本記事では、SQL を学ぶ上で重要な用語の解説をします。

1. SQL

SQL とは Structured Query Language の略で、リレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）内でデータを管理するための言語です。読み方は「エスキューエル」もしくは「シークェル」です。

以下のような SQL 文（SQL statement）と呼ばれる命令文を用いて、データベースに対して様々な操作を行います。

SQL 文

SELECT name, salary FROM employees;

2. データベース

データベースとは構造化されたデータの集まりを指します。構造化とはデータが規則的な形式で整理されていることを意味します。

データとは観測された事象や現象を数値や文字、画像、音声などの形式で表したものです。例）売上高、気温、商品名

データベースはその構造によって「階層型」や「ネットワーク型」、「リレーショナル型」などに分類されます。

データベースを管理するためのソフトウェアであるデータベース管理システム（DBMS）を、略してデータベースと呼ぶ場合もあります。

3. リレーショナルデータベース

リレーションデータベース（RDB）は関連性を持つデータをテーブルという形式で論理的に整理し、管理するデータベースです。

リレーショナルデータベースの仕組みを実装したソフトウェアはリレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）と呼ばれています。

代表的な RDBMS としては MySQL、PostgreSQL、Oracle Database などがあります。

RDBMS はデータの永続化と管理を担当します。SQL を用いて、データベース内にテーブルや関係を定義し、データを格納、取得、更新、削除などの操作を行います。

4. テーブル

テーブルは行（レコード）と列（カラム）で構成されています。

レコードは特定のエンティティ (顧客、商品など) に関する情報を格納します。 カラムはレコード内の特定の属性 (名前、価格など) を格納します。また、レコードを構成する 1 つ 1 つの要素はフィールドと呼ばれます。

5. 主キーと外部キー

各レコードには、テーブル内の各レコードを一意に識別するための主キー（Primary Key）があります。主キーは 1 つのカラムまたは複数のカラムの組み合わせで構成されます。

以下の departments テーブルでは主キーは id カラムです。このカラムは各レコードを一意に識別します。（name カラムも各レコードを一意に識別できるので主キーにすることができます）

departments テーブル

+-----+-----------+
| id  | name      |
+-----+-----------+
| 1   | 営業部     |
+-----+-----------+
| 2   | 開発部     |
+-----+-----------+

また、主キーは他のテーブルとのリレーションシップ（関係性）を表現するために使用されることがあります。この場合、他のテーブルの主キーを参照するカラムは外部キー（Foreign Key）と呼ばれます。

以下の employees テーブルでは外部キーは department_id カラムです。このカラムは departments テーブルの id カラムを参照し、各従業員が所属する部門を示します。

employees テーブル

+-----+-----------+-----------+---------------+
| id  | name      | salary    | department_id |
+-----+-----------+-----------+---------------+
| 1   | 田中 太郎  | 123456.78 | 1             |
+-----+-----------+-----------+---------------+
| 2   | 山田 花子  | 987654.32 | 2             |
+-----+-----------+-----------+---------------+
| 3   | 鈴木 次郎  | 567890.12 | 1             |
+-----+-----------+-----------+---------------+

6. スキーマ

スキーマ（schema）とはデータベースの構造のことです。設計図のようなものです。

スキーマの三層モデル
データベースのスキーマは、通常、以下の 3 つの層に分けられます。

外部スキーマ（External Schema）
概念スキーマ（Conceptual Schema）
内部スキーマ（Internal Schema）

概念スキーマはデータベース全体の論理構造を定義するためのものです。リレーショナルデータベースの場合は、テーブルの定義やリレーションシップ、制約などを含みます。

外部スキーマは、リレーショナルデータベースのビューにあたる部分です。特定のユーザーやアプリケーションが必要とするデータだけを提供し、不要なデータへのアクセスを防ぎます。

