IT初心者向けにわかりやすく説明すると「あらゆる情報が整理されている収納箱」のようなものと言えます。

データベースという概念が誕生する前は「〇〇の情報が知りたいなら東京にいく」「■■が知りたいなら大阪に行く」といったように、補完されている場所も形式もバラバラで、一元的な管理が行えませんでした。

そこで必要なデータを決められた形式で保持するための仕組みとして考えだされたのがデータベース。

システムエンジニアの世界では "DataBase" の頭文字をとって「DB」と呼ぶのが一般的。

このページでは、IT初心者向けに「データベースとは何か？」を１からわかりやすく解説します

プログラマーやシステムエンジニアを目指す方であれば、知らないと恥ずかしい超・基本知識の１つ。是非最後までご覧ください。

データベースとは

冒頭でも簡単にご説明した通り、データベースは一言で説明すると「様々なデータを決まった形で整理して集めたもの」「それを実現するための仕組み」です。

「様々なデータを決まった形で整理して集めたもの」「それを実現するための仕組み」－。

この定義に当てはまるものは基本的にデータベースと呼んでOK。

ただし、このページではより実践的に「システム」「IT」の世界における「データベース」の意味や特徴に焦点を当てて解説していきます。

1. 広義の意味での「データベース」
   • 定義：一定の基準や体系に従って集められ、整理・格納された情報やデータの集まり。
   • 例：図書館（物理的な本や資料の集合）、成績表（学生の成績データの集合）、アルバム（写真の集合）など。
   • 特徴：物理的・電子的問わず、情報やデータを一元的に集約・保管している場所やシステム全般を指す。
2. システムの世界での「データベース」
   • 定義：コンピュータシステム上で動作し、データの保存、検索、更新、削除などを効率的に行うためのソフトウェアやシステム。
     →データの持続性、整合性、並行アクセスのサポートなどの機能を持つ。
   • 例：Oracle、MySQL、PostgreSQL、MongoDBなどのデータベース管理システム（DBMS）。
   • 特徴：通常、特定のクエリ言語（例：SQL）を使用してデータにアクセスし、データの整合性やセキュリティを保ちながら、高速にデータを処理することが可能。

データベースの役割

IT / システムの文脈のおける「データベース」。その主な目的は、複数のデータを一元的に保存し、必要なデータを簡単に検索・取得・追加・更新・削除することができるようにすること。これにより、企業や組織が効率的に情報を扱うことができます。

Tips：データベースの歴史

補足としてデータベースの成り立ち・歴史を簡単にご説明したいと思います。

データベースという用語はDoD (Department of Defense = 米国国防省) で誕生しています。アメリカ国内で散在していた様々な軍事情報を一か所に集め、そこを見れば国内すべての軍事情報をすべて把握できるようにしたのがデータベースの起源です。

データベースという概念が誕生する前は、〇〇の情報を知りたいなら□□の図書館へ・・・△△の情報を知りたいなら●●の大学へ・・・・と情報収集するにも膨大な労力が必要でした。もっと言うと、そもそもあまり「情報」「データ」というものが今ほど重要視されていなかった時代に、情報の重要性を認識しその必要性に応じて誕生したのが「データベース」です。

散在している情報を１か所に集積し、決まった形で管理・保持することで、必要な情報を素早く収集することが可能にしたい！　→これが "データベース" の起源です。

データベースの例

データベースはシステムの世界に限らず実は様々な場面で利用されています。

広い意味で言うと、電話帳やアドレス帳、クラスの生徒名簿など、決まった形でデータが集められているのでデータベースの例と言えます。

我々はこのように様々な場面でデータベースを活用していることが分かります。

もしデータベースがなかったら、〇〇さんの電話番号が知りたい！思っても、過去のメモなどを頑張って探したり、知っている人に聞いたりしないといけません。

同じようにシステムの世界でも、決まったデータを決まった形で整理・保持しておくことは、システムの効率性を高めるうえで非常に重要なことなのです。

では、コンピュータの世界ではどのようにデータを管理・整理しているのでしょうか。次に、コンピュータ内部におけるデータ保持形式の違いに着目してデータベースを分類して解説します。

データベースの種類

データベースは、どのような形でデータを保持するか？という観点で見た際、以下の３種類に分類することができます。

３種類のデータベース

• リレーショナルデータベース
  ⇒エクセルのように表形式でデータを保存する
• 階層型データベース
  ⇒ツリー状にデータを保存する
• ネットワーク型データベース
  ⇒データを相互に関連付けて保存する

ここでは、代表的な３つのデータベースを見ていきながら、データベースのイメージを深めていきましょう。

リレーショナルデータベース

データベースの中で最も一般的に利用されるのがリレーショナルデータベースです。

リレーショナルデータベースは、エクセルのように表形式（テーブル）であらわされるデータベースで、テーブル間の関係（リレーション）を定義することでデータの結びつきや関連性をわかりやすく表します。

普段何気なく利用している電話帳や、学校の先生が使っていた出席簿などは、リレーショナルデータベースの原型とも言えます。そのうえで、リレーショナルデータベースの特徴は「リレーショナル」の名の通り（学生の個人情報を保持するテーブルや、成績を管理するテーブルなどを表形式で整理しつつ）それら２つのテーブルの関連性がわかるように整理されていることが特徴です。

「データベースといえばリレーショナルデータベース」と言っても過言ではないぐらいポピュラーな形式。データベースの勉強をする＝リレーショナルデータベースの勉強をする　という感じなので、リレーショナルデータベースという用語は必須で頭に入れておきましょう。

リレーショナルデータベースを専門的に解説すると

リレーショナルデータベースをより専門的に説明すると、表形式のデータを使用してデータを保存・管理するためのデータベースモデルと説明できます。

このモデルでは、データが複数のテーブルに分割され、各テーブルには行と列があります。

各テーブルは列に対応する「フィールド」と行に対応する「レコード」で構成され、フィールドにはテーブル内で保存されるデータの種類に応じてデータ型が定義されます。レコードには、テーブル内の各フィールドに対応する値が含まれます。

リレーショナルデータベースでは、複数のテーブルをリレーション（関連）として定義することができます。これにより、異なるテーブル間でデータを結合することができます。

例えば、生徒情報を保存するテーブルと成績情報を保存するテーブルがある場合、これら2つのテーブルを生徒の所属するクラスに関連付けることで、クラスごとの科目の点数を簡単に取得することが可能になります。

