【MySQL入門】SQLの基本を初心者向けにまとめてみた

Posted at 2026-08-10

はじめに

Webアプリケーションを開発していると、

ユーザー情報を取得したい
登録したデータを更新したい
条件に合うデータだけ検索したい
複数のテーブルからデータを取得したい

といった場面が出てきます。

そのときに使うのが SQL（Structured Query Language） です。

この記事では、MySQLを使うことを前提に、SQLの基本について初心者向けにまとめます。

1. MySQLとSQLの違い

まず最初に、MySQLとSQLは同じものではありません。

簡単にいうと、

用語	意味
MySQL	データを保存・管理するためのデータベース管理システム
SQL	データベースに命令するための言語

です。

イメージとしては、

MySQL = データを管理してくれるシステム
SQL = MySQLに対して出す指示

と考えるとわかりやすいです。

例えば、

SELECT *
FROM users;

というSQLをMySQLに送ると、

「usersテーブルに入っているデータを取得してください」

という命令になります。

2. データベースの基本構造

SQLを理解するためには、まずデータベースの構造を知っておく必要があります。

例えば、ユーザー情報を管理するデータベースがあるとします。

データベース
└── usersテーブル
    ├── id
    ├── name
    ├── email
    └── age

テーブルの中には、実際のデータが入っています。

id	name	email	age
1	田中	tanaka@example.com	25
2	佐藤	sato@example.com	30
3	鈴木	suzuki@example.com	18

Excelの表をイメージするとわかりやすいです。

テーブル → Excelのシート
カラム → 列
レコード → 行

というイメージです。

3. SELECT：データを取得する

SQLで最も基本的なのが SELECT です。

データベースからデータを取得するときに使います。

3-1. すべてのデータを取得する

SELECT *
FROM users;

* は「すべて」という意味です。

つまり、

SELECT *
FROM users;

は、

usersテーブルのすべてのカラムを取得する

という意味になります。

3-2. 必要なカラムだけ取得する

すべてのデータが必要ない場合は、取得したいカラムを指定します。

SELECT name, email
FROM users;

結果は、

name	email
田中	tanaka@example.com
佐藤	sato@example.com
鈴木	suzuki@example.com

のようになります。

SELECT * でも取得できますが、実際の開発では必要なカラムだけ指定することが大切です。

理由は、必要のないデータまで取得すると、

通信量が増える
処理量が増える
SQLの意図がわかりにくくなる

といった問題につながるためです。

4. WHERE：条件を指定する

次に覚えたいのが WHERE です。

WHERE を使うと、取得するデータに条件を付けられます。

例えば、

20歳以上のユーザーだけ取得したい

場合は、

SELECT *
FROM users
WHERE age >= 20;

と書きます。

結果は、

id	name	email	age
1	田中	tanaka@example.com	25
2	佐藤	sato@example.com	30

となります。

5. WHEREで使える比較演算子

よく使う比較演算子を覚えておきましょう。

演算子	意味
`=`	等しい
`!=`	等しくない
`>`	より大きい
`<`	より小さい
`>=`	以上
`<=`	以下

例えば、

SELECT *
FROM users
WHERE age = 20;

なら、

年齢が20歳のユーザー

を取得します。

SELECT *
FROM users
WHERE age >= 20;

なら、

20歳以上のユーザー

を取得します。

6. AND・OR：複数の条件を指定する

複数の条件を指定したい場合は、AND や OR を使います。

AND

AND は「両方の条件を満たす」という意味です。

SELECT *
FROM users
WHERE age >= 20
AND age < 30;

これは、

20歳以上、かつ30歳未満

のユーザーを取得します。

OR

OR は「どちらかの条件を満たす」という意味です。

SELECT *
FROM users
WHERE age = 20
OR age = 30;

これは、

20歳または30歳のユーザー

を取得します。

7. LIKE：文字列を検索する

文字列の一部を検索したい場合は LIKE を使います。

例えば、

名前に「田」が含まれているユーザーを検索する

場合、

SELECT *
FROM users
WHERE name LIKE '%田%';

と書きます。

% は、

0文字以上の任意の文字

を表します。

そのため、

LIKE '%田%'