内部スキーマは、データの物理的なストレージ構造を定義します。

7. 標準 SQL と方言

標準SQL とは、国際標準化機構 (ISO) やアメリカ国家標準協会 (ANSI) などの標準化団体によって定められた、SQL の仕様です。標準 SQL は、 RDBMS の種類に依存せず、共通の SQL 構文を使用できることを目的としています。

1986 年に最初の標準 SQL 規格である SQL-86 が制定されました。ここ最近では 2011 年に SQL:2011、2016 年に SQL:2016、2023 年に SQL:2023 と、約 5 年ごとに改訂されています。

一方、方言は、各 RDBMS が独自に拡張した機能であり、標準 SQL には含まれていない機能です。例えば、Oracle Database には DECODE と呼ばれる独自の拡張コマンドがあります。

しかし、方言は他の RDBMS では利用できないため、データベースの移植性や相互運用性を低下させる可能性があります。

8. SQL コマンド

SQL を構成する個別の命令は SQL コマンドと呼ばれています。

SQL コマンドは以下の 4 つに分類されます。

DDL（データ定義言語）
データベースの構造を定義するコマンド。
例) CREATE, ALTER, DROP, TRUCATE
DML（データ操作言語）
データの検索、追加、削除、更新、検索を行うコマンド。
例) SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE
DCL（データ制御言語）
データベースのアクセス権を制御するコマンド。
例) GRANT, REVOKE
TCL（トランザクション制御言語）
トランザクションを管理するコマンド。
例) COMMIT, ROLLBACK, SAVEPOINT

これらの SQL コマンドを組み合わせることで、データベースに対して様々な操作を行うことができます。

9. キーワードと予約語

キーワードとは SQL 文で特別な意味を持つ単語のことです。

キーワードは、上記で紹介した SQL コマンド以外に、FROM や WHERE などの SQL コマンドを補完するものも含まれます。

以下は employees テーブルから name カラムと salary カラムのデータを取得する SQL 文です。

SQL 文

    SELECT name, salary FROM employees;
    ------              ----
    keyword            keyword

キーワードは、予約キーワード（予約語）と未予約キーワードに分類されます。予約語は、通常は識別子（例: テーブル名やカラム名）として使うことができない単語です。
RDBMS の種類やそのバージョンによって、そのキーワードが予約語なのか変わります。

重要なキーワード

キーワード	説明
`WHERE`	検索条件を指定
`DISTINCT`	重複するレコードを除外
`LIMIT`	取得するレコード数の制限
`ORDER BY`	並べ替え
`DESC`	降順
`ASC`	昇順
`AS`	別名
`FROM`	データソース指定
`INSERT`	データの挿入
`VALUES`	値の指定
`CASE`	条件式
`DEFAULT`	デフォルト値を指定
`GROUP BY`	グループ化
`HAVING`	グループに対する条件

キーワードの例は全て大文字で示しました。小文字でも問題ありませんが、慣習として大文字を用います。キーワードとカラム名やテーブル名を区別し、SQL 文を読みやすくします。

キーワードや予約語について詳しくは以下を参照してください。

10. 句

句（clause）は SQL 文の一部を構成するセクションです。句は、キーワードとそれに続く要素（データ項目名、テーブル名、検索条件式など）で構成されます。

SQL 文

    keyword        keyword       keyword          keyword
    ------          ----         --------          ----
    SELECT column_2 FROM table_1 ORDER BY column_2 DESC;
    --------------- ------------ ----------------------
        clause         clause            clause

11. 文

文（statement）は、データベースに対して実行する完全な命令です。クエリとも呼ばれています。文は ; で終わります。ただ、SQLite など、RDBMS によっては ; を省略できるものもあります。

SQL 文

                         statement
    --------------------------------------------------
    SELECT column_2 FROM table_1 WHERE column_2 > 1000;
    --------------- ------------ ---------------------
        clause         clause           clause