リレーショナルデータベースは、データの整合性を維持しやすく、柔軟性があります。

SQL（Structured Query Language）を使用してデータの検索、更新、挿入、削除などを行うことができます。そのため、リレーショナルデータベースは、現代のアプリケーションやビジネスにおいて、最も一般的に使用されているデータベースモデルの1つです。

参考　SQLとは？

階層型データベース

階層型データベースは、データを階層型の親子関係で表現するデータベースです。

上記の階層型データベースの例では、英語の点数を各生徒別に保持しています。Cさんの点数は、英語 ＞ C と階層をたどることで取得することができます。

この他にも階層型データベースの例としては、会社の組織図やOSのファイル管理システム（ディレクトリ）が分かりやすいかと思います。

階層型データベースのポイントは、データをツリー構造で表すということ。 そして1つのデータが他の複数のデータに対して、親子関係をもつということがポイントです。

class Department:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.sub_departments = []

    def add_sub_department(self, department):
        self.sub_departments.append(department)

    def display(self, level=0):
        print('  ' * level + self.name)
        for sub_department in self.sub_departments:
            sub_department.display(level + 1)

root = Department("会社")
sales = Department("営業部")
root.add_sub_department(sales)
sales.add_sub_department(Department("東京営業部"))
sales.add_sub_department(Department("大阪営業部"))

root.display()

# 会社
#   営業部
#     東京営業部
#     大阪営業部

ネットワーク型データベース

ネットワーク型データベースは、階層型データベースに代わるデータモデルの1つで、データの関係性を以下のようなグラフ構造で表現する方法です。

ネットワーク型データベースは、複数のデータレコードが相互に関連している場合に使用されます。各レコードは、複数の「親」レコードおよび「子」レコードにリンクすることができます。

例えば、会社の組織図を考えてみると、ネットワーク型データベースでは、部下が複数の上司を持つ場合に柔軟に対応できます。上司と部下の関係がツリー構造で表現される階層型データベースではそれが表現できません。

また同様に下記のネットワーク型データベースを見れば、Aさんは国語と英語を受験していますが、Cさんは英語しか受験していないということが分かります。

ネットワーク型データベースは従来の階層型データベースに比べて柔軟性が高く、複雑な関係を持つデータを扱うのに適しています。が、データの整合性を維持するために、リンクの数やパスの長さに制限がある場合があるという点がデメリットです。

【まとめ】データベースとは？

参考　SQLとは？（初心者向け解説）

名前に「window」と付いているのは、この関数が「視点（ウインドウ）」を移動させながら、その「ウインドウ」内のデータに基づいて計算を行うからです。

具体的には、ある行を中心に、その前後の行を「window」として捉え、その範囲内のデータを使って計算を行うイメージ。例えば、4日間の平均売上を求めたいとき、1日目、2日目、3日目、4日目の売上をウインドウ（＝計算範囲）として捉え、その平均を計算する、というようなことがwindow関数で可能です。

このページではwindow関数の基本を１からわかりやすく初心者向けに解説します。

プログラマーやシステムエンジニアを目指す方であれば知らないと恥ずかしい基本知識です。是非最後までご覧ください。

参考　【初心者向け】SQLの基本構文ルール

window関数とは？

window関数は、SQLの強力な機能の1つで、各行に対して、ある「window」と呼ばれる範囲内の行を基に計算を行う関数です。これにより、各行の相対的な情報、たとえば「この行の前の行の値は何か？」や「このグループ内でのこの行のランクは？」などを求めることができます。

window関数は通常の集計関数と異なり、結果セットの行数を変えずに各行に対して情報を提供します。

window関数の構文ルール

window関数を使用する際の基本的な構文は以下のようになります。

<関数名>(<式>) OVER (
    PARTITION BY <分割列>
    ORDER BY <並び替え列>
    <フレーム範囲指定>
)

1. <関数名>(<式>):
   • 使用するwindow関数の名前と、その関数に渡す引数または式。
   • OVER はwindow関数を利用しますよ！という宣言・印だと理解すればOK。
2. PARTITION BY <分割列>:
   • PARTITION BYオプションを使って、データを特定の列の値に基づいてグループに分けることができる。→これにより、各グループ内でwindow関数が適用される。
   • GROUP BY と同じようなイメージでOK。
3. ORDER BY <並び替え列>:
   • ウインドウ内のデータの順序を定義します。この順序は、ランキング関数や前後の行との比較を行う関数など、関数の動作に影響を与えます。
4. <フレーム範囲指定>:
   • window関数がどの範囲のデータを考慮して計算を行うかを指定します。例えば「現在の行から2行前まで」や「現在の行から次の行まで」といった具体的な範囲を定義できます。指定しない場合は、PARTITION全体が考慮されるのがデフォルトです。

と、文字だけではイメージしづらいかと思いますので、具体例を用いながらご説明します。

サンプル　studentsテーブルの例

| id | name    | score |
|----|---------|-------|
| 1  | Alice   | 85    |
| 2  | Bob     | 90    |
| 3  | Charlie | 85    |
| 4  | David   | 92    |
| 5  | Eve     | 88    |
|----|---------|-------|

↑のテーブルを例に説明します。このテーブルは5人の生徒のテストのスコアが記録されています。

ここでは代表的なwindow関数の１つ、ROW_NUMBER()を使用してスコアの高い順にランキングをつけたいと考えてみます。その例が↓。

SELECT
  name,
  score,
  ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY score DESC) AS rank
FROM
  students;

/* 結果
|---------|-------|------|
| name    | score | rank |
|---------|-------|------|
| David   | 92    | 1    |
| Bob     | 90    | 2    |
| Eve     | 88    | 3    |
| Alice   | 85    | 4    |
| Charlie | 85    | 5    |
|---------|-------|------|
*/

参考　SELECT文の基本

• ROW_NUMBER()関数は、指定されたORDER BYの順序に従って、各行にユニークな連番を割り当てる。
• OVER (ORDER BY score DESC)部分は、スコアを降順に並べ替えて、その順番に従って連番を付けることを指示。
• 結果、最もスコアが高いDavidが1位、次に高いBobが2位というようにランキングが付けられる。AliceとCharlieは同じスコアですが、ROW_NUMBER()はユニークな値を割り当てるため、異なるランクが付けられています。

