル(右表)を、
    userテーブルのidとreceipt_itemテーブルのuser_idを用いて内部結合する。
    ・抽出フィールド:receipt_item テーブルid, name / userテーブル id, gender
    ・receipt_itemテーブルのidの昇順で5件分表示
    */
    類題
    実行結果 レコード数 5
    SQL
    id
    user_id (FK)
    receipt_id

    receipt_item
    id
    gender

    user ER図

    View Slide

  114. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 113
    4-2-3. LEFT JOIN(外部結合)
    receiptテーブル(左表)とuserテーブル(右表)を、userテーブルのidとreceiptテーブルのuser_idを用いて外部
    結合する。
    ・抽出フィールド:receipt テーブルid, shop_name / userテーブル id, state_code
    ・receiptテーブルのid >= 60を対象とし、昇順で5件表示する。
    /*
    receiptテーブル(左表)とuserテーブル(右表)を、userテーブルのidとreceipt
    テーブルのuser_idを用いて外部結合する。
    ・抽出フィールド:receipt テーブルid, shop_name / userテーブル id,
    state_code
    */
    SELECT
    r.id AS receipt_id
    ,u.id AS user_id
    ,r.shop_name
    ,u.state_code
    FROM
    receipt AS r
    LEFT JOIN
    `user` AS u
    ON r.user_id = u.id
    WHERE
    r.id >= 60
    ORDER BY
    r.id
    LIMIT
    5;
    例題
    実行結果 レコード数5
    SQL
    id
    user_id (FK)
    shop_name

    receipt
    id
    state_code

    user ER図

    View Slide

  115. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 114
    4-2-3. LEFT JOIN(外部結合)
     LEFT JOIN
    • 左外部結合
    対応するレコードがない場合でもレコードが削除されない結合
    • 基本構文
    FROM テーブルA(左表)
    LEFT JOIN テーブルB(右表)
    ON 結合条件
     対応するレコードがない場合
    • 全てNULLになる
    解説
    /*
    receiptテーブルとuserテーブルを、userテーブル
    のidとreceiptテーブルのuser_idを用いて内部結
    合する。
    抽出フィールド:receipt テーブルid,
    shop_name / userテーブル id,
    state_code
    */
    SELECT
    r.id AS receipt_id
    ,u.id AS user_id
    ,r.shop_name
    ,u.state_code
    FROM
    receipt AS r
    LEFT JOIN
    `user` AS u
    ON r.user_id = u.id

    (以下省略)
    SQL

    View Slide

  116. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 115
    4-2-3. LEFT JOIN(外部結合)
     LEFT JOINのイメージ
    解説
    user(右表)
    id state_code
    1 13
    2 14
    3 27
    receipt(左表)
    id user_id shop_name
    1 1 A
    2 2 B
    3 2 C
    4 3 C
    5 4 D
    外部結合した結果
    receipt_id user_id shop_name state_code
    1 1 A 13
    2 2 B 14
    3 2 C 14
    4 3 C 27
    5 4 D (NULL)
    結合の相手がいない行も削除され
    ず、存在しないデータは全てNULL
    になる
    • 分析用のデータマートを作成する際は、件数の不整合が生じないよう、一般的にLEFT
    JOINを用いる

    View Slide

  117. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 116
    4-2-3. LEFT JOIN(外部結合)
    receipt_itemテーブル(左表)とuserテーブル(右表)を、userテーブルのidと
    receipt_itemテーブルのuser_idを用いて外部結合する。
    ・抽出フィールド:receipt_item テーブルid, name / userテーブル id, gender
    ・receipt_itemテーブルのid >= 135を対象とし、昇順で5件分表示する。
    /*
    receipt_itemテーブル(左表)とuserテーブル(右表)を、
    userテーブルのidとreceipt_itemテーブルのuser_idを用いて外部結合する。
    ・抽出フィールド:receipt_item テーブルid, name / userテーブル id, gender
    ・receipt_itemテーブルのid >=135を対象とし、昇順で5件分表示
    */
    類題
    実行結果 レコード数 5
    SQL
    id
    user_id (FK)
    receipt_id

    receipt_item
    id
    gender

    user ER図

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  118. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 117
    4-3. 一時テーブル
    4-3-1. 一時テーブルの作成