なら、

田中
山田
田村

などが対象になります。

8. ORDER BY：並び替える

取得したデータを並び替える場合は ORDER BY を使います。

例えば、年齢が若い順に並べたい場合、

SELECT *
FROM users
ORDER BY age ASC;

とします。

ASC は昇順です。

反対に、

SELECT *
FROM users
ORDER BY age DESC;

とすると降順になります。

覚え方

ASC  → 小さい → 大きい
DESC → 大きい → 小さい

9. LIMIT：取得件数を制限する

取得する件数を制限したい場合は LIMIT を使います。

SELECT *
FROM users
LIMIT 10;

これは、

最大10件取得する

という意味です。

例えば一覧画面で「最初の20件だけ表示する」といった処理で使われます。

10. INSERT：データを登録する

ここまではデータを「取得」していました。

次はデータを登録します。

データを登録するときは INSERT INTO を使います。

INSERT INTO users (name, email, age)
VALUES ('山田', 'yamada@example.com', 25);

これによって、

name	email	age
山田	yamada@example.com	25

というデータが登録されます。

11. UPDATE：データを更新する

既存のデータを変更するときは UPDATE を使います。

例えば、

idが1のユーザーの名前を「高橋」に変更する

場合、

UPDATE users
SET name = '高橋'
WHERE id = 1;

とします。

ここで非常に重要なのが WHERE です。

WHEREを付け忘れるとどうなる？

例えば、

UPDATE users
SET name = '高橋';

と書いてしまうと、

usersテーブルの全ユーザーの名前が「高橋」になります。

これは実際の開発でも非常に危険なミスです。

そのため、

UPDATE
DELETE

を実行するときは、

「WHEREは必要ないか？」

を必ず確認する習慣をつけることが大切です。

12. DELETE：データを削除する

データを削除するときは DELETE を使います。

例えば、

DELETE FROM users
WHERE id = 1;

とすると、idが1のデータを削除できます。

こちらも WHERE の付け忘れには注意が必要です。

DELETE FROM users;

とすると、usersテーブルのデータをすべて削除します。

13. COUNT：件数を数える

データの件数を取得したい場合は COUNT を使います。

SELECT COUNT(*)
FROM users;

例えばusersテーブルに100件のデータがあれば、

が返ってきます。

Webアプリケーションでは、

ユーザー数
商品数
注文数
投稿数

などを取得するときによく使います。

14. GROUP BY：データをグループ化する

GROUP BY は少し難しく感じるかもしれません。

簡単にいうと、

同じ値を持つデータをグループにまとめる

ためのものです。

例えば、ユーザーの住所を管理しているとします。

id	name	prefecture
1	田中	東京
2	佐藤	東京
3	鈴木	大阪
4	山田	大阪
5	高橋	東京

都道府県ごとのユーザー数を知りたい場合、

SELECT prefecture, COUNT(*)
FROM users
GROUP BY prefecture;

とします。

結果は、

prefecture	COUNT(*)
東京	3
大阪	2

となります。

つまり、

東京
├── 田中
├── 佐藤
└── 高橋

大阪
├── 鈴木
└── 山田

のようにグループ化してから、それぞれの件数を数えています。

15. JOIN：複数のテーブルを結合する

SQLを勉強する上で、最も重要なものの一つが JOIN です。

実際のWebアプリケーションでは、すべての情報を1つのテーブルに入れることはあまりありません。

例えば、

usersテーブル

id	name
1	田中
2	佐藤

ordersテーブル

id	user_id	product
1	1	PC
2	1	マウス
3	2	キーボード

という構成があるとします。

ここで、

「誰が何を購入したのか」

を取得したい場合、usersとordersを結合します。

SELECT users.name, orders.product
FROM users
JOIN orders
ON users.id = orders.user_id;