この基本的な動作を理解することで、他のウインドウ関数もより理解しやすくなるでしょう。

【補足】PARTITION

PARTITION BY を使うことで、window関数を特定のカテゴリやグループごとに適用することができます。先ほどの、students テーブルに class 列を追加し、その上で ROW_NUMBER() を使用してクラスごとに順番をつけてみましょう。

↓のテーブルを利用して、クラスごとにスコアの高い順にランキングをつけてみます。

/* 利用するテーブル
|----|---------|-------|-------|
| id | name    | score | class |
|----|---------|-------|-------|
| 1  | Alice   | 85    | A     |
| 2  | Bob     | 90    | B     |
| 3  | Charlie | 85    | A     |
| 4  | David   | 92    | B     |
| 5  | Eve     | 88    | A     |
|----|---------|-------|-------|
*/

-- クエリ
SELECT
  name,
  score,
  class,
  ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY class ORDER BY score DESC) AS rank_in_class
FROM
  students
ORDER BY
  class, rank_in_class;

/* 結果
| name    | score | class | rank_in_class |
|---------|-------|-------|---------------|
| Eve     | 88    | A     | 1             |
| Alice   | 85    | A     | 2             |
| Charlie | 85    | A     | 3             |
| David   | 92    | B     | 1             |
| Bob     | 90    | B     | 2             |
|---------|-------|-------|---------------|
*/

解説

• PARTITION BY class によって、データはクラスごとに分けられる→結果、各クラス内で独立したランキングが生成される。
• ORDER BY score DESC により、各クラス内でのランキングはスコアの降順にソートされる。
  →クラスAではEveが1位、クラスBではDavidが1位に。

このように、PARTITION BY を使うことで、ウインドウ関数を特定のカテゴリやグループごとに適用することができます。

フレーム範囲指定

フレーム範囲指定は、window関数を適用する際の対象範囲をより細かく制御するためのものです。通常、window関数は特定の行に基づいて、その行を中心に前後の範囲で計算を行いますが、フレーム範囲指定を使うことでその計算範囲を具体的に定義することができます。

<関数名>(<式>) OVER (
    PARTITION BY <分割列>
    ORDER BY <並び替え列>
    ROWS <範囲指定>
)

ROWS の代わりに RANGE も利用できますが、その動作は異なります。ここでは、まず ROWS を用いたフレーム範囲指定について詳しく説明します。

以下は、フレーム範囲指定の一般的な使用方法の例です。

1. ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING:
   • 現在の行を中心に、1行前と1行後を含む範囲で関数を適用します。
2. ROWS UNBOUNDED PRECEDING:
   • 現在の行から、最初の行までの範囲で関数を適用します。
3. ROWS 2 FOLLOWING:
   • 現在の行から、2行後までの範囲で関数を適用します。

サンプル　3日移動平均の計算

/* 利用するsalesテーブル
|------------|--------------|
| date       | sales_amount |
|------------|--------------|
| 2023-01-01 | 100          |
| 2023-01-02 | 110          |
| 2023-01-03 | 90           |
| 2023-01-04 | 95           |
| 2023-01-05 | 105          |
|------------|--------------|
*/

-- 各日の売上の3日移動平均を計算するためのSQLクエリ
SELECT
  date,
  sales_amount,
  AVG(sales_amount) OVER (
    ORDER BY date
    ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING
  ) AS moving_avg_3days
FROM
  sales;

/* 結果
|------------|--------------|------------------|
| date       | sales_amount | moving_avg_3days |
|------------|--------------|------------------|
| 2023-01-01 | 100          | 105              |
| 2023-01-02 | 110          | 100              |
| 2023-01-03 | 90           | 98.33            |
| 2023-01-04 | 95           | 96.67            |
| 2023-01-05 | 105          | 100              |
|------------|--------------|------------------|
*/

解説

• ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING によって、各日の売上の1日前、当日、1日後の3日間のデータを対象として平均を計算。

フレーム範囲指定を利用することで、累積計算や移動平均、前後のデータとの差分計算など、さまざまな集計処理を行うことができます。

よく使われるwindow関数の紹介

window関数は非常に多岐にわたるため、ここでは特によく使われるwindow関数をいくつか使い方を簡潔に紹介します。

1. ROW_NUMBER()

• 説明: 各行に一意の連続する番号を割り当てます。主にランキングや行番号付けに使用されます。
• 例: 各商品の売上順にランキングをつける場合

ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY sales_amount DESC)

さらに詳しく→　ROW_NUMBER関数　

2. RANK()

• 説明: 各行にランキングを割り当てますが、同じ値を持つ行には同じランクを割り当て、次のランクはスキップされます。
• 例: 各学生のテストスコアのランキングを付ける場合

RANK() OVER (ORDER BY score DESC)

3. DENSE_RANK()

• 説明: RANK()と同様にランキングを割り当てますが、同じ値を持つ行には同じランクを割り当て、次のランクはスキップされません。
• 例: スポーツのポイントランキングで、同点者がいても次の順位をスキップせずに付ける場合

DENSE_RANK() OVER (ORDER BY points DESC)

4. NTILE(n)

• 説明: データを指定したnの数だけの等しいサイズのバケットに分割します。
• 例: 学生を4つのグループに分ける場合

NTILE(4) OVER (ORDER BY score)

5. LAG()

• 説明: 指定したカラムの前の行の値を取得します。
• 例: 各月の売上と前月の売上の差分を計算する場合

sales_amount - LAG(sales_amount) OVER (ORDER BY month)

6. LEAD()

• 説明: 指定したカラムの次の行の値を取得します。
• 例: 各月の売上と次月の売上の差分を計算する場合

sales_amount - LEAD(sales_amount) OVER (ORDER BY month)

7. FIRST_VALUE(), LAST_VALUE()

• 説明: ウィンドウの最初の値や最後の値を取得します。
• 例: 各月の売上とその四半期の最初の月の売上を比較する場合

sales_amount - FIRST_VALUE(sales_amount) OVER (ORDER BY month)