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  119. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 118
    4-3-1. 一時テーブルの作成
    userテーブルからlast_loginが2013年3月のものを抽出し、一時テーブルtmp_user_201303として保存せ
    よ。また、確認のため作成した一時テーブルtmp_user_201303からデータを5件取得せよ。
    /*
    userテーブルからlast_loginが2013年3月のものを抽出し、一時テーブル
    #user_201303として保存せよ。また、確認のため作成した一時テーブルから
    データを5件取得せよ。
    */
    CREATE TEMPORARY TABLE tmp_user_201303
    SELECT
    *
    FROM
    `user`
    WHERE
    last_login BETWEEN ‘2013-03-01’
    AND ‘2013-03-31’
    ;
    一時テーブル作成後、確認のため以下のクエリでデータを取得
    SELECT
    *
    FROM
    tmp_user_201303
    ORDER BY
    id
    LIMIT
    5;
    例題
    SQL
    一時テーブル作成
    一時テーブルからデータ取得結果

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  120. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 119
    4-3-1. 一時テーブルの作成
    CREATE TABLE 〈テーブル名〉 (); テーブルの作成
    GRANT ALL ON 〈テーブル名〉 TO PUBLIC; 作成したテーブルに権限を付ける
    1. テーブルを作る
    2. テーブルを消す
    DROP TABLE 〈テーブル名〉 ; テーブルの削除
    DROP TABLE IF EXISTS 〈テーブル名〉 ; テーブルが存在している場合のみ削除
    3.一時テーブルを作る
    CREATE TEMPORARY TABLE 〈テーブル名〉 () ; セッション中に一時的に作成
     テーブル作成・削除に用いるSQL
    解説

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  121. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 120
    4-3-1. 一時テーブルの作成
    userテーブルからcreate_dateが2013年2月のものを抽出し、一時テーブルuser_201302として保存せよ。
    また、確認のため作成した一時テーブルuser_201302からデータを5件取得せよ。
    /*
    userテーブルからcreate_dateが2013年2月のものを抽出し、一時テーブルuser_201302として保存せよ。
    また、確認のため作成した一時テーブルuser_201302からデータを5件取得せよ。
    */
    類題
    SQL
    一時テーブル作成結果
    一時テーブルからデータ取得結果

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  122. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 121
    5. SQLの応用②
    5-1. ウィンドウ関数
    5-2. EXISTS(存在検査)
    5-3. 縦持ち・横持ち

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  123. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 122
    5-1. ウィンドウ関数
    5-1-1. ウィンドウ関数とは
    5-1-2. 集計関数群
    5-1-3. ランク付け関数群
    5-1-4. ラグ・リード関数群
    5-1-5. 参考

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  124. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 123
    5-1-1. ウィンドウ関数とは
     ウィンドウ関数
    • より効率的に分析用のクエリを作成することができる
    • SQLの中でも比較的新しい機能
    ウィンドウ関数の種類
    カテゴリ 使用例 関数例
    集計関数群 累積集計を計算する SUM, COUNT, AVG, MIN, MAX, MEDIAN など
    ランク付け関数群
    ウィンドウ内のランキングを計算す
    る ROW_NUMBER, DENSE_RANK, RANK など
    ラグ・リード関数群 前後のレコードを取得する LAG, LEAD, FIRST_VALUE, LAST_VALUE,
    NTH_VALUE など
    レポート関数群 ウィンドウ内の構成比を計算する RATIO_TO_REPORT, CUME_DIST, NTILE,
    PERCENTILE_DISC など
    線形回帰関数群 統計量を計算する STDDEV_SAMP, VAR_SAMP など

