はじめに

　SQLの基本をまとめています。記事は随時更新予定です。

準備

SQLとは何か

　SQL（Structured Query Language、構造化問い合わせ言語）とは、RDBMS（Relational Database Management System、関係データベース管理システム）によってRDB（Relational Database、関係データベース）内のデータを操作・管理するために使用される標準的な言語です[1]。

SQLは厳密にはプログラミング言語ではありません。アプリケーション内では、ほかのプログラミング言語と併用して使用されます。

データベースとは何か

　データベースとは、電子的に保存され、アクセスできる組織化されたデータの集合です[2]。「組織化されたデータの集合」と言うと複雑そうですが、要するにデータ集合が何らかのルールに従っているというような認識で大まかにはよいと思います。そのルール次第で様々なデータベースが存在します。

関係データベースとは何か

　データベースの中でも特によく用いられるのが関係データベースです。関係データベースは表形式のデータ構造をもつ複数のテーブルとそれらの関係によって構造化されます。テーブルの最も簡単なイメージはExcelの表です。テーブルには横の行（レコード）と縦の列（カラム）があります。

関係データベース管理システム（RDBMS）とは何か

　関係データベースはRDBMSによって管理されます。主要なRDBMSにはOracle Database、Microsoft SQL Server、MySQL、PostgreSQLなどがあります。Microsoft SQL ServerはMicrosoftとの高い互換性で有名です。MySQLは根強い人気がありますが、近年はOSSのPostgreSQLがMySQLに追いつく勢いで人気を高めています。

SQLの分類

　SQL文は、三種類に大別できます。

DDL（data definition language、データ定義言語）

データ定義言語はテーブルを作成したり、構造を変更したり、削除したりするためのSQLです。テーブルだけでなく、データベースそのものや、ビュー、ストアドプロシージャなどのデータベースオブジェクトも作成・変更・削除することができます。

DML（data manipulation language、データ操作言語）
- SELECT：データベースのデータを取得
- INSERT：データベースにデータを追加
- UPDATE：データベースに保存されているデータを更新
- DELETE：データベースに保存されているデータを削除

データ操作言語はデータベースのデータを自由に操作するための基本的な文法です。

DCL（data control language、データ制御言語）
- BEGIN：トランザクションを開始
- COMMIT：トランザクションを確定
- ROLLBACK：トランザクションを取り消し

データ制御言語は、トランザクションを制御するためのSQLです。トランザクションとは、複数のSQL文をひとまとまりのデータ処理として扱うための仕組みです。このようにSQL文をまとめて扱うことで処理が部分的に失敗してデータの整合性や一貫性が失われることを防ぐことができます。
　トランザクションはACID特性、つまり原子性（Atomicity）、一貫性（Consistency）、独立性（Isolation）、永続性（Durability）を持つべきものとして考えられています。

SQLの命名規則

　SQLは原則として大文字と小文字を区別しません。したがって、変数名の重複には注意する必要があります。
　細かい命名規則はプロジェクトや使用するRDBMSによって少しづつ変わると思います。しかし、複合語を使うときはキャメルケース（UserName、userName）やケバブケース（user-name）ではなくスネークケース（USER_NAME、user_name）にし、大文字か小文字に統一するのが一般的です。
　また、明確な決まりはありませんが、慣習として、キーワードを大文字、テーブル名やカラム名を小文字に統一することがあります。以降はそのスタイルで記述します。

実行環境

　本記事では実行環境にpaizaのオンライン・実行環境を使用します。こちらのページに進み、左上の緑の言語選択ボタンからMySQLを選択すれば準備完了です。登録は必要ありません。すでにRDBMSをお使いの方は普段の環境で大丈夫です。

　SQLはRDBMSの扱い、ひいては環境設定と切っても切り離せないと思います。しかし、本記事の目的はSQLの最も基本的な文法をまとめることにありますし、RDBMSの説明は手に余ると感じています。そこで、あえてここでは環境については詳しく書きません。

レベル１

テーブルの作成：`CREATE TABLE`

　CREATE TABLEで新しいテーブルを作成します。

CREATE TABLE employee (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(50) NOT NULL,
    furigana VARCHAR(50) NOT NULL,
    gender CHAR(1) NOT NULL CHECK (gender IN ('F', 'M')),
    birth_date DATE NOT NULL
);

　ここでは5つのカラム名（id、name、furigana、gender、birth_date）とカラムに格納されるべきデータの種類が定義されています。例えばfuriganaには50文字以下の可変長文字列（VARCHAR(50)）であって、かつNULLでない（NOT NULL）のデータが格納されます。それ以外のデータを格納しようとするとはじかれてしまいます。
　また、SQLの重要な概念として主キー（PRIMARY KEY）というものがあります。これはSQLのレコードを管理するために使われる最も重要な通し番号です。ここではidがPRIMARY KEYとして定義されています。