これらの関数は、ビジネスやデータ分析の現場で頻繁に使われます。適切な関数を選ぶことで、複雑な集計や解析を効率的に行うことができます。

まとめ：window関数とは？

/* 利用するテーブル
|------------|------------|--------------|
| date       | product_id | sales_amount |
|------------|------------|--------------|
| 2023-01-01 | A          | 100          |
| 2023-01-02 | A          | 110          |
| 2023-01-03 | A          | 90           |
| 2023-01-01 | B          | 95           |
| 2023-01-02 | B          | 105          |
| 2023-01-03 | B          | 105          |
|------------|------------|--------------|
*/

-- 各製品ごとに日付を基にした売上の3日移動平均を計算するSQLクエリ
SELECT
  date,
  product_id,
  sales_amount,
  AVG(sales_amount) OVER (
    PARTITION BY product_id
    ORDER BY date
    ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING
  ) AS moving_avg_3days
FROM
  sales;

/* 結果
|------------|------------|--------------|------------------|
| date       | product_id | sales_amount | moving_avg_3days |
|------------|------------|--------------|------------------|
| 2023-01-01 | A          | 100          | 105              |
| 2023-01-02 | A          | 110          | 100              |
| 2023-01-03 | A          | 90           | 100              |
| 2023-01-01 | B          | 95           | 100              |
| 2023-01-02 | B          | 105          | 101.67           |
| 2023-01-03 | B          | 105          | 105              |
|------------|------------|--------------|------------------|
*/

-- PARTITION BY product_id により、各製品ごとにウィンドウ関数を適用。
-- ORDER BY date で、日付の昇順にデータを整列しています。
-- ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 FOLLOWING で、各日の売上の1日前、当日、1日後の3日間のデータを対象として平均を計算。

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SELECT ROW_NUMBER() OVER() as rownum, *
FROM sample_data;

参考　SELECT文の基本

• ROW_NUMBER()は、結果セットの行に連番を付与する関数。
• ORDER BYを使って、特定の順序で番号を付けることが可能。
• PARTITION BYを使うと、指定した列の値ごとに番号付けをリセットすることができる。

参考　window関数とは？

このページではROW_NUMBER関数の基本を１からわかりやすく初心者向けに解説します。

プログラマーやシステムエンジニアを目指す方であれば知らないと恥ずかしい基本知識です。是非最後までご覧ください。

参考　【初心者向け】SQLの基本構文ルール

ROW_NUMBER関数とは？

ROW_NUMBER()はSQLのウィンドウ関数の１つで、データセットの各行に一意の連続する番号（行番号）を付与するときに使用します。主に、行に番号をつけたい場面や特定の条件でのランキングをつけたい場面などで使用されます。

実際のデータに変更を加えるわけではなく、クエリの結果として表示されるデータに一時的に番号を付けるためのものです。

ROW_NUMBER関数：構文ルール

ROW_NUMBER() OVER (
    [PARTITION BY 列名1, 列名2, ... ]
    [ORDER BY 列名A [ASC | DESC], ... ]
)

• PARTITION BY
  • オプション（任意）：特定の列を基にしてデータをグループ分けし、そのグループごとに行番号を1から付け直します。
• ORDER BY
  • オプション（任意）：行番号を付与する際の順序を指定するためのもので、指定した列の順に従って行番号が付与されます。

サンプルコード１　studentsテーブル

/* サンプルデータ
|----|---------|-------|
| id | name    | score |
|----|---------|-------|
| 1  | Alice   | 85    |
| 2  | Bob     | 90    |
| 3  | Charlie | 85    |
| 4  | David   | 92    |
| 5  | Eve     | 88    |
|----|---------|-------|
*/

SELECT 
    ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY score, name) as rownum,
    id, 
    name, 
    score
FROM students;

/* 実行結果
scoreの昇順（低いスコアから高いスコアへ）に基づいて行番号が付与された結果が得られる
|--------|----|---------|-------|
| rownum | id | name    | score |
|--------|----|---------|-------|
| 1      | 1  | Alice   | 85    |
| 2      | 3  | Charlie | 85    |
| 3      | 5  | Eve     | 88    |
| 4      | 2  | Bob     | 90    |
| 5      | 4  | David   | 92    |
|--------|----|---------|-------|
*/

サンプルコード２　employeesテーブル

/* 
サンプルデータ: employees
|----|---------|------------|--------|
| id | name    | department | salary |
|----|---------|------------|--------|
| 1  | Alice   | HR         | 5000   |
| 2  | Bob     | Sales      | 5500   |
| 3  | Charlie | HR         | 5200   |
| 4  | David   | Sales      | 5300   |
| 5  | Eve     | Sales      | 6000   |
|----|---------|------------|--------|
*/

-- 部署（department）ごとに給与（salary）の昇順で行番号を付けるクエリ
SELECT 
    ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY department ORDER BY salary) as rownum,
    id, 
    name,
    department,
    salary
FROM employees;

/* 実行結果
|--------|----|---------|------------|--------|
| rownum | id | name    | department | salary |
|--------|----|---------|------------|--------|
| 1      | 1  | Alice   | HR         | 5000   |
| 2      | 3  | Charlie | HR         | 5200   |
| 1      | 4  | David   | Sales      | 5300   |
| 2      | 2  | Bob     | Sales      | 5500   |
| 3      | 5  | Eve     | Sales      | 6000   |
|--------|----|---------|------------|--------|
*/

このクエリの実行結果を見ると、PARTITION BYの効果により、部署ごとに行番号が1から始まっています。そして、その中でORDER BYにより給与の昇順に行番号が付けられていることがわかります。

このように、PARTITION BYとORDER BYを組み合わせることで、特定のカテゴリやグループ内での順序付けを行うことができます。

ROW_NUMBER関数を利用する際の注意点

最後にROW_NUMBER関数を利用する際の注意点について補足しておきます。

この関数はよく利用する関数でもあるので、特に以下の点を押さえておくことが重要です。

1. 一意性の確保

ROW_NUMBER()関数は、指定した順序で行に一意の番号を付与します。しかし、同じ値を持つ行（つまり順序が同じ行）が複数存在する場合、それらの行の順序はデータベースエンジンに依存するため、必ずしも一定ではありません。

/* サンプルデータ: students
|----|---------|-------|
| id | name    | score |
|----|---------|-------|
| 1  | Alice   | 85    |
| 2  | Bob     | 85    |
| 3  | Charlie | 90    |
|----|---------|-------|
*/