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  125. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 124
    5-1-2. ウィンドウ関数① 集計関数群
    receipt_itemテーブルで、user_idで区切ったパーティション毎に
    SUM, AVG, MIN, MAXで集計を行う。
    ・user_idが5以下のデータを対象とする。
    /*
    receipt_itemテーブルで、user_idで区切ったパーティション毎にSUM, AVG,
    MIN, MAXで集計を行う。
    ・user_idが5以下のデータを対象とする。
    */
    SELECT
    user_id
    ,price
    ,SUM(price) OVER(PARTITION BY user_id) AS `sum`
    ,AVG(price) OVER(PARTITION BY user_id) AS `avg`
    ,MIN(price) OVER(PARTITION BY user_id) AS `min`
    ,MAX(price) OVER(PARTITION BY user_id) AS `max`
    FROM
    receipt_item
    WHERE
    user_id <=5
    ORDER BY
    user_id
    ;
    例題
    実行結果 レコード数4058
    SQL
    … …

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  126. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 125
    5-1-2. ウィンドウ関数① 集計関数群
     ウィンドウ
    • 基本構文
    関数 OVER(PARTITION BY フィールド ORDER BY フィールド)
    例. SUM() OVER(PARTITION BY user_id)
    user_id毎で分割して、その集合内で合計する
    • ウィンドウ関数は、結果の行を集計するグループ関数とは異なり、
    テーブルのすべての行が保持される
    (詳細は次のページを参照)
    解説
    /*
    receipt_itemテーブルで、user_id区切ったパー
    ティション毎にSUM, AVG, MIN, MAXで集計を
    行う。
    ・user_idが5以下のデータを対象とする。
    */
    SELECT
    user_id
    ,price
    ,SUM(price)
    OVER(PARTITION BY user_id)
    ,AVG(price)
    OVER(PARTITION BY user_id)
    ,MIN(price)
    OVER(PARTITION BY user_id)
    …(省略)…
    FROM
    receipt_item

    (以下省略)
    SQL
    … …

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  127. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 126
    5-1-2. ウィンドウ関数① 集計関数群
     ウィンドウ関数の集計関数SUM
    SELECT
    user_id
    ,price
    ,SUM(price)
    OVER(PARTITION BY user_id)
    FROM
    receipt_item
    ORDER BY
    user_id;
    解説
     GROUP BYで用いる集計関数SUM
    SELECT
    user_id
    ,SUM(price)
    FROM
    receipt_item
    GROUP BY
    user_id
    ORDER BY
    user_id;
    実行結果の一部
    実行結果の一部
    元のレコードが
    保持されたまま
    user_id毎に
    レコードが集約される
    集約の基準列以外は集計関
    数しか選択できない(price
    は選択できない)
    以前学んだGROUP BYでの集計と、ウィンドウ関数での集計結果の違いを知る
    … …

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  128. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 127
    5-1-2. ウィンドウ関数① 集計関数群
    receiptテーブルで、user_idで区切ったパーティション毎にCOUNTで集計を行う。
    ・user_idが3以下のデータを対象とする。
    /*
    receiptテーブルで、user_idで区切ったパーティション毎にCOUNTで集計を行う。
    ・user_idが3以下のデータを対象とする。
    */
    類題
    実行結果 レコード数 82
    SQL

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  129. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 128
    5-1-3. ウィンドウ関数② ランク付け関数群
    receiptテーブルで、user_idで区切ったパーティション毎にpaid_atの昇順で
    連番を振る。
    ・user_idが5以下、paid_atが’2010-01-31’以前のデータを対象とする。
    /*
    receiptテーブルで、user_idで区切ったパーティション毎にpaid_atの昇順で
    連番を振る。
    ・user_idが5以下のデータを対象とする。
    */
    SELECT
    user_id
    ,CAST(paid_at AS DATE)
    ,ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY user_id
    ORDER BY CAST(paid_at AS DATE)) AS `row`
    ,DENSE_RANK() OVER(PARTITION BY user_id
    ORDER BY CAST(paid_at AS DATE)) AS `dense`
    ,RANK() OVER(PARTITION BY user_id
    ORDER BY CAST(paid_at AS DATE)) AS `rank`
    FROM
    receipt
    WHERE
    user_id <=5
    AND paid_at <= '2010-01-31'
    ORDER BY
    user_id, paid_at
    ;
    例題
    実行結果 レコード数18
    SQL

