SQL初心者の私が、早速やらかしました。
今回のQiita Tech Festa 2025　でSQLあるじゃん　というノリでお題考えて使ってみたはいいものの、私が書いていたのはSQLiteでMySQLやPostgreSQLではなかった。。
切り替えようとは思ったもののあと2日
間に合うわけもなく、いまSQLiteのネタを書いてます。。。

🌀日本の市区町村名の面白パターン🌀

データベースの力で、市区町村の名前をちょっと違った視点で見てみたら…
春夏秋冬が入っている、ながーい名前、県をまたぐ街。SQLでいろいろ掘ってみました🇯🇵🌸

1.「春夏秋冬」が入っている地区

「季節感あふれる地名ってどれくらいあるの？」と思って探してみました。
district に「春」「夏」「秋」「冬」のいずれかが含まれる地名をSQLで抽出↓

SQL

    "① 「春夏秋冬」が入っている地区":"""
    SELECT prefecture, district
    FROM districts
    WHERE district LIKE '%春%'
      OR district LIKE '%夏%'
      OR district LIKE '%秋%'
      OR district LIKE '%冬%'
    ORDER BY district;
    """

👑 Ranking👑

	prefecture	district
1	秋田県	北秋田市
2	秋田県	北秋田郡上小阿仁村
3	秋田県	南秋田郡五城目町
4	秋田県	南秋田郡井川町
5	秋田県	南秋田郡八郎潟町
6	秋田県	南秋田郡大潟村
7	高知県	吾川郡春野町
8	新潟県	新潟市秋葉区
9	愛知県	春日井市
10	福岡県	春日市
11	埼玉県	春日部市
12	福岡県	田川郡香春町
13	福島県	田村郡三春町
14	秋田県	秋田市
15	山口県	美祢郡秋芳町
16	愛知県	西春日井郡春日町
17	愛知県	西春日井郡豊山町

2. 地区名の長さTOP10

「地名の長さ」を文字数でソートしてみました。
山梨の「南都留郡富士河口湖町」、見ただけで息切れするボリューム感。

SQL

    "② 地区名の長さTOP10": """
        SELECT prefecture, district, LENGTH(district) as len
        FROM districts
        ORDER BY len DESC
        LIMIT 10;
    """,

👑 Ranking👑

rank	prefecture	district	len
1	山梨県	南都留郡富士河口湖町	10
2	秋田県	北秋田郡上小阿仁村	9
3	山梨県	西八代郡市川三郷町	9
4	長野県	下高井郡野沢温泉村	9
5	大阪府	南河内郡千早赤阪村	9
6	和歌山県	東牟婁郡那智勝浦町	9
7	香川県	仲多度郡まんのう町	9
8	愛媛県	上浮穴郡久万高原町	9
9	長崎県	南松浦郡新上五島町	9
10	北海道	樺戸郡新十津川町	8

3. 都道府県別の地区数TOP5

シンプルに「市区町村の多い県は？」を調べました。
北海道がダントツです（広すぎるので当然…？）

SQL


    "③ 都道府県別の地区数TOP5": """
        SELECT prefecture, COUNT(DISTINCT district) as district_count
        FROM districts
        GROUP BY prefecture
        ORDER BY district_count DESC
        LIMIT 5;
    """,

👑 Ranking👑

rank	prefecture	district_count
1	北海道	189
2	長野県	81
3	愛知県	81
4	福岡県	80
5	埼玉県	80

4. 都道府県をまたぐ同じ地区名

意外とある「同じ名前の市」。実際に都道府県をまたいで存在する地名を探すとどうなるか。

SQL

    "④ 都道府県をまたぐ同じ地区名": """
        SELECT district, GROUP_CONCAT(DISTINCT prefecture) as prefectures, COUNT(DISTINCT prefecture) as prefecture_count
        FROM districts
        GROUP BY district
        HAVING prefecture_count > 1;
    """

👑 Ranking👑

rank	district	prefectures	prefecture_count
1	伊達市	北海道,福島県	2
2	府中市	東京都,広島県	2

最後に

「なんとなく見てた市区町村名にも、こんな面白さがあるんだ」と思える発見でした。
SQLの勉強がちょっと楽しくなる、教材としてもおすすめです✨

ーー使用データと環境ーー

・使用環境：Google Colab + SQLite + pandas
・使用データ：

全体コードはこちら↓

python

import pandas as pd
import sqlite3
from collections import Counter
from google.colab import files

# 日本語カラム名を英語にリネーム
rename_dict = {
    "地区": "district",
    "コード": "code",
    "都道府県": "prefecture",
    "都道府県フリ": "prefecture_kana"
}

df = pd.read_csv("都道府県市区町村data.csv")
df.rename(columns=rename_dict, inplace=True)

# districtカラムが文字型でない場合に備えて型変換
df["district"] = df["district"].astype(str)

conn = sqlite3.connect(":memory:")
df.to_sql("districts", conn, index=False, if_exists="replace")

queries = {
    
    "① 「春夏秋冬」が入っている地区":"""
    SELECT prefecture, district
    FROM districts
    WHERE district LIKE '%春%'
      OR district LIKE '%夏%'
      OR district LIKE '%秋%'
      OR district LIKE '%冬%'
    ORDER BY district;
    """,
    "② 地区名の長さTOP10": """
        SELECT prefecture, district, LENGTH(district) as len
        FROM districts
        ORDER BY len DESC
        LIMIT 10;
    """,

    "③ 都道府県別の地区数TOP5": """
        SELECT prefecture, COUNT(DISTINCT district) as district_count
        FROM districts
        GROUP BY prefecture
        ORDER BY district_count DESC
        LIMIT 5;
    """,

    "④ 都道府県をまたぐ同じ地区名": """
        SELECT district, GROUP_CONCAT(DISTINCT prefecture) as prefectures, COUNT(DISTINCT prefecture) as prefecture_count
        FROM districts
        GROUP BY district
        HAVING prefecture_count > 1;
    """
}


for title, query in queries.items():
    print(f"== {title} ==")
    result_df = pd.read_sql(query, conn)
    result_df.index = result_df.index + 1  # インデックスを1からにする
    display(result_df)