SELECT 
    ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY score) as rownum,
    id, 
    name, 
    score
FROM students;

/* 実行結果 (順序は不確定)
|--------|----|---------|-------|
| rownum | id | name    | score |
|--------|----|---------|-------|
| 1      | ?  | ?       | 85    |
| 2      | ?  | ?       | 85    |
| 3      | 3  | Charlie | 90    |
|--------|----|---------|-------|
*/

このクエリでは、AliceとBobのscoreが同じであるため、それらに付与される行番号の順序は不確定です。

一意の順序を確保するためには、ORDER BY句に複数の列を追加することで、一意性を強制することができます。以下のように、scoreの後にidを追加してみます。

/* サンプルデータ: students
|----|---------|-------|
| id | name    | score |
|----|---------|-------|
| 1  | Alice   | 85    |
| 2  | Bob     | 85    |
| 3  | Charlie | 90    |
|----|---------|-------|
*/

SELECT 
    ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY score, id) as rownum,
    id, 
    name, 
    score
FROM students;

/* 実行結果 (一意の順序が確保される)
|--------|----|---------|-------|
| rownum | id | name    | score |
|--------|----|---------|-------|
| 1      | 1  | Alice   | 85    |
| 2      | 2  | Bob     | 85    |
| 3      | 3  | Charlie | 90    |
|--------|----|---------|-------|
*/

このクエリでは、scoreが同じ場合、次にidの順番を考慮するため、一意の順序が確保されます。

2. 性能に関する注意点

大量のデータを扱う場合、ROW_NUMBER()関数の計算には時間がかかることがあります。特にPARTITION BYやORDER BYを使った複雑なソートや分割を行う際には、パフォーマンスの低下が考えられます。

適切なインデックスの作成やクエリの最適化を検討することが重要です。

3. ROW_NUMBER() vs RANK() vs DENSE_RANK()

ROW_NUMBER()以外にも、RANK()やDENSE_RANK()などの関数があります。これらの関数も行に番号を付与するのに使用されますが、同じ値を持つ行に対する取り扱いが異なります。

使用する関数を選択する際には、それぞれの動作を理解して、目的に合った関数を選択することが重要です。

4. バージョンやデータベースの種類による違い

ROW_NUMBER()関数は、多くのリレーショナルデータベースシステムでサポートされていますが、使用できるバージョンや具体的な動作、性能などにはデータベースの種類やバージョンによる違いがあります。

公式のドキュメントやリファレンスを確認することをおすすめします。

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参考　SQLとは？

SELECT COUNT(対象カラム)
FROM テーブル名
WHERE 条件（任意）;

COUNT関数は指定したテーブル/カラムに存在するレコード数を返してくれます。

DISTINCTキーワードやGROUP BYキーワードと同時に利用したりすると、できることがたくさん増えるので理解必須の基本知識です。

このページではCOUNT関数の構文ルール / 利用する際の注意点を初心者でも理解できるように１分で解説します。

プログラマー/システムエンジニアを目指す方であれば知らないと恥ずかしい超・重要知識です。是非最後までご覧ください。

参考　【初心者向け】SQLの基本構文ルール

SQL：COUNT関数の基本

COUNT関数の基本構文ルールは以下の通り。

SELECT COUNT(対象カラム)
FROM テーブル名
WHERE 条件（任意）;

レコード数をカウントしたいカラム名を "COUNT" で囲んであげるだけの簡単な構文です。もしくは、カラムを指定せずに *（アスタリスク）でテーブルのレコード数をシンプルに取得することも可能。

以下のテーブルに含まれるレコード数をカウントしてみます。

SELECT COUNT(*)
FROM MemberList;

-- 結果「8」

結果は「８」となります。レコード数が８個あるので、その結果が返ってきてくるということ。

カラムを指定してCOUNT関数を利用する

先ほどは COUNT(*) のようにカラムを指定せずに単純にレコード数をカウントしました。

SELECT COUNT(*)
FROM MemberList;
--カラムを指定せずにレコード数をカウント

ですが、例えば Department カラムではNULL値が２行含まれており、このNULLを除外したレコード件数をカウントしたいような場合も存在します。

この場合は、Departmentカラムを以下のように指定してカウントすることで実現することができます。

SELECT COUNT(Department)
FROM MemberList;
--カラム "Department" を指定してカウント

この場合、NULL値がカウントされないので、結果は「６」となります。

COUNT関数の注意点

COUNT関数の大きな注意点がこのNULLのカウント方法にあります。

例えば、以下のテーブルをカラムを指定せずにカウントしてみます。

SELECT COUNT(*) FROM MemberList;
--カラムを指定せずにレコード数をカウント

普通に考えるとどのカラムもNULLなので、結果は０となりそうですが、実はこのSQLを実行すると「８」が返って来ます。

これは、COUNT関数が以下のような性質を持っていることが理由です。

つまり、以下のSQLを実行した場合は「８」と「０」が取得されるということ。

SELECT COUNT(*), COUNT(Department)
  FROM MemberList;

--COUNT(*)⇒8  /  COUNT(Department)⇒0

以上がCOUNT関数の大きな注意点です。SQL初心者にとって陥りがちな罠の１つですので、しっかりと押さえておきましょう。

Tips：DISTINCTキーワードとの合わせ技

COUNT関数はDISTINCTと組み合わせて利用することも可能です。

SELECT COUNT(DISTINCT Department)
FROM MemberList;

-- 結果「3」
-- Department列の重複を削除してカウント

Department列には「総務部」「財務部」「営業部」の３つの重複しないレコードが存在するため、結果は３となります。

先ほど解説した通り、COUNT(カラム名) とした場合はNULLを除外するので４では返って来ません。

SELECT COUNT(*)
FROM (SELECT DepartMent FROM MemberList );

-- テーブルの作成
CREATE TABLE students (
    id INT PRIMARY KEY,
    first_name VARCHAR(255),
    last_name VARCHAR(255),
    age INT
);

-- データの挿入
INSERT INTO students (id, first_name, last_name, age)
VALUES (1, 'John', 'Doe', 20);

INSERT INTO students (id, first_name, last_name, age)
VALUES (2, 'Jane', 'Smith', NULL);