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  130. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 129
    5-1-3. ウィンドウ関数② ランク付け関数群
     ランク付け関数
     例 XX() OVER(PARTITION BY id ORDER BY year)
    解説
    /*
    receiptテーブルで、user_idで区切ったパーティション毎
    にpaid_atの昇順で連番を振る。
    ・user_idが5以下のデータを対象とする。
    */
    SELECT
    user_id
    ,CAST(paid_at AS DATE)
    ,ROW_NUMBER()
    OVER(PARTITION BY user_id
    ORDER BY CAST(paid_at AS DATE))
    …(省略)…
    FROM
    receipt
    WHERE
    user_id <=5
    AND paid_at <= '2010-01-31'
    ORDER BY
    user_id, paid_at
    ;
    SQL
    ランク付け関数 処理内容
    ROW_NUMBER ORDER BYで重複しても気にせずに連番を振る
    DENSE_RANK ORDER BYで重複したレコードには同じ番号を振り、
    以降は連番が続く
    RANK ORDER BYで重複したレコードには同じ番号を振る
    が、以降の連番は重複した分番号がとぶ
    id year rn
    1 2016 1
    1 2017 2
    2 2017 1
    2 2017 2
    2 2018 3
    id year dr
    1 2016 1
    1 2017 2
    2 2017 1
    2 2017 1
    2 2018 2
    id year r
    1 2016 1
    1 2017 2
    2 2017 1
    2 2017 1
    2 2018 3
    ROW_NUMBER DENSE_RANK RANK

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  131. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 130
    5-1-3. ウィンドウ関数② ランク付け関数群
     ROW_NUMBERの使い道
    • グループ毎に最大値(最小値)を持つレコードを抽出する
    • 例 user_id毎にpriceの最大値を求める(※user_idが5以下のデータを対象)
    SELECT
    user_id
    ,price AS max_price
    ,name
    FROM
    (SELECT
    *
    ,ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY user_id
    ORDER BY price DESC) AS seq
    FROM
    receipt_item) AS ri
    WHERE
    seq = 1 AND user_id <= 5
    ORDER BY
    user_id
    ;
    解説
    実行結果 レコード数5
    サブクエリ(次ページで解説)

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  132. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 131
    5-1-3. ウィンドウ関数② ランク付け関数群
     サブクエリ部分
    解説
    (SELECT
    *
    ,ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY user_id ORDER BY price DESC) AS seq
    FROM
    receipt_item) AS ri
    ※都合により一部のカラムのみ掲載
    サブクエリによって得られたテーブル ri
    最終結果
    WHERE
    seq = 1
    各グループの一
    番上を取得
    priceの降順に連番を振る

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  133. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 132
    5-1-3. ウィンドウ関数② ランク付け関数群
    receipt_itemテーブルで、receipt_id毎にpriceの最大値を求める。
    ・receipt_idが10以下のデータを対象とする。
    /*
    receipt_itemテーブルで、receipt_id毎にpriceの最大値を求める。
    ・receipt_idが10以下のデータを対象とする。
    */
    類題
    実行結果 レコード数 10
    SQL
    (参考) サブクエリ部分の取得例

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  134. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 133
    5-1-4. ウィンドウ関数③ ラグ・リード関数群
    receipt_itemテーブルで、user_idで区切ったパーティション毎にidの昇順に並び替え、priceについて1行前の
    値をlag1_price、2行前の値をlag2_priceとして取得する。
    ・抽出フィールド:user_id, id, price, lag1_price, lag2_price
    ・user_idが3以下のデータを対象とする。
    /*
    receipt_itemテーブルで、user_idで区切ったパーティション毎にidの昇順に
    並び替え、priceについて1行前の値をlag1_price、2行前の値を
    lag2_priceとして取得する。
    ・抽出フィールド:user_id, id, price, lag1_price, lag2_price
    ・user_idが3以下のデータを対象とする。
    */
    SELECT
    user_id
    ,id
    ,price
    ,LAG(price, 1) OVER(PARTITION BY user_id
    ORDER BY id) AS lag1_price
    ,LAG(price, 2) OVER(PARTITION BY user_id
    ORDER BY id) AS lag2_price
    FROM
    receipt_item
    WHERE
    user_id <= 3
    ORDER BY
    user_id, id
    ;
    例題
    実行結果
    SQL