データの追加：`INSERT INTO`

　作成したテーブルにデータを挿入します。

CREATE TABLE employee (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(50) NOT NULL,
    furigana VARCHAR(50) NOT NULL,
    gender CHAR(1) NOT NULL CHECK (gender IN ('F', 'M')),
    birth_date DATE NOT NULL
);

INSERT INTO employee (id, name, furigana, gender, birth_date) VALUES
(2, 'Hanako Sato', 'サトウ ハナコ', 'F', '1988-10-15'),
(1, 'Taro Tanaka', 'タナカ タロウ', 'M', '1985-04-01'),
(4, 'Mari Takahashi', 'タカハシ マリ', 'F', '1990-01-05'),
(3, 'Ichiro Suzuki', 'スズキ イチロウ', 'M', '1992-06-20');

データの取得：`SELECT`~`FROM`

　テーブルのすべてのデータを取得するにはワイルドカード*を使用してこのように記述します。

CREATE TABLE employee (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(50) NOT NULL,
    furigana VARCHAR(50) NOT NULL,
    gender CHAR(1) NOT NULL CHECK (gender IN ('F', 'M')),
    birth_date DATE NOT NULL
);

INSERT INTO employee (id, name, furigana, gender, birth_date) VALUES
(2, 'Hanako Sato', 'サトウ ハナコ', 'F', '1988-10-15'),
(1, 'Taro Tanaka', 'タナカ タロウ', 'M', '1985-04-01'),
(4, 'Mari Takahashi', 'タカハシ マリ', 'F', '1990-01-05'),
(3, 'Ichiro Suzuki', 'スズキ イチロウ', 'M', '1992-06-20');

SELECT * FROM employee;

id	name	furigana	gender	birth_date
2	Hanako Sato	サトウハナコ	F	1988-10-15
1	Taro Tanaka	タナカタロウ	M	1985-04-01
4	Mari Takahashi	タカハシマリ	F	1990-01-05
3	Ichiro Suzuki	スズキイチロウ	M	1992-06-20

　以降、CREATEとINSERT INTOは省略します。SELECTではカラムを指定してidとnameだけを出力することもできます。

SELECT id, name FROM employee;

id	name
2	Hanako Sato
1	Taro Tanaka
4	Mari Takahashi
3	Ichiro Suzuki

条件の指定：`WHERE`

条件を指定して表示することもできます。

SELECT * FROM employee
WHERE gender = 'F';

id	name	furigana	gender	birth_date
2	Hanako Sato	サトウハナコ	F	1988-10-15
4	Mari Takahashi	タカハシマリ	F	1990-01-05

データのソート：`ORDER BY`

　先ほどまでのデータはidが昇順となっていませんでした。ORDER BY句を使えばデータをキーの値でソートして出力することもできます。

SELECT * FROM employee
ORDER BY id;

id	name	furigana	gender	birth_date
1	Taro Tanaka	タナカタロウ	M	1985-04-01
2	Hanako Sato	サトウハナコ	F	1988-10-15
3	Ichiro Suzuki	スズキイチロウ	M	1992-06-20
4	Mari Takahashi	タカハシマリ	F	1990-01-05

誕生日順にすることもできます。

SELECT * FROM employee
ORDER BY birth_date;

id	name	furigana	gender	birth_date
1	Taro Tanaka	タナカタロウ	M	1985-04-01
2	Hanako Sato	サトウハナコ	F	1988-10-15
4	Mari Takahashi	タカハシマリ	F	1990-01-05
3	Ichiro Suzuki	スズキイチロウ	M	1992-06-20

データの更新：`UPDATE`

　サトウさんをサイトウさんに更新してみましょう。

UPDATE employee
SET name = 'Hanako Saito', furigana = 'サイトウ ハナコ'
WHERE id = 2;

SELECT * FROM employee
ORDER BY id;

id	name	furigana	gender	birth_date
1	Taro Tanaka	タナカタロウ	M	1985-04-01
2	Hanako Saito	サイトウハナコ	F	1988-10-15
3	Ichiro Suzuki	スズキイチロウ	M	1992-06-20
4	Mari Takahashi	タカハシマリ	F	1990-01-05

データの削除：`DELETE`

　サトウさんのデータを消してみましょう。

DELETE FROM employee WHERE id = 2;

SELECT * FROM employee
ORDER BY id;

id	name	furigana	gender	birth_date
1	Taro Tanaka	タナカタロウ	M	1985-04-01
3	Ichiro Suzuki	スズキイチロウ	M	1992-06-20
4	Mari Takahashi	タカハシマリ	F	1990-01-05