INSERT INTO students (id, first_name, last_name, age)
VALUES (3, 'Bob', 'Johnson', 22);

INSERT INTO students (id, first_name, last_name, age)
VALUES (4, 'Alice', 'Martin', 24);

-- SELECT COUNT
SELECT COUNT(*) FROM students;

/* 結果
4
*/

--age 列を指定してカウント
SELECT COUNT(age) FROM students;

/* 結果
3

COUNT(age)はageカラムのNULL値を除外してレコード数をカウントします。
このサンプルコードでは1つのレコードにNULL値が含まれているため、
カウントは4から1つ減って3になります。
*/

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参考　SQLとは？

DISTINCTはSELECTした結果から "重複するレコードを除外する" オプションです。

このページではDISTINCTの構文ルールや利用方法の注意点を解説します。難しい内容ではないので１分ほどでマスターできます。

プログラマー/システムエンジニアを目指す方であれば知らないと恥ずかしい超・基本知識です。是非最後までご覧ください。

参考　SELECT文の基本

SELECT：DISTINCTの構文ルール

-- 基本形
SELECT DISTINCT カラム名
FROM テーブル名;

-- 複数のカラムに適用
SELECT DISTINCT カラム名1, カラム名2
FROM テーブル名;

1. 位置: DISTINCTキーワードは、SELECT文の直後に配置。
2. 対象: DISTINCTは１つ以上のカラムに適用され、そのカラムの組み合わせに対してユニークなレコードを返します。
3. 組み合わせ: 複数のカラムにDISTINCTを適用する場合、カラムの間にカンマ(,)を使用して区切る。

DISTINCTはSELECT句で指定するカラム名の前に記述します。

以下のテーブルから、"Department" 列を重複を除外したい場合のサンプルコードがこちら。

SELECT DISTINCT Department 
  FROM MemberList;

"Department" 列の重複が削除され、以下の結果が得られます。

もし、DISTINCTを用いずに単純にSELECTした場合は以下の結果が得られます。

SELECT Department 
  FROM MemberList;

NULLも１種類としてカウント

DISTINCTを用いた場合はNULL値も１種類のデータとしてカウントされます。

例えば、どこにも所属していない社員がいるような場合。

この場合、DISTINCTを用いるとNULLも消えずに選択されます。

SELECT DISTINCT Department 
  FROM MemberList;

NULLを出力したくない場合は、WHERE句でNULLを除外するように指定しましょう。

DISTINCTで複数のカラムを指定する場合

DISTINCTは以下のように複数のカラムを指定することも可能です。

SELECT DISTINCT Name, Department 
  FROM MemberList;

複数のカラムを指定する場合は、指定したカラムの組み合わせがすべて一意に決まるように重複が除かれます。

以上のように、Name列が "山田" かつDepartment列が "営業部" のように、組み合わせの結果が重複しているものが削除されるという点を押さえておきましょう。

初心者にとっては少しだけ難しいかもしれませんが、これだけ覚えればDISTINCTは完璧です。

DISTINCT は先頭のカラムの前にしか置けない

DISTINCTは先頭のカラムの前にしか記述することができません。

例えば、これはNG例。

SELECT Number, DISTINCT Department 
  FROM MemberList;

Department列の重複だけを削除したいと考えるとこのような使い方をしがちですが、これはSQLの構文ルール違反です。よくあるミスの１つです。

DISTINCTキーワードの注意点

DISTINCTキーワードを使用する際の注意点について、サンプルコードを用いながらご説明します。

注意点１　パフォーマンス

• DISTINCTは重複するレコードを除外するため、内部的にはソートやグルーピングが行われることがあります。そのため、大量のデータが存在するテーブルに対して使用するとパフォーマンスが低下する可能性があります。
• インデックスの有無や設計もパフォーマンスに影響します。

注意点２　結果の順序

• DISTINCTの後に続くカラムの順序は結果の表示順に影響しますが、ユニーク性の評価には影響しません。

-- 例1
SELECT DISTINCT column1, column2
FROM some_table;

-- 例2
SELECT DISTINCT column2, column1
FROM some_table;

-- 上記２つのSQLはユニークなレコードのセットは同じになりますが、結果の表示順は異なる可能性があります。

SELECT DISTINCTのまとめ

• DISTINCTはSELECTした結果から "重複するレコードを除外する" オプション

-- 基本形
SELECT DISTINCT カラム名
FROM テーブル名;

-- 複数のカラムに適用
SELECT DISTINCT カラム名1, カラム名2
FROM テーブル名;

サンプルコード

-- テーブルの作成
CREATE TABLE employees (
    id INT PRIMARY KEY,
    first_name VARCHAR(255),
    last_name VARCHAR(255),
    job_title VARCHAR(255)
);

-- レコードの挿入
INSERT INTO employees (id, first_name, last_name, job_title)
VALUES (1, 'John', 'Doe', 'Software Engineer');

INSERT INTO employees (id, first_name, last_name, job_title)
VALUES (2, 'Jane', 'Smith', 'Software Engineer');

INSERT INTO employees (id, first_name, last_name, job_title)
VALUES (3, 'Bob', 'Johnson', 'Project Manager');

INSERT INTO employees (id, first_name, last_name, job_title)
VALUES (4, 'Alice', 'Martin', 'Data Analyst');

INSERT INTO employees (id, first_name, last_name, job_title)
VALUES (5, 'Charlie', 'Brown', 'Data Analyst');

-- SELECT DISTINCT
SELECT DISTINCT job_title
FROM employees;

/* 結果
job_title
------------------
Software Engineer
Project Manager
Data Analyst

重複するjob_titleが取り除かれ一意のjob_titleのみが表示される
*/

参考　CREATE TABLE / INSERT

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SELECT 列名1, 列名2, ... 
FROM テーブル名
WHERE 条件式;

参考　SQLとは？

SELECT文は何も見なくてもすらすらと書けるのが、プログラマー/システムエンジニアとしての基本です！是非最後までご覧ください。

SELECT文の基本を知らないと、どの言語を扱うプログラマーであっても現場でも大変苦労します。このページの内容は確実に理解するようにしましょう！

"SELECT" は大文字で書けば良い？小文字で書けば良い・・・？

SQLの基本的な記述ルールが実は曖昧・・・。という方は以下の記事も併せてご覧ください。

【SQL】基本的な記述ルール5つを１分で解説

【SQL入門】SQL文を記述する際の基本ルール４つを解説します。OK例/NG例のそれぞれをサンプルコード付きでわかりやすく説明しています。たった今SQL文でエラーが発生して「ハマってる」人は必見です。

it-biz.online

2023.10.04

SELECT文の基本

テーブルからデータを取得する際の基本的なSELECT文は以下の通りです。

SELECT 列名1, 列名2, ... 
FROM テーブル名
WHERE 条件式;