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  135. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 134
    5-1-4. ウィンドウ関数③ ラグ・リード関数群
    ラグ・リード関数群
    解説
    /*
    receipt_itemテーブルで、user_idで区切ったパーティション
    毎にidの昇順に並び替え、priceについて1行前の値を
    lag1_price、2行前の値をlag2_priceとして取得する。
    ・抽出フィールド:user_id, id, price, lag1_price,
    lag2_price
    ・user_idが3以下のデータを対象とする。
    */
    SELECT
    user_id
    ,id
    ,price
    ,LAG(price, 1) OVER(PARTITION BY user_id
    ORDER BY id) AS lag1_price
    ,LAG(price, 2) OVER(PARTITION BY user_id
    ORDER BY id) AS lag2_price
    FROM
    receipt_item
    WHERE
    user_id <= 3
    ORDER BY
    user_id, id
    ;
    SQL
    ラグ・リード関数 処理内容
    LAG(フィールド名, n)
    ORDER BYの順でn行前のレコードの値
    を取得
    LEAD(フィールド名, n)
    ORDER BYの順でn行後のレコードの値
    を取得
    FIRST_VALUE(フィールド名)
    ORDER BYの順で最初のレコードの値を
    取得
    LAST_VALUE(フィールド名)
    ORDER BYの順で最後のレコードの値を
    取得
    id val lag1_val lead1_val first_value last_value
    1 10 (NULL) 20 10 20
    1 20 10 (NULL) 10 20
    2 100 (NULL) 200 100 300
    2 200 100 300 100 300
    2 300 200 (NULL) 100 300
    例 XX() OVER(PARTITION BY id ORDER BY value)

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  136. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 135
    5-1-4. ウィンドウ関数③ ラグ・リード関数群
    receipt_itemテーブルで、user_idで区切ったパーティション毎にidの昇順に並び替え、priceについて
    1行後の値をlead1_price、2行後の値をlead2_priceとして取得する。
    ・抽出フィールド:user_id, id, price, lead1_price, lead2_price
    ・user_idが3以下のデータを対象とする。
    /*
    receipt_itemテーブルで、user_idで区切ったパーティション毎にidの昇順に並び替え、priceについて1行後の値をlead1_price、2行後の
    値をlead2_priceとして取得する。
    ・抽出フィールド:user_id, id, price, lead1_price, lead2_price
    ・user_idが3以下のデータを対象とする。
    */
    類題
    SQL
    実行結果 レコード数 25

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  137. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 136
    5-1-5. ウィンドウ関数④ 参考
    • ウィンドウ関数全体の基本構文(※関数によって細かな差があるので注意)
    関数(集計フィールド名)
    OVER(PARTITION BY フィールド名
    ORDER BY フィールド名
    ROWS 集計対象行の範囲)
    PARTITION BY
    • パーティションを分ける。「○○別で●●順に集計」の○○
    • 省略するとテーブル全体について集計
    ORDER BY
    • 各パーティション内の行の順序。「○○別で●●順に集計」の●●
    ROWS
    • 集計処理する対象行を定義する(詳細は次のページで説明)

