はじめに
今回は自分が初めてSQLを勉強した時の備忘録になっています。
お付き合い頂ければ幸いです。
SQLとは
SQLとはデータベースを操作するときに使われる言語です。
特に、リレーショナルデータベース(RDB)を操作するときに使われます。
リレーショナルデータベース(RDB)について解説します。
リレーショナルデータベース(RDB)とは
データベースの内、関連のあるデータがまとめられているデータベースのことです。
どのようにデータがまとめられているかというと、データが表形式にまとめられています。
有名なOracleやMySQLはリレーショナルデータベースのひとつです。
RDBの構成
RDBはExcelのような表形式のデータになっています。
表のことをテーブルといい、また縦の列のことをカラム、横の列のことをレコードと呼びます。
また、データベースに送る命令をクエリといいます。
SQLはそのクエリを書くための言語だということができます。
SQLのコマンド
それではSQLのコマンドについてまとめていきます。
SELECT、FROM
table1というテーブルからnumberというカラムを指定するときには以下のようにします。
SELECT number
FROM table1;
どこまでがクエリなのかを伝えるために、クエリの最後には;(セミコロン)を打ちます。
複数のカラムを指定したいときには以下のようにします。numberカラムとpriceカラムを指定しましょう。
SELECT number, price
FROM table1;
全てのカラムのデータを取得する場合は、greedy match(欲張りマッチ)である*を使いましょう。
SELECT *
FROM table1;
WHERE
WHEREを用いると、特定のデータを取得することができます。
WHERE カラム名=○○とすることで、カラム名が○○であるデータを取得することができます。
以下のようにすると、table1テーブルのnameカラムが犬であるレコードを取得することができます。
SELECT *
FROM table1
WHERE name="犬";
データベースのデータ型には大きく分けて「数値型」「文字列型」「日付型」が存在し、文字列型と日付型はダブルクォーテーションで囲む必要があります。データ型についてはこちらの記事を参考にしてください。
また、WHEREの後ろにNOTを用いると、NOTの後ろの条件を満たさないデータを取得できます。
SELECT *
FROM table1
WHERE NOT name="犬";
また、WHEREの後ろには比較演算子を用いて条件を指定することもできます。次のようにすれば、table1テーブルにおいてpriceカラムのデータが500以上のレコードを取得することができます。
SELECT *
FROM table1
WHERE price >= 500;
LIKE
また、WHEREの後にLIKE演算子を用いることで、「～のようなデータ」を取得することができます。
LIKE演算子は、どの文字列ともマッチするワイルドカードとともに使います。LIKE演算子は、「%」をワイルドカードとして扱います。
nameカラムのデータに「柴犬」「秋田犬」「土佐犬」のデータが含まれていて、この三つの「~犬」のデータを含むレコードを取得したい時は、以下のようにします。
SELECT *
FROM table1
WHERE name LIKE "%犬";
このワイルドカードを用いた文字列の指定は正規表現とほぼ同じなので、解説は省略します。
NULLについての取り扱い
データベースは完璧ではないため、「データが入っていないデータ」が存在します。
その「データが入っていないデータ」にはNULLが入っています。
データが入っていないデータを指定するときに、=を用いても取得できません。
例えば、table1テーブルのnameカラムがNULLであるデータを取得するとき、以下のようにすると失敗します。
SELECT *
FROM name
WHERE name=NULL;
NULLを指定したい時はis NULLやis NOT NULLを使用するようにしましょう。
nameがNULLであるレコードを取得するときは以下のようにします。
SELECT *
FROM name
WHERE name is NULL;
nameがNULLでないレコードを取得するときは以下のようにします。
SELECT *
FEOM name
WHERE name is NOT NULL;
AND演算子とOR演算子
WHEREで複数の条件を指定するときは、AND演算子とOR演算子を使います。
ANDは～かつ～のように条件を指定でき、ORは～または～のように条件を指定できます。
nameが秋田犬かつ、priceが5000以上のレコードを取得するには以下のようにします。
SELECT *
FROM table1
WHERE name="秋田犬"
AND price >= 5000;
nameが秋田犬または土佐犬であるレコードを取得するには以下のようにします。
SELECT *
FROM table1
WHERE name="秋田犬"
OR name="土佐犬";
データの並べ替えについて
データを並べ替えるには、ORDER BYを用いましょう。
昇順(小さい方から大きい方)に並べ替えたい場合はASCを用いて、降順(大きい方から小さい方)に並べ替えたい場合はDESCを用います。
ORDER BY カラム名 ASCのような構文で使います。
table1テーブルのデータをpriceカラムについて昇順(ASC)に並べ替えたい場合は、以下のようにします。
SELECT *
FROM table1
ORDER BY price ASC;
必要な数だけデータを取得したいとき
データを取得する数を制限するときはLIMITを用います。
table1テーブルのデータをpriceカラムについて昇順(ASC)に並べ替え、最大10件を表示する場合は以下のようにします。
SELECT *
FROM table1
ORDER BY price ASC
LIMIT 10;
重複したデータの省き方
DISTINCTを用いれば、検索結果から重複するデータを除くことができます。