• SELECT: 取得したいカラム（列）を指定します。
• FROM: どのテーブルからデータを取得するかを指定します。
• WHERE（任意）: 取得するデータの条件を指定します。この句はオプションで、指定しなければテーブルの全てのデータが取得されます。

句（clause）

句 とはSQLを構成する要素のこと。SELECT / FROM などのSQLキーワードから始まるフレーズを指します。

SELECT句やFROM句などというように「SQLキーワード＋句」とセットで呼称するのが一般的です。

以下は、employeesというテーブルからfirst_nameとlast_nameを取得する例です。

取得したいカラムが複数ある場合は「,」で区切ります。

/* 対象テーブルのレコード
+----+------------+-----------+-------------+
| id | first_name | last_name | department  |
+----+------------+-----------+-------------+
|  1 | John       | Doe       | Engineering |
|  2 | Jane       | Smith     | HR          |
|  3 | Alice      | Johnson   | Sales       |
|  4 | Bob        | White     | Engineering |
+----+------------+-----------+-------------+
*/

-- 全ての従業員の名前を取得
SELECT first_name, last_name 
FROM employees;

/* 結果
+------------+-----------+
| first_name | last_name |
+------------+-----------+
| John       | Doe       |
| Jane       | Smith     |
| Alice      | Johnson   |
| Bob        | White     |
+------------+-----------+
*/

-- first_nameが"John"である従業員の名前と部署を取得
SELECT first_name, last_name, department
FROM employees 
WHERE first_name = 'John';

/* 
+------------+-----------+-------------+
| first_name | last_name | department  |
+------------+-----------+-------------+
| John       | Doe       | Engineering |
+------------+-----------+-------------+
*/

↑の形がSELECT文の基本中の基本です。

WHERE：抽出条件の指定

WHERE句についてはいくつかの注意点があるので、１から基本から再度振り返っておきます。

• WHERE（任意）: 取得するデータの条件を指定。指定しなければテーブルの全てのデータが取得される。

例えば、↓のテーブルから「Suzuki」さんに関するデータを取得したいような場合。

このようなシーンで利用されるのがWHERE句です。

レコードを抽出する条件を指定する場合、以下のようにWHERE句を用います。

MemberList テーブルから "Name" 列が「Suzuki」となっているものを取得する場合のサンプルコードがこちらです。

SELECT Number, Name, Address, PhoneNumber
  FROM MemberList
 WHERE Name = "Suzuki";

SELECT *：すべてのカラムを抽出する

テーブルのカラムが多くなっていくと、１つ１つのカラムをSELECT句で指定するのは大変です。

そこで、テーブルにあるすべてのカラムを抽出したい場合は「*　アスタリスク」を用います。

SELECT *　の基本

• *はワイルドカードとして機能し、テーブル内のすべてのカラムを意味する。
• このコマンドは、テーブルの内容を迅速に確認したい時や、テーブルの構造（どのようなカラムがあるか）を知りたい場合に便利です。

SELECT *
  FROM （テーブル名）;

例えばテーブル「employees」からすべてのカラムを抽出したい場合は以下のように記述します。

SELECT * FROM employees;

結果はすべてのカラムがそのまま抽出されます。

「*」を使用すると、結果の並び順は「CREATE TABLE」で定義した通りに出力されます。

結果の並び順を変更したい場合には、SELECT句でカラム名を順番を変えて記述する必要があります。

「*」を利用すればSQL文の記述も早くなりカラム名指定などのミスも格段に減ります。

ただし、すべてのカラムを抽出する分、SQL実行のパフォーマンスも落ちてしまうというデメリットも存在します。

ちょっとしたときにSELECT文を書くようなときは「*」指定はOKですが、例えば高効率なパフォーマンスが求められる場合や、抽出したいカラムが決まっている場合は１個１個カラムを指定するように心がけることをおすすめします。

AS：カラム名に別名を付与して抽出

SQL文では、抽出するカラム名に別名を付与してレコードを抽出することが可能です。

SELECT Number      AS "番号", 
       Name        AS "氏名", 
       Address     AS "住所", 
       PhoneNumber AS "電話番号"
  FROM MemberList;

通常、テーブルのカラム名はアルファベットか数字で表されている場合が多いのですが、これだと少し分かりづらい場面があります。このようなタイミングでASキーワードを利用して日本語の別名を付与してあげたりする使い方もできます。

日本語で別名を付与する場合は必ず「"　ダブルクォーテーション」で囲んであげる必要があります。

もし、別名もアルファベットで付与する場合にはダブルクォーテーションは不要です。

SELECT Number      AS A, 
       Name        AS B, 
       Address     AS C, 
       PhoneNumber AS D
  FROM MemberList;

WHERE句では別名（AS）は使用不可

WHERE句の注意点の１つが、別名使用不可という点です。

例えば以下のような利用方法はできません。

SELECT Number      AS A, 
       Name        AS B, 
       Address     AS C, 
       PhoneNumber AS D
  FROM MemberList
 WHERE B = "Suzuki";

せっかくASキーワードで別名を付けたのだからWHERE句でも使いたい・・・！という気持ちもしますが、SQLではNGです。データベース初心者にとっては陥りがちなミスの１つでもあるので、しっかり頭に入れておきましょう。

SQL：SELECT文のまとめ

-- SELECT文の基本
SELECT * FROM employees;

-- 複雑なSELECT文
SELECT first_name, last_name, salary
FROM employees
WHERE salary > 50000
ORDER BY salary DESC;

-- より複雑なSELECT文
SELECT e1.first_name, e1.last_name, e1.salary, d.department_name
FROM employees e1
INNER JOIN (
    SELECT department_id, AVG(salary) AS avg_salary
    FROM employees
    GROUP BY department_id
) AS e2 ON e1.department_id = e2.department_id
INNER JOIN departments d ON e1.department_id = d.department_id
WHERE e1.salary > e2.avg_salary
ORDER BY d.department_name, e1.salary DESC;