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  138. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 137
    5-1-5. ウィンドウ関数④ 参考
     ROWS
    • 集計処理する対象行を定義する
    • デフォルト「開始点: ウィンドウの最初の行、終了点:ウィンドウの最後の行」
    (ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED
    FOLLOWING)
    UNBOUNDED PRECEDING パーティションの最初の行
    CURRENT ROW 現在の行
    UNBOUNDED FOLLOWING パーティションの最後の行
    ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND
    UNBOUNDED FOLLOWING (※省略した時のデフォルト)
    ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW
    ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 2 FOLLOWING
    ROWS BETWEEN 1 FOLLOWING AND 3 FOLLOWING

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  139. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 138
    5-2. EXISTS(存在検査)
    5-2-1. EXISTS 存在検査

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  140. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 139
    5-2-1. EXISTS 存在検査
    userテーブルのレコードで、idがreceiptテーブルのuser_idとして存在しているものを抽出する。
    ・抽出フィールド:id, gender, birthday
    ・user_idの昇順で5件分表示する
    /*
    userテーブルのレコードで、idがreceiptテーブルのuser_idとして存在している
    ものを抽出する。
    ・抽出フィールド:id, gender, birthday
    ・user_idの昇順で5件分表示する
    */
    SELECT
    id AS user_id
    ,gender
    ,birthday
    FROM
    `user` AS u
    WHERE EXISTS(
    SELECT
    1
    FROM
    receipt AS r
    WHERE
    r.user_id = u.id)
    ORDER BY
    u.id
    LIMIT
    5
    ;
    例題
    実行結果 レコード数 5
    SQL

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  141. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 140
    5-2-1. EXISTS 存在検査
     EXISTS句による存在検査
    SELECT
    id AS user_id

    FROM
    `user` AS u
    WHERE EXISTS(
    SELECT
    1
    FROM
    receipt AS r
    WHERE
    r.user_id = u.id)
     NOT EXISTS句による非存在検査
    • 存在しないものを抽出できる
    解説
    /*
    userテーブルのレコードで、idがreceiptテーブルのuser_idと
    して存在しているものを抽出する。
    ・抽出フィールド:id, gender, birthday
    ・user_idの昇順で5件分表示する
    */
    SELECT
    id AS user_id
    ,gender
    ,birthday
    FROM
    `user` AS u
    WHERE EXISTS(
    SELECT
    1
    FROM
    receipt AS r
    WHERE
    r.user_id = u.id)
    ORDER BY
    u.id
    LIMIT
    5;
    SQL
    ② receiptテーブルの
    ③ user_idの中に存在して
    いるとき(TRUEを返す)
    ④ userテーブルの
    ⑤ idを抽出する
    ① userテーブルのidが
    * や他の値でもOK

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  142. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 141
     EXISTS句による存在検査のイメージ
    5-2-1. EXISTS 存在検査 解説
    /*
    userテーブルのレコードで、idがreceiptテーブルのuser_idと
    して存在しているものを抽出する。
    ・抽出フィールド:id, gender, birthday
    ・user_idの昇順で5件分表示する
    */
    SELECT
    id AS user_id
    ,gender
    ,birthday
    FROM
    `user` AS u
    WHERE EXISTS(
    SELECT
    1
    FROM
    receipt AS r
    WHERE
    r.user_id = u.id)
    ORDER BY
    u.id
    LIMIT
    5;
    user
    id …
    5
    6
    7
    10
    12
    receipt
    user_id …
    3
    4
    5
    15
    20
    1レコードず
    つ処理
    ① userテーブルの1行目id=5が ② receiptテーブルの
    ③ user_idの中に存
    在しているとき
    ④ userテーブルの
    ⑤ id, gender, birthday
    を抽出する
    WHERE EXISTSの中の処理
    ① userテーブルidが
    ② receiptrテーブルの
    ③ user_id
    の中に存在し
    ているとき
    ④ userテーブルの
    ⑤ id, gender, birthdayを抽出する
    SELECT … FROM…の処理
    抽出結果
    id gender birthday
    5 1 1990-01-01
    WHERE TRUE
    該当レコードを抽出対象とする