SELECT から始まる文は SELECT、UPDATE から始まる文は UPDATE 文と呼びます。FROM 文や WHERE 文と呼び方はしません。

12. 式

式（expression）はデータベース内で値を生成するために使用されます。例えば、算術式、比較式、論理式などがあります。

算術式 (Arithmetic Expressions)
+, -, *, / などの算術演算子を使用して数値を計算
例) price * quantity
文字列式 (String Expressions)
文字列の連結
例) first_name || ' ' || last_name
比較式 (Comparison Expressions)
=, <>, >, < などの比較演算子を使用して値を比較
例) salary >= 50000
論理式(Logical Expressions)
論理演算子（AND, OR, NOT）を使用して条件を評価
例) age > 18 AND city = 'Tokyo'
関数
組み込み関数やユーザー定義関数を呼び出して結果を計算
例) SUM(price), ROUND(average, 2)

SELECT 文の中で使用される列の値や WHERE 句で条件式として使われることが一般的です。

                                                              expression
                                                                ------
SELECT price * quantity AS total_price FROM orders WHERE name = 'apple';
       ----------------                                  --------------
          expression                                       expression

SQL の式には数値や文字列などのリテラル（literal）も含まれます。

13. 述語

述語（Predicate）は式の一種で、TRUE、FALSE、または UNKNOWN に評価される式です。述語は、条件を指定するために使用され、WHERE 句、HAVING 句などでよく使われます。

述語の種類

比較式
- 比較演算子（=, <=）が使用される
- 例) salary > 50000
論理式
- 論理演算子（AND, BETWEEN）が使用される
- 例) salary > 50000 AND department = 'HR'

14. リテラル

リテラルは SQL 文で直接使用される数値、文字列、日付などの固定値のことを指します。

数値リテラル（Numeric Literals）
固定長の整数や浮動小数点数などの数値を表します。
例) 123, 1.23
文字列リテラル（String Literals）
シングルクォート（'）で囲まれた文字列を表します。
例) 'Hello, World!'
日時リテラル（Date Literals）
日付リテラルは標準的な日付フォーマットで表現される日付を表します。
例) '1998-12-25'

リテラルは、他の式と組み合わせて使用されます。

算術式とリテラル

SELECT salary + 5000 AS increased_salary FROM employees;
                ----
               literal

詳しくは以下を参照してください。

15. 演算子

演算子（operator）は、式や値に対して特定の操作を行うためのシンボルです。

算術演算子

演算子	説明	例
`+`	加算	`3 + 5`
`-`	減算	`10 - 4`
`*`	乗算	`6 * 7`
`/`	除算	`20 / 4`
`%`	剰余	`10 % 3`
`^`	べき乗	`2 ^ 3`

ビット演算子

演算子	説明	例
`~`	ビット反転	`~5`
`&`	ビット AND	`6 & 3`
`\|`	ビット OR	`6 \| 3`
`^`	ビット XOR	`6 ^ 3`
`<<`	ビット左シフト	`1 << 2`
`>>`	ビット右シフト	`8 >> 2`

比較演算子

演算子	説明	例
`=`	等しい	`column = 5`
`<`	より小さい	`column < 5`
`>`	より大きい	`column > 4`
`<=`	以下	`column <= 5`
`>=`	以上	`column >= 2`
`!=`	等しくない	`column != 3`
`<>`	等しくない	`column <> 3`

論理演算子

演算子	説明	例
`AND`	論理積	`true AND false`
`OR`	論理和	`true OR false`
`NOT`	否定	`NOT true`
`ANY`	いずれか	`ANY(1, 2, 3) = 2`
`SOME`	いずれか	`SOME(1, 2, 3) = 4`
`ALL`	すべて	`ALL(1, 2, 3) < 4`
`BETWEEN`	範囲	`column BETWEEN 1 AND 10`
`IN`	内に含まれる	`column IN ('a', 'b', 'c')`
`EXISTS`	存在する	`EXISTS (SELECT * FROM table)`
`IS`	等しい	`column IS 5`
`IS NOT`	等しくない	`column IS NOT 3`
`LIKE`	パターンマッチ	`column LIKE 'a%'`
`IS NULL`	NULLである	`value IS NULL`
`IS UNIQUE`	一意である	`column IS UNIQUE`

