SQL 集計で迷わない！GROUP BY / OVER の使い分け入門

はじめに

SQL の集計でよく出てくる

• GROUP BY
• OVER (PARTITION BY ...)（ウィンドウ関数）

ですが、

• なんとなく使っている
• 動くから OK にしている

というケースも多いのではないでしょうか。

本記事では

「どちらを使うべきか」

ではなく

「どこで選択を誤ると設計が壊れるか」

という視点で整理します。

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OVER（ウィンドウ関数）とは？

ウィンドウ関数は、
1行ずつのデータを保持したまま集計や順位、累計などの情報を追加できる
SQL 構文です。

GROUP BY のように行をまとめるのではなく、
行を消さずに「文脈」を付与するイメージです。

入力テーブル：employees

employee_id	department_id	salary
1	A	3000
2	A	4000
3	B	3500
4	B	4500

SQLクエリ例

SELECT
  employee_id,
  department_id,
  salary,
  AVG(salary) OVER (PARTITION BY department_id) AS dept_avg
FROM employees;

出力テーブル

employee_id	department_id	salary	dept_avg
1	A	3000	3500
2	A	4000	3500
3	B	3500	4000
4	B	4500	4000

• 各社員の行はそのまま残る
• 同じ部門の平均給与を dept_avg 列として追加

ポイント：

• 行の責務を保持したまま集計情報を付与できる
• 順位付け（RANK）、累計（SUM OVER）、平均との差（AVG OVER など）も可能

注意点

• WHERE句では直接使えない（サブクエリやCTEが必要）
• 大量データや複雑なパーティションでは計算コストが増える可能性

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GROUP BY のアンチパターン

アンチパターン①：行を残したいのに GROUP BY する

やりがちな場面

• 社員ごとの売上や給与レポートを作っているつもりで、部門単位でまとめてしまう
• 後から「社員ごとの情報も必要」となり、再JOINなどで対応しなければならない

入力テーブル：employees

employee_id	department_id	salary
1	A	3000
2	A	4000
3	B	3500
4	B	4500

SQLクエリ

SELECT
  employee_id,
  department_id,
  AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY department_id;

返却されるテーブル

employee_id	department_id	avg_salary
?	A	3500
?	B	4000

問題点

• employee_id が意味を失っている
• 社員単位の情報が消える
• 「行の責務」が壊れている

兆候

• 後続で「社員ごとの〇〇」を扱いたくなる
• 再 JOIN が発生する

👉 元の行に意味があるなら OVER を検討すべき

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アンチパターン②：GROUP BY → 再 JOIN 前提の設計

やりがちな場面

• 月次レポートで部門ごとの平均給与を出すつもりでGROUP BY
• 後で個別社員ランキングや累計給与も必要になり、クエリが冗長化

入力テーブル：employees

employee_id	department_id	salary
1	A	3000
2	A	4000
3	B	3500
4	B	4500

SQLクエリ

WITH dept_avg AS (
  SELECT department_id, AVG(salary) AS avg_salary
  FROM employees
  GROUP BY department_id
)
SELECT e.*, d.avg_salary
FROM employees e
JOIN dept_avg d
  ON e.department_id = d.department_id;

返却されるテーブル

employee_id	department_id	salary	avg_salary
1	A	3000	3500
2	A	4000	3500
3	B	3500	4000
4	B	4500	4000

問題点

• クエリが冗長
• 中間集計の責務が不明瞭
• 「集計を付与したいだけ」なのに行を消している

👉 最初から OVER で書けば 1 クエリで完結

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アンチパターン③：将来拡張を考えず GROUP BY 固定

やりがちな場面

• 月次レポートで部門ごとの平均給与だけを計算するつもりでGROUP BYを使用
• 後から「個別社員のランキング」「平均との差」「累計給与」などが必要になったとき、既存クエリを全面的に書き換える必要が出る

入力テーブル：employees

employee_id	department_id	salary
1	A	3000
2	A	4000
3	B	3500
4	B	4500

最初に書いたGROUP BYクエリ（平均だけ）

SELECT department_id, AVG(salary) AS avg_salary
FROM employees
GROUP BY department_id;

