初心者が押さえておくべきSQLガイド

　　本記事と誰でもすぐわかるデータベース基礎の基礎~は【学習計画】十週間で知識ゼロからのデータ分析入門の第三週の学習内容です。今後この学習計画について更新していきます。

　　この前はデータベースの定義とRDBMSのMySQLのインストール方法について説明しましたが、今日はデータベースの操作とSQLについて説明します。

SQL（Structured Query Language）はRDMBSにおいて、データベースの定義や操作を行うためのデータベース言語です。
（出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』）

　ウィキペディアの定義通り、リレーショナルデータベース、とその中のテーブル、データの参照、変更、削除、計算などを行うために、SQLが必要です。

　Oracle、DB2、Sybase、SQLServer、MySQL、MS Accessなどのデータベースは、SQLの構文が違いますが、基本的には同じです。市場に多くのセルフサービスのBIツールがあって、ドラッグアンドドロップだけでデータ分析ができるにもかかわらず、データエンジニアまたはデータアナリストとして、少しでもSQLを理解しなければいけません。

　市場にSQLに関する書籍やオンラインチュートリアルが増えているので、ここは、ただその学習の要点をまとめて共有したいです。
　この記事は主に以下の方面から説明されています、ご参考までにどうぞ～

1.SQLクイック入門

2.データベースの基本操作

3.テーブルの基本操作

4.データ検索クエリ

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1.SQLクイック入門

　知識ゼロからSQLを独学する際、よく2つの問題があります。

問題①：

　SQL SeverかMySQLを学ぶ前にデータベースのソフトをインストールする必要があります。初心者にとって、データベースソフトのインストールは時間がかかります。最初仕事のトレーニングを受けた時、2日間SQLをマスターすることが要求されました。結局、SQL Severのインストールにほぼ1日かかってしまいました。前の記事でそれほど複雑ではないMySQLのインストールを紹介しました。

問題②:

　最初SQL構文をたくさん暗記して、でも実際に使う時何もできません。私からいうと、練習しながら覚えることは一番効率的な方法です。 Excelの関数と同じように、その意味と使い方を大体理解した上で、実際使う時にW3cschools（オンライン学習サイト）で調べれば、だんだん身に着けるようになります。

SQL学習

方法①:

MySQLをダウンロードしてインストールしてからビルトインのデータベースを利用して、W3cschoolsに従って練習します。（英語が苦手な方は言語で日本語を選択してください。）

方法②：

無料のオンラインコースを勉強します。二つのサイトをお勧めします。

SQL Tutorial

　このサイトは昔は英語と中国語のバージョンしかありませんが、今一部の内容に日本語のバージョンも利用できます。練習問題と段階的なクイズが用意されており、SQL文を入力してその実行結果を見ることができます。また、覚えない時、Referenceで調べられます。

Progate
　SQL Tutorialと同じく、SQL文を入力してその実行結果を見ることができる一方、解説はとても詳しくわかりやすくて、練習問題を解く際、入力欄や実行結果と一緒に見本や解説も見ることができます。

2.データベースの基本操作

①既存のデータベースを表示する

SHOW DATABASES;

②データベースを新規作成

CREATE DATABASE <database_name>;

③データベースを選択する

USE <database_name>;

④.sqlファイルからSQL文を参照する

SOURCE <.sql file path>;

⑤データベースを削除する

DROP DATABASE <database_name>;

3.テーブル

①既存のデータベース内のテーブルを表示する

SHOW TABLES;

②テーブルを新規作成する

CREATE TABLE table_name (
column1 datatype,
column2 datatype,
column3 datatype,
....
);

各列のデータタイプ（後述）を指定する必要があります。

• INTEGER 整数
• NUMERIC 任意の精度を持つ数字
• CHAR 固定長の文字列
• VARCHAR 可変長の文字列
• DATE 日付

③テーブル内の列の情報を表示する

DESCRIBE table_name;

④既存のテーブルにレコードを追加する

INSERT INTO table_name (column1, column2, column3, ...)
VALUES (value1, value2, value3, ...);

カラム名を省略する場合もあります。それで、値が順番にすべてのカラムに追加されます。

INSERT INTO table_name
VALUES (value1, value2, value3, ...);

⑤既存のテーブル内のレコードを変更する

UPDATE table_name
SET column1 = value1, column2 = value2, ...
WHERE condition;

⑥テーブル内のレコードを削除する

DELETE FROM table_name
WHERE condition; 

⑦テーブルを削除する

DROP TABLE table_name;

⑧既存のテーブルにカラムを追加、削除、または変更する

• カラムを追加する

ALTER TABLE table_name
ADD column_name datatype;

• カラムを削除する

ALTER TABLE table_name
DROP COLUMN column_name;

• カラムを変更する

ALTER TABLE table_name
ALTER COLUMN column_name datatype;

⑨テーブル名を変更する

RENAME TABLE table_name1 to table_name2;