使い方としてはDISTINCT(カラム名)とすることで、指定したカラムに重複したデータが含まれる場合にそのレコードを除くことができます。
table1テーブルのnameカラムに重複する要素がある場合に、その重複要素を除去したい場合は以下のようにします。
SELECT DISTINCT(name)
FROM table1;
四則演算を使う
sqlでは、四則演算を行うことも可能です。
以下のようにすれば、priceカラムを1.10倍したデータを取得できます。
SELECT name, price*1.10
FROM table1;
数値の合計の取得
SUM関数を用いることで、数値の合計を取得することができます。
以下のようにすると、table1テーブルのpriceカラムの豪渓を取得できます。
SELECT SUM(price)
FROM table1;
SUM関数はWHEREと併用することも可能です。
以下のようにすると、table1テーブルのnameカラムが「秋田犬」であるレコードのpriceの合計を取得できます。
SELECT SUM(price)
FROM table1
WHERE name="秋田犬";
数値の平均の取得
AVG関数を用いることで、数値の平均を取得できます。
以下のようにすると、table1テーブルのnameカラムが「秋田犬」であるレコードのpriceの平均を取得できます。
SELECT AVG(price)
FROM table1
WHERE name="秋田犬";
データの数を計算する
データの数を計算するには、COUNT関数を使います。
COUNT(カラム名)という構文で用いれば、そのカラムに含まれるデータの合計が取得できますが、そのカラムにNULLがある場合はNULLを省いた合計を取得します。
単純にレコードの合計を取得したい場合はCOUNT(*)としましょう。
以下のようにすれば、table1テーブルに含まれるレコードの合計を取得できます。
SELECT COUNT(*)
FROM table1;
また、以下のようにすればnameカラムが「秋田犬」であるレコードの数を取得できます。
SELECT COUNt(*)
FROM table1
WHERE name="秋田犬";
最大と最小のデータの取得
MAX関数を使えば最大のデータを、MIN関数を使えば最小のデータを取得できます。
以下のようにすれば、nameカラムが「秋田犬」であるレコードの中でpriceカラムが最小のもののpriceの値を取得できます。
SELECT MAX(price)
FROM table1
WHERE name="秋田犬";
グループ化について
GROUP BYを用いると要素をグループ化することができます。
このグループ化の部分は少し複雑なので、詳しく見たい人はこちらの記事を参考にしてください。
GROUP BY カラム名の構文で、「カラムに重複している要素」でグループ化することができます。
例えば、table1テーブルのnameカラムに「秋田犬」「土佐犬」「柴犬」の三要素のみが存在する場合を考えます。
この場合にGROUP BY nameとすると、「秋田犬」のグループと「土佐犬」のグループと「柴犬」のグループの三つのグループに分割されます。
この三つのグループに分割された状態で、もともとのpriceカラムにアクセスすることはできません。
なぜなら、三つのグループに分割された段階で、「グループに対するデータ」しか残っていないからです。
具体的には、「秋田犬」のグループの合計のpriceや、「土佐犬」のグループの要素の数の合計などのデータにしかアクセスできなくなります。
以下のように覚えてください。
GROUP BYを用いた場合にSELECTで使えるのは、GROUP BYで指定しているカラム名と、集計関数のみである。
集計関数(SUMやCOUNTなど)であるならば、そのグループに対してのデータにアクセスできますよね。
以下のようにすると、table1テーブルをnameカラムについてグループ化し、そのグループ化したデータについてのpriceの合計とグループ化したデータの数にアクセスできます。
SELECT name, SUM(price), COUNT(*)
FROM table1
GROUP BY name;
上のコードにより、グループ化されたnameカラムの、各々のグループに対するpriceカラムの値の合計と要素の合計をnameカラムのグループに対して表示することができます。
WHEREとGROUP BYを同時に使う場合
WHEREとGROUP BYを同時に使うと、先にWHEREで条件が絞られた後にGROUP BYでグループ化されます。
例えば以下のようにすると、table1テーブルでpriceが5000以上のデータに対して、nameカラムをグループ化した後にそのグループ化したデータに対してpriceの合計とデータの数を取得することができます。
SELECT name, SUM(price), COUNT(*)
FROM table1
WHERE price >= 5000
GROUP BY name;
グループ化したデータを絞り込むHAVINGについて
WHEREはグループ化する前に条件を絞り込むことができますが、HAVINGを用いるとグループ化した後に条件を絞り込むことができます。
FROM → WHERE → GROUPBY → HAVING → SELECT → ORDERBYの順番にsqlのコマンドが実行されることを覚えておきましょう。
WHEREとHAVINGの違いについてはこちらの記事に良くまとめられていたので、参考にしてください。
HAVINGはグループ化した後のデータに対して用いるため、HAVINGの後の条件に指定できるのはGROUP BYで指定しているカラム名と、集計関数のみであるという点に注意してください。
以下のようにすると、table1テーブルのデータをnameカラムについてグループ化した後に、そのグループ化したデータのpriceの合計が50000以上のデータを取得できます。
SELECT name, SUM(price)
FROM table1
GROUP BY name
HAVING SUM(price)>=50000;
終わりに
今回はここまでになります。ここまでお付き合い頂きありがとうございました。