返却されるテーブル

department_id	avg_salary
A	3500
B	4000

後からランキングを追加したい場合

WITH dept_avg AS (
    SELECT department_id, AVG(salary) AS avg_salary
    FROM employees
    GROUP BY department_id
)
SELECT e.employee_id, e.department_id, e.salary,
       RANK() OVER (PARTITION BY e.department_id ORDER BY e.salary DESC) AS salary_rank
FROM employees e
JOIN dept_avg d
  ON e.department_id = d.department_id;

返却されるテーブル

employee_id	department_id	salary	salary_rank
2	A	4000	1
1	A	3000	2
4	B	4500	1
3	B	3500	2

• 今は平均だけ
• 次は順位
• その次は平均との差・累計

この状態で GROUP BY を選ぶと
後から全面書き換えになりがち。

👉 行に文脈を付けたいなら OVER の方が拡張しやすい

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OVER（ウィンドウ関数）のアンチパターン

アンチパターン①：集計表なのに OVER + DISTINCT

やりがちな場面

• 社員ごとの給与レポートを作るつもりが、部門平均だけを計算してしまう
• 後で社員ごとの情報も必要になり、再JOINやDISTINCTで無理やり行を減らす

SELECT DISTINCT
  department_id,
  AVG(salary) OVER (PARTITION BY department_id)
FROM employees;

問題点

• 意味的には集計表
• DISTINCT で無理やり行を減らしている
• 可読性が低い

👉 集計結果だけなら素直に GROUP BY

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アンチパターン②：WHERE で使えると思っている

やりがちな場面

• 部門ごとの平均給与を算出して社員レコードに付与したい
• 最初は平均だけで良いと思ったが、後で「平均を超えた社員だけ抽出」などの条件が必要になり、書けなくて戸惑う

SELECT *
FROM employees
WHERE salary > AVG(salary) OVER (PARTITION BY department_id);

❌ これは書けない

理由

• WHERE は SELECT より前
• ウィンドウ関数は SELECT フェーズ

👉 サブクエリや CTE が必要
👉 理解不足のサインになりやすい

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アンチパターン③：行が不要なのに OVER を多用

やりがちな場面

• 月次レポートや集計表で「部門ごとの合計や平均だけが必要」なのに、社員ごとの行に対して複数のウィンドウ関数を計算してしまう
• 後で最終結果が1行だけで十分なのに、余計な計算コストが発生していることに気づ

AVG(salary) OVER (PARTITION BY department_id)
MAX(salary) OVER (PARTITION BY department_id)
MIN(salary) OVER (PARTITION BY department_id)

問題点

• 計算コストが増える
• 意図が読み取りづらい

👉 最終結果が1行なら GROUP BY

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設計判断のアクティビティ図（思考フロー）

開始
 ↓
「最終成果物は “集計された行” か？」
 ├─ 集計された行
 │     ↓
 │   GROUP BY
 │
 └─ 元データの行を保持したい
        ↓
「1行1行に業務的な意味があるか？」
 ├─ ある（社員・注文・ログなど）
 │     ↓
 │   OVER（ウィンドウ関数）
 │
 └─ ない（ただの中間データ）
        ↓
「ランキング・累計・平均との差など
 順序や比較が関係するか？」
 ├─ する
 │     ↓
 │   OVER
 │
 └─ しない
        ↓
「集計結果だけを使うか？」
 ├─ はい → GROUP BY
 └─ いいえ → OVER

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アンチパターンから分かる対応関係

状態	見直すべき選択
GROUP BY → 再 JOIN	OVER
DISTINCT + OVER	GROUP BY
行単位比較で GROUP BY	OVER
集計表なのに OVER	GROUP BY

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レビューで使える一言フレーズ

• 行を消すなら GROUP BY
• 行を残すなら OVER
• JOIN で戻すなら最初から OVER
• DISTINCT が出てきたら設計を疑う

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まとめ

GROUP BY
→ 結果を作るための構文（行を減らす）

OVER（ウィンドウ関数）
→ 文脈を付与するための構文（行を残す）

どちらが高機能なのではなく、

行の責務をどう扱いたいかで選ぶのが

設計として自然です。