結果は、

name	product
田中	PC
田中	マウス
佐藤	キーボード

となります。

16. JOINはなぜ必要なのか？

例えば、

users

には「ユーザー情報」を保存し、

orders

には「注文情報」を保存します。

それぞれ役割が違います。

users
  ↓
ユーザーを管理

orders
  ↓
注文を管理

そして、

users.id
    ↓
orders.user_id

という関係を持たせます。

このように複数のテーブルに分けて管理することで、データを整理しやすくなります。

必要なときに JOIN して、

「ユーザー情報＋注文情報」

のように組み合わせて利用します。

17. INNER JOINとLEFT JOIN

JOINにはいくつか種類があります。

初心者の段階では、まず INNER JOIN と LEFT JOIN を理解するとよいです。

INNER JOIN

両方のテーブルに一致するデータだけ取得します。

SELECT users.name, orders.product
FROM users
INNER JOIN orders
ON users.id = orders.user_id;

例えば注文していないユーザーがいた場合、そのユーザーは結果に含まれません。

LEFT JOIN

左側のテーブルのデータをすべて取得します。

SELECT users.name, orders.product
FROM users
LEFT JOIN orders
ON users.id = orders.user_id;

例えば注文していないユーザーがいても、そのユーザーは結果に含まれます。

田中 → PC
田中 → マウス
佐藤 → キーボード
鈴木 → NULL

NULL は、

値が存在しない

という意味です。

18. NULLとは？

SQLでは NULL という特別な値があります。

これは、

データが存在しない・値が入っていない

ことを表します。

例えば、

id	name	phone
1	田中	090-xxxx-xxxx
2	佐藤	NULL

の場合、佐藤さんは電話番号が登録されていない状態です。

NULLを検索するときは、

SELECT *
FROM users
WHERE phone IS NULL;

とします。

逆にNULLではないデータを検索する場合は、

SELECT *
FROM users
WHERE phone IS NOT NULL;

とします。

ここで注意したいのが、

WHERE phone = NULL

とは書かないことです。

NULLは通常の値とは少し扱いが違うため、

IS NULL
IS NOT NULL

を使います。

19. AS：名前を付ける

SQLでは、取得した結果に別名を付けることもできます。

SELECT name AS user_name
FROM users;

AS を使うことで、

name
 ↓
user_name

という名前で結果を表示できます。

COUNT(*) などにも使えます。

SELECT COUNT(*) AS user_count
FROM users;

こうすると結果が、

user_count
100

のようになり、何の数字なのかがわかりやすくなります。

20. DISTINCT：重複を除く

重複したデータを除外したい場合は DISTINCT を使います。

例えば、

SELECT DISTINCT prefecture
FROM users;

とすると、都道府県の重複を除いて取得できます。

東京
大阪
東京
福岡
大阪

というデータがあった場合、

東京
大阪
福岡

となります。

21. WHEREとHAVINGの違い

WHERE と HAVING は似ていますが、役割が違います。

簡単にいうと、

WHERE → グループ化する前のデータを絞る
HAVING → グループ化した後のデータを絞る

です。

例えば、

SELECT prefecture, COUNT(*) AS user_count
FROM users
WHERE age >= 20
GROUP BY prefecture
HAVING COUNT(*) >= 10;

の場合、

users
  ↓
20歳以上だけにする
  ↓
都道府県ごとにまとめる
  ↓
10人以上の都道府県だけ残す

という流れになります。

22. SQLを書く順番

SQLを書くときは、基本的に以下の順番で考えると整理しやすいです。

SELECT
FROM
WHERE
GROUP BY
HAVING
ORDER BY
LIMIT

例えば、

SELECT prefecture, COUNT(*) AS user_count
FROM users
WHERE age >= 20
GROUP BY prefecture
HAVING COUNT(*) >= 10
ORDER BY user_count DESC
LIMIT 5;

というSQLがあったとします。

一見すると難しそうですが、1つずつ分解すると、

FROM
↓
usersテーブルから

WHERE
↓
20歳以上だけに絞る

GROUP BY
↓
都道府県ごとにまとめる

HAVING
↓
10人以上の都道府県だけにする

ORDER BY
↓
人数が多い順に並べる

LIMIT
↓
上位5件だけ取得する

SELECT
↓
都道府県と人数を表示する

という処理です。

23. 実際のWebアプリケーションではどう使うのか

例えば、タスク管理アプリを作っているとします。

データベースに、

tasks
--------------------------------
id
title
completed
user_id
created_at

というテーブルがあるとします。

未完了のタスクを取得する

「自分の未完了タスクを取得する」なら、

SELECT id, title
FROM tasks
WHERE user_id = 1
AND completed = 0;