複合演算子

演算子	説明	例
`+=`	加算して代入	`a += 5`
`-=`	減算して代入	`a -= 2`
`*=`	乗算して代入	`a *= 3`
`/=`	除算して代入	`a /= 4`
`%=`	剰余して代入	`a %= 3`
`&=`	ビットANDして代入	`a &= 1`
`^=`	ビットXORして代入	`a ^= 2`
`\|=`	ビットORして代入	`a \|= 4`

文字列演算子

演算子	説明	例
`\|\|`	文字列の連結	`'Hello' \|\| ' World'`

16. 関数

SQL で使用される関数（functions）には、集計関数や文字列関数、日付関数など、さまざまな種類があります。

集計関数

関数	説明	例
`AVG`	カラムの平均値	`AVG(column)`
`COUNT`	レコード数	`COUNT(*)`, `COUNT(column)`
`MAX`	カラムの最大値	`MAX(column)`
`MIN`	カラムの最小値	`MIN(column)`
`SUM`	カラムの合計値	`SUM(column)`

文字列関数

関数	説明	例
`CONCAT`	文字列を連結	`CONCAT('Hello', ' ', 'World')`
`SUBSTRING`	文字列の一部を抽出	`SUBSTRING(column, start, length)`
`LENGTH`	文字列の長さを取得	`LENGTH(column)`
`UPPER`	文字列を大文字に変換	`UPPER(column)`
`LOWER`	文字列を小文字に変換	`LOWER(column)`

日付関数

関数	説明	例
`NOW`	現在の日時を取得	`NOW()`
`CURDATE`	現在の日付を取得	`CURDATE()`
`CURTIME`	現在の時刻を取得	`CURTIME()`
`DATEDIFF`	2 つの日付の差を日数で取得	`DATEDIFF(date1, date2)`
`DATE_ADD`	日付に時間を追加	`DATE_ADD(date, INTERVAL value unit)`

数学関数 (Mathematical Functions)

関数	説明	例
`ABS`	絶対値を取得する	`ABS(-5)`
`CEIL`	数値を切り上げる	`CEIL(4.3)`
`FLOOR`	数値を切り捨てる	`FLOOR(4.7)`
`ROUND`	数値を四捨五入する	`ROUND(4.567, 2)`
`POWER`	数値のべき乗を計算する	`POWER(2, 3)`

条件付き関数 (Conditional Functions)

関数	説明	例
`IF`	条件に基づいて値を返す	`IF(condition, value_if_true, value_if_false)`
`CASE`	複数の条件に基づいて値を返す	`CASE WHEN condition1 THEN result1 WHEN condition2 THEN result2 ELSE resultN END`
`COALESCE`	NULL以外の最初の値を返す	`COALESCE(column1, column2, 'default_value')`
`NULLIF`	2つの引数が等しい場合にNULLを返す	`NULLIF(column1, column2)`

その他の便利な関数

関数	説明	例
`GREATEST`	最大値を返す	`GREATEST(value1, value2, value3)`
`LEAST`	最小値を返す	`LEAST(value1, value2, value3)`
`IFNULL`	NULLの場合に代替値を返す	`IFNULL(column, 'default_value')`
`CAST`	データ型を変換する	`CAST(column AS new_data_type)`
`CONVERT`	データ型を変換する	`CONVERT(column, new_data_type)`

17. データベースオブジェクト

データベースオブジェクト（database objects）は、データベース内でデータを管理するために使用される構造化された要素です。TABLE、VIEW、INDEX などがあります。