4.データ検索クエリ

①SELECT

テーブルから指定するカラムのデータを選択する

SELECT column1, column2, ...
FROM table_name;

テーブルのすべてのデータを選択する

SELECT * FROM table_name;

②SELECT DISTINCT

重複値を含めないデータを選択する

SELECT DISTINCT column1, column2, ...
FROM table_name;

③WHERE
先、既存のテーブル内のレコードを変更する時、条件を特定するためのwhereを使いました。

where条件は通常以下のようになります。

• 文字列での比較（text）
• 数値での比較（numbers）
• AND、OR、NOTなどの論理演算

例：

SELECT product_name, product_type
FROM Product;
WHERE product_type = 'clothes';

④GROUP BY
GROUP BYを使うと特定のカラムをキーにした合計値や平均値などが表示される結果となります。一般的に集計関数（COUNT、MAX、MIN、SUM、AVG）と一緒に使用されます。

 SELECT column_name(s)
 FROM table_name
 WHERE condition
 GROUP BY column_name(s);

• COUNT：テーブル内のレコード数（行数）を計算する
• SUM：テーブルの数値列のデータの合計値を計算する
• AVG：テーブルの数値列のデータの平均値を計算する
• MAX：テーブル内の任意のカラムのデータの最大値を求める
• MIN：テーブル内の任意のカラムのデータの最小値を求める

GROUP BYとWHEREを一緒に使用した場合のSELECT文の実行順序：
FROM → WHERE → GROUP BY → SELECT

例：

SELECT COUNT(CustomerID), Country
FROM Customers
GROUP BY Country;

⑤Having
Havingは集計関数と一緒に使って、カラムを集計した結果を特定する条件です。HavingとWHEREを区別しなければいけません。

SELECT column_name(s)
FROM table_name
WHERE condition
GROUP BY column_name(s)
HAVING condition
ORDER BY column_name(s);

例：

SELECT COUNT(CustomerID), Country
FROM Customers
GROUP BY Country
HAVING COUNT(CustomerID) > 5;

⑥ORDER BY
ORDER BYは取り出した結果をソートします。ASC（昇順）またはDESC（降順）を指定しないと、既定は昇順になります。

SELECT column1, column2, ...
FROM table_name
ORDER BY column1, column2, ... ASC|DESC;

⑦BETWEEN
BETWEENはWHEREと一緒に、指定した範囲のレコードを検索するために使用されます。

SELECT column_name(s)
FROM table_name
WHERE column_name BETWEEN value1 AND value2;

⑧LIKE
LIKEで特定の文字列の検索を行うことができます。

SELECT column1, column2, ...
FROM table_name
WHERE columnN LIKE pattern;

LIKEと組み合わせで使用される2つのワイルドカードがあります。

• ％ —— 0文字以上の任意の文字列
• _ —— 任意の1文字

　具体的な使い方は以下の通り：

⑨IN

WHEREと一緒に使って、複数の値を指定することができます。

SELECT column_name(s)
FROM table_name
WHERE column_name IN (value1, value2, ...);

⑩JOIN

SELECT column_name(s)
FROM table1
INNER JOIN table2
ON table1.column_name = table2.column_name;

JOINは、二つ以上のテーブルの値を組み合わせるために使用されます（テーブル間に関連がある場合）。 下図は、4種類のJOINを示しています。

⑪ビュー
ビュー（View）は仮想的なテーブルのことです。 通常のSQLテーブルと同じように、レコードとカラムを含めています。 ビューは常にデータベース内の最新のデータを表示します。

• ビューを作成する

CREATE VIEW view_name AS
SELECT column1, column2, ...
FROM table_name
WHERE condition;

• ビューを削除する

DROP VIEW <view_name>;

⑫サブクエリ
既存のテーブルを加工した物からデータを取り出したい場合、サブクエリは役に立ちます。
例えば、2018秋と2019春に開かれるコースを検索する場合：

SELECT DISTINCT course_id FROM section
WHERE semester = 'Fall' AND year= 2018
AND course_id IN(
SELECT course_id
FROM section
WHERE semester = 'Spring' AND year= 2019
);

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前はデータ分析職につきたい方のために、十週間の学習計画を紹介しました。ここはインフォグラフィックにまとめてみます！記事と合わせてお読みください！
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— HaileeKana (@HaileeKana) July 12, 2020

おまけに

【学習計画】十週間で知識ゼロからのデータ分析入門シリーズ、今迄の記事：

• データ分析に欠かせない五つの考え方【データ分析手法をたくさん知っても活用できない根本理由】

• 誰でもすぐわかるデータベース基礎の基礎~

• 初心者が押さえておくべきSQLガイド

• データ分析をやっても無駄？実例から見る本当のデータ分析～【連載-1】

• データ分析をやっても無駄？実例から見る本当のデータ分析～【連載-2】

• ダッシュボードを作ってみたらそんなに難しくない

• 業務知識すら知らないとデータ分析をやれないでしょう【連載-1】

• 業務知識すら知らないとデータ分析をやれないでしょう【連載-2】