となります。

タスクを登録する

INSERT INTO tasks (title, completed, user_id)
VALUES ('SQLを勉強する', 0, 1);

タスクを完了にする

UPDATE tasks
SET completed = 1
WHERE id = 10
AND user_id = 1;

このようにSQLは、

Webアプリケーションの「データを扱う部分」を支える重要な技術

です。

24. SQLを書くときに意識したいこと

SQLは「動けばOK」ではありません。

実際の開発では、読みやすさや性能も重要です。

① 必要なカラムだけ取得する

できるだけ、

SELECT *
FROM users;

ではなく、

SELECT id, name, email
FROM users;

のように必要なカラムを指定します。

② UPDATE・DELETEではWHEREを確認する

特に重要です。

UPDATE users
SET name = '田中';

や、

DELETE FROM users;

は、全データを変更・削除する可能性があります。

実行前に、

「本当にこの条件で大丈夫か？」

を確認する癖をつけたいです。

③ 大量データでは取得件数を考える

何十万件、何百万件とデータが入っているテーブルに対して、

SELECT *
FROM users;

を実行すると、大量のデータを取得することになります。

必要に応じて、

LIMIT

を使ったり、条件を付けたりします。

25. インデックスとは？

SQLを勉強していると、次に「インデックス」という言葉が出てきます。

インデックスは簡単にいうと、

データを検索しやすくするための「索引」

です。

本で例えると、

本全体を最初から読む
↓
目的のページを探す

よりも、

目次を見る
↓
目的のページを開く

ほうが速いですよね。

データベースのインデックスも似ています。

例えば、

SELECT *
FROM users
WHERE email = 'tanaka@example.com';

のような検索を頻繁に行う場合、email にインデックスを作ることで検索を効率化できる場合があります。

ただし、インデックスは何でも付ければよいわけではありません。

インデックスを作ると、

検索が速くなる場合がある
一方でデータ登録・更新時の負荷が増える
ストレージも使用する

といった特徴があります。

そのため、実際の開発では「どの検索が多いのか」を考えて設計します。

26. SQLの基本まとめ

ここまで紹介したSQLをまとめると、以下のようになります。

SQL	役割
`SELECT`	データを取得する
`INSERT`	データを登録する
`UPDATE`	データを更新する
`DELETE`	データを削除する
`WHERE`	条件を指定する
`ORDER BY`	並び替える
`LIMIT`	件数を制限する
`GROUP BY`	データをグループ化する
`HAVING`	グループ化後の条件を指定する
`JOIN`	テーブルを結合する
`COUNT`	件数を数える
`DISTINCT`	重複を除く
`LIKE`	文字列を検索する
`AS`	別名を付ける

27. まず覚えるならこの5つ

SQLにはたくさんの構文がありますが、最初からすべて覚える必要はありません。

まずは、

SELECT
WHERE
INSERT
UPDATE
DELETE

の5つを理解するのがおすすめです。

その後、

ORDER BY
LIMIT
JOIN
GROUP BY
COUNT

を覚えると、Webアプリケーションでよく見るSQLがかなり読めるようになります。

28. まとめ

今回はMySQLとSQLの基本についてまとめました。

最初はSQLの構文が難しく感じるかもしれません。

しかし、基本的には、

どのテーブルから？
        ↓
FROM

どのデータを？
        ↓
WHERE

何を取得する？
        ↓
SELECT

どう並べる？
        ↓
ORDER BY

何件取得する？
        ↓
LIMIT

というように、日本語で考えてからSQLに変換すると理解しやすくなります。

SQLは暗記するよりも、

「このデータベースから、どんなデータを取り出したいのか？」

を考えることが大切です。

まずは SELECT と WHERE から実際にSQLを書いてみて、慣れてきたら JOIN や GROUP BY に進むと理解しやすいと思います。

今後はSQLの文法だけでなく、

テーブル設計
主キー・外部キー
正規化
インデックス
トランザクション
SQLの実行速度
EXPLAIN を使ったSQLの調査

なども学んでいくと、より実務で使えるデータベースの知識につながります。

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