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  143. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 142
     EXISTSとINによる処理速度の違い(以下2つは同じ結果が得られる)
    5-2-1. EXISTS 存在検査 解説
     EXISTSを利用
    SELECT
    id AS user_id
    ,gender
    ,birthday
    FROM
    `user` AS u
    WHERE EXISTS(
    SELECT
    1
    FROM
    receipt AS r
    WHERE
    r.user_id = u.id)
    ;
     INを利用
    SELECT
    id AS user_id
    ,gender
    ,birthday
    FROM
    `user` AS u
    WHERE u.id IN (
    SELECT
    r.user_id
    FROM
    receipt AS r)
    ;
    INよりもEXISTSを
    利用した場合の方が
    高速に処理されること
    が多い
    INと複数行サブクエリ
    を利用

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  144. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 143
    5-2-1. EXISTS(存在検査)
    userテーブルのレコードで、idがreceiptテーブルのuser_idとして存在していないものをカウン
    トする。
    /*
    userテーブルのレコードで、idがreceiptテーブルのuser_idとして存在していないものをカウントする。
    */
    類題
    SQL
    実行結果 レコード数 1

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  145. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 144
    5-3. 縦持ち・横持ち
    5-3-1. 縦持ち・横持ちとは
    5-3-2. 横持ち→縦持ち変換
    5-3-3. 縦持ち→横持ち変換

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  146. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 145
    5-3-1. 縦持ち・横持ちとは
     横持ち
    • 可読性が高い、いわゆる普通のデータの保持
     縦持ち
    • データを行単位で保持
    • SQLは行に対する処理を得意とするため、列数が多い場合など、縦持ちの方
    が高速に処理できることがある
    例. ユーザー情報の横持ち
    id gender state_code
    1 1 13
    2 2 27
    3 2 30
    例. ユーザー情報の縦持ち
    id category value
    1 gender 1
    1 state_code 13
    2 gender 2
    2 state_code 27
    3 gender 2
    3 state_code 30
    分析目的に合わせたデータマート
    を作成する際に、縦持ち横持ちの
    変換をよく行う
    変換

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  147. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 146
    5-3-2. 横持ち→縦持ち変換
    userテーブルのgender, state_codeを、それぞれのフィールド名をcategory、値をvalueと
    した縦持ちに変換し、一時テーブルtmp_v_userとして保存する。
    その後、確認のために一時テーブルtmp_v_userからデータを取得する。
    /*
    userテーブルのgender, state_codeを、それぞれのフィールド名をcategory、
    値をvalueとした縦持ちに変換し、一時テーブルtmp_v_userとして保存する。
    その後、確認のために一時テーブルtmp_v_userからデータを取得する。
    */
    CREATE TEMPORARY TABLE tmp_v_user (
    SELECT
    id
    , 'gender' AS category
    , gender AS value
    FROM
    `user`
    UNION ALL
    SELECT
    id
    , 'state_code' AS category
    , CAST(state_code AS UNSIGNED) AS value
    FROM
    `user`
    )
    ;
    一時テーブル作成後、確認のため以下のクエリでデータを取得
    SELECT
    *
    FROM
    tmp_v_user
    ORDER BY
    id, category
    LIMIT
    10;
    例題
    SQL
    実行結果

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  148. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 147
    5-3-2. 横持ち→縦持ち変換
    /*
    userテーブルのgender, state_codeを、それ
    ぞれのフィールド名をcategory、値をvalueとし
    た縦持ちに変換し、一時テーブルtmp_v_user
    として保存する。
    */
    CREATE TEMP TABLE tmp_v_user (
    SELECT
    id
    , 'gender' AS category
    , gender AS value
    FROM
    `user`
    UNION ALL
    SELECT
    id
    , 'state_code' AS category
    , CAST(state_code AS
    UNSIGNED) AS value
    FROM
    `user`
    );
    解説
     UNION ALL
    • 複数のテーブルから取得した結果セットをひとつに結合
    • 重複する行を1つにまとめずに、そのまま抽出する
    • UNIONだけを指定すると、重複行は削除される
     UNION ALLの注意点
    • フィールドの数・順番、データ型が一致している必要があ