オブジェクト	説明
`TABLE`	データを格納するための構造化された形式のオブジェクト。テーブルはレコードとカラムで構成される。
`VIEW`	仮想的な表現を提供するオブジェクト。実際のデータを基に定義され、SQL 文を実行することで動的に結果を生成する。
`SYNONYM`	他のデータベースオブジェクト（通常はテーブルまたはビュー）に対する別名を提供するオブジェクト。
`SEQUENCE`	一意の数値を生成するためのオブジェクト。主にシーケンス（連番）を生成するために使用され、主キーの値の生成に利用されることがある。
`INDEX`	データベースのパフォーマンス向上を目的として、特定のカラムや組み合わせに対する高速なデータアクセスを提供するために使用されるオブジェクト。
`TRIGGER`	データベース内の特定のイベント（例: レコードの挿入、更新、削除）が発生した際に自動的に実行されるプログラム。

18. データ型

データ型はデータベース内で扱うデータの形式を定義するための重要な概念です。

数値型

数値データ（Numeric Types）を表現するためのデータ型です。主に整数と浮動小数点数があります。

整数型 (Integer Types)
- INT または INTEGER: 標準的な整数型。4 バイト
- SMALLINT: 小さい範囲の整数型。2 バイト
- BIGINT: 大きな範囲の整数型。8 バイト
浮動小数点型 (Floating-Point Types)
- FLOAT: 単精度浮動小数点数。
- DOUBLE: 倍精度浮動小数点数。8 バイト
- REAL: 倍精度浮動小数点数。4 バイト

文字列型

文字列型（String Types）を表現するためのデータ型です。固定長と可変長の文字列型があります。

固定長文字列型 (Fixed-Length String Types)
- CHAR(n): n文字の固定長文字列。
可変長文字列型 (Variable-Length String Types)
- VARCHAR(n): 最大長がn文字の可変長文字列。
- TEXT: 非常に長い可変長文字列。

日付と時刻型

日付、時刻、および日時データを表現するためのデータ型です。

日付型 (Date Types)
- DATE: 年、月、日を表す日付型。
時刻型 (Time Types)
- TIME: 時、分、秒を表す時刻型。
- TIMESTAMP: 日付と時刻の組み合わせを表す型。

その他のデータ型

ブール型 (Boolean Type)
- BOOLEAN または BOOL: 真偽値を表す型。
バイナリ型 (Binary Types)
- BLOB: バイナリデータを格納する型。
列挙型 (Enumerated Types)
- ENUM: 事前に定義された値の中から1つを選択する型。

NULL 値

すべてのデータ型は NULL 値（値が存在しないことを表す）を許容することができます。

カスタム型

一部の DBMS では、ユーザーが独自のカスタムデータ型を定義することができる場合があります。

19. 制約

制約（Constraint）はデータベースの整合性を確保するために利用されます。

例えば、NOT NULL 制約は重要な情報が欠落しないように保証し、UNIQUE 制約は重複したデータの挿入を防ぎます。

制約	説明
`NOT NULL`	NULL値を許可せず、必ず値が入力されることを強制
`UNIQUE`	特定のカラムで重複する値を許さない
`PRIMARY KEY`	テーブル内の各レコードを一意に識別
`FOREIGN KEY`	異なるテーブル間の関連性を確立
`CHECK`	特定の条件を満たすデータのみを許可
`DEFAULT`	デフォルト値

これらの制約はテーブルの作成や変更時に使用します。

CREATE TABLE users (
    user_id INT PRIMARY KEY,
    username VARCHAR(50) UNIQUE,
    nickname VARCHAR(100) DEFAULT 'Unknown',
    password VARCHAR(100)
);

複数の制約を1つの列に適用することもできます。

CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY,
    username VARCHAR(50) NOT NULL UNIQUE,
    email VARCHAR(100) NOT NULL UNIQUE
);

これらの制約は、データの正確性と整合性を保証し、不正なデータの挿入や変更を防ぐために非常に重要です。

20. トランザクション

トランザクション（Transaction）はデータベースにおける操作の論理的な単位を指します。一連のデータベース操作（例えば、データの挿入、更新、削除など）をまとめて 1 つの処理として扱うことができます。

例えば、銀行の ATM から現金を引き出す際には、口座残高を減らし、お金を提供するという操作が 1 つのトランザクションとして扱われ、途中でエラーが発生しても、顧客の残高が正確に反映されるように保証されます。