レベル２

テーブルの結合①：`INNER JOIN`、`JOIN`

　関係データベースでは複数のテーブルを使うことがあります。ここでは、社員テーブルと部門テーブルを例に解説します。

社員テーブル

CREATE TABLE employee (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(50) NOT NULL,
    furigana VARCHAR(50) NOT NULL,
    gender CHAR(1) NOT NULL CHECK (gender IN ('F', 'M')),
    birth_date DATE NOT NULL,
    dep_id INT NOT NULL
);

INSERT INTO employee (id, name, furigana, gender, birth_date,dep_id) VALUES
(1, 'Taro Tanaka', 'タナカ タロウ', 'M', '1985-04-01',1),
(2, 'Hanako Sato', 'サトウ ハナコ', 'F', '1988-10-15',1),
(3, 'Ichiro Suzuki', 'スズキ イチロウ', 'M', '1992-06-20',2),
(4, 'Mari Takahashi', 'タカハシ マリ', 'F', '1990-01-05',2),
(5, 'Kou Ishida', 'イシダ コウ', 'M', '1995-03-11',4);

部門テーブル

CREATE TABLE department (
  dep_id INT PRIMARY KEY,
  dep_name VARCHAR(50) NOT NULL
);

INSERT department (dep_id, dep_name) VALUES
(1, '人事部'),
(2, '営業部'),
(3, '開発部');

この二つのテーブルには共通するカラムdep_idがあります。これをもとにテーブルを結合するには下のようにします。

SELECT employee.id, employee.name, department.dep_id,department.dep_name
FROM employee
INNER JOIN department
ON employee.dep_id = department.dep_id;

同じ意味で下に書くこともできます。employeeにe、departmentにdという別名（alias）をそれぞれ付けています。Pythonでいうところのimport numpy as npのようなイメージかもしれません。SQLではasのような分かりやすい別名の目印がないので注意が必要です。

SELECT e.id, e.name, d.dep_id,d.dep_name
FROM employee e
INNER JOIN department d
ON e.dep_id = d.dep_id;

ちなみに、INNER JOINは省略して単にJOINと書いても同じ意味になります。

id	name	dep_id	dep_name
1	Taro Tanaka	1	人事部
2	Hanako Sato	1	人事部
3	Ichiro Suzuki	2	営業部
4	Mari Takahashi	2	営業部

ここで注意すべきなのは、departmentのほうでは存在する開発部がINNER JOINの後に消えているという点と、employeeには存在するイシダさんのレコードが消滅しているという点です。INNER JOINは結合部が両方のテーブルにあるものだけを抽出します。
　イシダさんのdep_idは4ですが、departmentではdep_idは1と2と3しかありません。また、開発部のdep_idは3ですが、employeeテーブルの中にはdep_idが3であるような人はいません。そのような、いわば不完全なデータはINNER JOINでは除外されてしまいます。

テーブルの結合②：`LEFT JOIN`、`LEFT OUTER JOIN`

　LEFT JOINは、左側のテーブルの全てのレコードを取得し、右側のテーブルで結合条件を満たすレコードが存在すればそのデータを結合します。右側に一致するデータがない場合、右側のカラムはNULLになります。
　INNER JOINのコードのSELECT以下の部分を次のように書き換えると違いが分かります。

SELECT employee.id, employee.name, department.dep_id,department.dep_name
FROM employee
LEFT JOIN department
ON employee.dep_id = department.dep_id;

実行結果は以下のようになり、departmentには対応するdep_idを持たないイシダさんのデータが表示されるようになりました。

id	name	dep_id	dep_name
1	Taro Tanaka	1	人事部
2	Hanako Sato	1	人事部
3	Ichiro Suzuki	2	営業部
4	Mari Takahashi	2	営業部
5	Kou Ishida	NULL	NULL

テーブルの結合③：`RIGHT JOIN`、`RIGHT OUTER JOIN`

　RIGHT JOINはLEFT JOINのちょうど逆で、右側のテーブルの全てのレコードを取得し、左側のテーブルで結合条件を満たすレコードが存在すればそのデータを結合します。

SELECT employee.id, employee.name, department.dep_id,department.dep_name
FROM employee
RIGHT JOIN department
ON employee.dep_id = department.dep_id;

実行結果は以下のようになります。

id	name	dep_id	dep_name
1	Taro Tanaka	1	人事部
2	Hanako Sato	1	人事部
3	Ichiro Suzuki	2	営業部
4	Mari Takahashi	2	営業部
NULL	NULL	3	開発部