若手が教えるSQLの書き方・豆知識10選

※本記事はOracleユーザー向けに書いてあります。

SQLに慣れてきた？社会人3年目。
SELECT・JOIN・GROUP BYはもう普通に書ける。
でも、「なんか遅い」「意図通りの結果が出ない」と感じることが増えてくると思います

この記事では、3年目以降のSQL使いが知っておくと仕事が速く・正確になる豆知識10選を紹介します。

① INNER JOIN と LEFT JOIN の本当の違い

INNER JOIN は「両方に存在する行」を返す。
LEFT JOIN は「左テーブルの行をすべて残す」。

SELECT *
FROM EMP e
LEFT JOIN DEPT d ON e.DEPT_ID = d.DEPT_ID
WHERE d.DEPT_NAME = '営業';

この書き方、実は LEFT JOIN の意味が消えます。
WHEREで右テーブル条件を書くとINNER JOIN扱いになるためです。

✅ 正しい書き方：

SELECT *
FROM EMP e
LEFT JOIN DEPT d 
  ON e.DEPT_ID = d.DEPT_ID 
  AND d.DEPT_NAME = '営業';

② サブクエリより WITH句（共通テーブル式）を使う

ネストが深くなるSQLはメンテが辛いので避けましょう。
WITH句を使えば、部分ごとに名前を付けて分けられます。

WITH SALES_2025 AS (
  SELECT * FROM SALES WHERE YEAR = 2025
)
SELECT COUNT(*) 
FROM SALES_2025
WHERE AMOUNT > 100000;

● ポイント：
WITH句は「仮想テーブル」。
読みやすさ・再利用性・レビューしやすさが一気に向上します。

③ IN と EXISTS の使い分け（パフォーマンス差）

条件　向いてる構文
サブクエリが小さい　IN
サブクエリが大きい　EXISTS

IN：小さいテーブル向け

SELECT * FROM EMP 
WHERE DEPT_ID IN (SELECT DEPT_ID FROM DEPT);

EXISTS：大きいテーブル向け

SELECT * FROM EMP e 
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM DEPT d WHERE e.DEPT_ID = d.DEPT_ID);

豆知識：
EXISTS は条件成立時に即終了するため、大規模データに強いです。

④ 集計関数はNULLを除外する

SELECT AVG(SCORE) FROM TEST;

NULLは自動的に除外されるため、平均が高く出ることがあります。

✅ 対策：

SELECT AVG(COALESCE(SCORE, 0)) FROM TEST;

豆知識：
COALESCE はNULLを安全に置き換える関数。
OracleやPostgreSQLでも共通で使えるSQL標準構文です。

⑤ 結果の順序保証には ORDER BY が必須

SQLはデフォルトでは順序を保証しません。
ORDER BYがなければ、DBの内部処理順に依存します。

SELECT * FROM EMP;               -- 順序保証なし

SELECT * FROM EMP ORDER BY EMP_ID; -- 順序保証あり

⑥ パフォーマンス改善の三原則

SELECT *は禁止（必要な列だけ取る）

WHEREで列に関数を使わない（インデックスが効かない）

ORよりIN、INよりJOINを検討する

悪い例

WHERE TO_CHAR(REG_DATE, 'YYYYMM') = '202511'

良い例

WHERE REG_DATE >= DATE '2025-11-01'
  AND REG_DATE <  DATE '2025-12-01'

● ポイント：
関数をWHEREで使うと、全件スキャンになります。
インデックスを活かす書き方を意識しましょう。

⑦ ダミー値の扱いで集計崩れを防ぐ

NULLは集計で無視されるため、明示的に置き換える。

SELECT COALESCE(SCORE, 0) AS SCORE FROM TEST;

SELECT COALESCE(NAME, '(未登録)') AS NAME FROM USER;

豆知識：
OracleのNVLよりも、SQL標準のCOALESCEを使うと他DBでも動きます。

⑧ ウィンドウ関数（分析関数）を覚える

グループごとの順位・累積などを求めたいときに強力。

SELECT 
  DEPT_ID,
  EMP_NAME,
  RANK() OVER(PARTITION BY DEPT_ID ORDER BY SALARY DESC) AS RANK_IN_DEPT
FROM EMP;

● ポイント：
GROUP BYでは潰れてしまうデータも、
ウィンドウ関数なら「グループ単位の行ごと分析」ができます。

⑨ COUNT の最適化を意識する

大規模テーブルで COUNT(*) は重くなりがち。

✅ 対策：

インデックス列をCOUNT対象にする

Oracleなら統計情報(NUM_ROWS)を活用

実行計画(EXPLAIN)で全件走査になっていないか確認

▲ 豆知識：
COUNTは“重い関数”の代表格。
必要なときだけ実行する設計にすると格段に速くなります。

⑩ 集計テーブルを作るという選択肢

同じJOIN・GROUP BYを何度も使うようなら、
**中間集計テーブル（マート）**を作るのが正解です。

CREATE MATERIALIZED VIEW SALES_SUMMARY AS
SELECT DEPT_ID, SUM(AMOUNT) AS TOTAL
FROM SALES
GROUP BY DEPT_ID;

● ポイント：
SQLをチューニングするより、「SQLを書かない構造」を作る。

■ まとめ

観点	初級者	中級者
クエリの目的	とにかく動かす	結果の意味を考える
JOINの理解	なんとなく結合	条件の順序まで意識
集計の考え方	関数を使う	NULL・順序・性能を考慮
設計の視点	クエリ単体最適化	テーブル設計から最適化

・最後に

SQLは「書ける」から「読める」「設計できる」へ。
3年目のいまこそ、結果の“理由”を理解するSQL力を磨く時期です。

気づけば「SQL詳しい人」として一目置かれるようになります。
今日から少しずつ、“動くSQL”から“意図を持つSQL”へ進化しましょう。