    • 右の例では、genderの値(整数型)とstate_codeの
    値(文字列型)を整数型に揃えてvalueに格納
    SQL

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  149. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 148
    /*
    userテーブルのgender, state_codeを、それ
    ぞれのフィールド名をcategory、値をvalueとし
    た縦持ちに変換し、一時テーブル#v_userとし
    て保存する。
    */
    SELECT
    id
    , 'gender' AS category
    , gender AS value
    FROM
    `user`
    UNION ALL
    SELECT
    id
    , 'state_code' AS category
    , CAST(state_code AS
    UNSIGNED) AS value
    FROM
    `user`
    ;
    5-3-2. 横持ち→縦持ち変換 解説
     UNION ALLのイメージ SQL
    id category value
    1 gender 1
    2 gender 2
    3 gender 3
    + UNION ALL =
    id category value
    1 state_code 13
    2 state_code 22
    3 state_code 17
    id category value
    1 gender 1
    2 gender 2
    3 gender 3
    1 state_code 13
    2 state_code 22
    3 state_code 17
    1
    2
    結合結果
    1
    2

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  150. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 149
    5-3-2. 横持ち→縦持ち変換
    receiptテーブルのpaid_at, read_at, update_atを、それぞれのフィールド名をxxx_at、
    値をdateとした縦持ちに変換する。
    /*
    receiptテーブルのpaid_at, read_at, update_atそれぞれのフィー
    ルド名をxxx_at、値をdateとした縦持ちに変換する。
    */
    類題
    実行結果 レコード数 10
    SQL

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  151. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 150
    5-3-3. 縦持ち→横持ち変換
    5-3-2で作成した縦持ちの一時テーブルtmp_v_userを横持ちに変換し、idの昇順で10件
    表示する。
    /*
    5-3-2で作成した縦持ちの一時テーブルtmp_v_userを横持ちに変換し、10件表示する。
    */
    SELECT
    id
    ,MAX(CASE WHEN category = 'gender' THEN value END) AS gender
    ,MAX(CASE WHEN category = 'state_code' THEN value END) AS state_code
    FROM
    tmp_v_user
    GROUP BY
    id
    ORDER BY
    id
    LIMIT
    10;
    例題
    実行結果
    レコード数 10
    SQL

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  152. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 151
    /*
    5-3-2で作成した縦持ちの一時テーブル
    tmp_v_userを横持ちに変換し、10件表示す
    る。
    */
    SELECT
    id
    ,MAX(CASE
    WHEN category = ‘gender’
    THEN value END) AS gender
    ,MAX(CASE
    WHEN category = ‘state_code’
    THEN value END) AS state_code
    FROM
    tmp_v_user
    GROUP BY
    id

    以下省略
    5-3-3. 縦持ち→横持ち変換 解説
     処理①(グループ化、集計する前のCASE文の処理)
    • 結果の空欄はNULLを表す
     処理②(グループ化)
    • MAX()は、NULLを対象としない
    SQL
    SELECT
    id
    ,CASE WHEN category = 'gender’
    THEN value END AS gender
    ,CASE WHEN category = 'state_code’
    THEN value END AS state_code
    FROM
    #v_user;

    MAX(CASE WHEN category = 'gender’
    THEN value END) AS gender

    GROUP BY
    id
    最終結果
    途中結果

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  153. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 152
    5-3-3. 縦持ち→横持ち変換
    user, receiptテーブルを用いて、都道府県(state_code)ごとの3〜5月の購入件数を表示
    する。ただし、月についてはpaid_atから月部分のみ文字列を切りだす。
    /*
    user, receiptテーブルを用いて、
    都道府県(state_code)ごとの3〜5月の購入件数を表示する。
    */
    類題
    実行結果
    SQL
    サブクエリの実行結果
    receipt
    id (PK)
    user_id (FK)
    paid_at
    user
    id (PK)
    state_code
    ※本問題で用いる項目のみ掲載したER図

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  154. Analytics Innovation Company ©BrainPad Inc. 153
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    Analytics Innovation Company

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