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参考　SQLとは？

SQL自体は決して難しくはない言語です。ですが、初心者にとってはなかなかエラーなくSQL文を書くことも簡単ではないのではないでしょうか。

このページでは、頭に入れておきたいSQLの基本的な構文ルールを簡単に解説しておきたいと思います。

プログラマーやシステムエンジニアを目指す方であれば知らないと恥ずかしい超・基本知識です。是非最後までご覧ください。

そもそもSQLって何？という方はこちら

以下のページではSQLとは何か？データベースとは？をIT初心者向けにわかりやすく解説しています。気になった方は併せてチェックしておきましょう。

SQLとは？初心者向けにわかりやすく３分で解説【簡単】

【IT初心者向け】SQL (Structured Query Language) って何？というプログラマー/エンジニア志望の方向けにSQLの基本を１からわかりやすく解説。DDL,DCL,DMLって何？という方でも理解できるよう、豊富なサンプルコード付きでご説明します。

it-biz.online

2023.10.04

ルール１：SQLの文末は「;」セミコロン

SQL文は「;」セミコロンで終えるのが必須のルールです。

SELECT Name FROM MemberList;

参考　SELECT文

よくある初歩的なミスとして「;」セミコロンを忘れるのがSQL初心者の罠。一つひとつのSQL文は必ず「;」で終わりを示すのがルールです。

ルール２：キーワードの大文字・小文字は区別されない

SQLのキーワード（SELECTなど）は大文字・小文字の区別はされません。

したがって、以下どちらの記述で書いても結果は同じです。

SELECT Name FROM MemberList;

select Name from MemberList;

ルール３：単語は半角スペースか改行で区切る

SQLのキーワードやテーブル名、カラム名などの単語は必ず「半角スペース」か「改行」で区切ります。

SELECT Name FROM MemberList;

SELECT
Name
FROM
MemberList;

半角スペースか改行で区切らないとエラーとなります。例えば以下はNGです。

SELECTName FROM MemberList;
-- SELECT と Name の間にスペースが存在しないため構文エラー

また、これもよくある落とし穴ですが「全角スペースで区切るのもNG」です。

SELECT　Name FROM MemberList;
--SELECT と Name の間が全角スペースなのでNG

たまに、このミスを犯してドツボにはまる人もいるので、基本の「き」としてしっかり頭に入れておきましょう！

ルール４：定数は「'」で囲む

SQL文では、抽出条件を指定する場面などで「定数」を記述することができます。「定数」を記述する場合は、それが定数であることを明示するために「'」シングルコーテーションで囲みます。

CREATE TABLE MemberList (
Number INT,
Name VARCHAR(50),
Address VARCHAR(150),
----------------------------
PhoneNumber VARCHAR(13) DEFAULT '090-1234-5678'
----------------------------
);

--'090-1234-5678' は定数

参考　CREATE TABLE文

ただし、数字の定数の場合は「'」シングルコーテーションで囲む必要はありません。以下ではNumberカラムのデフォルト値として 100 を指定するSQL文の例です。

CREATE TABLE MemberList (
----------------------------
Number INT DEFAULT 100,
----------------------------
Name VARCHAR(50),
Address VARCHAR(150),
PhoneNumber VARCHAR(13) DEFAULT '090-1234-5678'
);

ルール５：１行コメントは「--」：複数行コメントは「/* */」

SQLでは文中にコメントを記述することができます。

複雑なSQL文の説明を記載しておいたりするような使い方が一般的です。

-- これは1行のコメントです
SELECT * FROM tablename;

/*
これは複数行の
コメントです
*/
SELECT * FROM tablename;

コメントはSQL実行時に一切考慮されない行なので、基本的には何を書いてもOKです。日本語で書いてもアルファベットで書いてもSQL自体の処理内容には一切影響がありません。

SELECT Name FROM MemberList;
-- MemberListからName列のレコードを取得

SELECT Name
/* このようにSQL文中に無理やりコメントを挟むこともできます。
   ですが、返って可読性を落としてしまうのでオススメできる利用方法ではありません。*/
FROM MemberList;

現在のスキルに今一つ満足できていないシステムエンジニア/プログラマーの方へ。

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SELECT文 / INSERT文、CREATE TABLE ～というような単語を聞いたことがある方もいるかもしれません。それが今回ご紹介するSQLの正体です。

このページでは、そもそもデータベースって何？SQLって何？SQLは何ができるの？という疑問をお持ちのIT初心者向けに、１から丁寧にわかりやすく３分で解説します。

専門用語はできるだけ利用せずに解説します！

プログラマーやシステムエンジニアを目指す方であれば知らないと恥ずかしい超・基本知識です！是非最後までご覧ください。

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SQLとは？わかりやすく言うと・・・

SQLはデータベースを操作するための特別な言語です。

データベースを定義したり、データを登録・更新したり、データを削除したりする際に用いる言語がSQL。

逆に言えば、SQLの理解なしでデータベースの操作を自由自在に行うことはできません。

参考　データベースとは？

前提としてデータベースとは何か？を一言で説明すると「様々なデータを決まった形で整理して集めたもの」となります。

日常で使う「アドレス帳」「電話帳」、先生が利用する「学生名簿」なども "データベースである" と説明することができます。

これらのデータをどのように整理して保存するか？（＝データベース/テーブル/ビューの定義）を定義したり、データベースから目的のデータを取り出したり、データベースへのアクセス権限を制御したりするのがSQL (Structured Query Language) の役割。

SQLと言ったら、まずは「データベースを作ったりデータベースにデータを登録したり・・・」ができるあれこれなんだな～と理解できればまずはOKです。

SQLはリレーショナルデータベースを操作する言語

この中でSQLはリレーショナルデータベースを操作するために考え出されたデータベース言語です。

エクセルのような表形式で保持されているデータからどのようにデータを取り出すか？どのようにデータベースを定義するか？はすべてSQLで行われます。

データベースは、データの保持形式に着目すると以下の３つに分類することができます。

• リレーショナルデータベース
  ⇒エクセルのように表形式でデータを保存する
• 階層型データベース
  ⇒ツリー状にデータを保存する
• ネットワーク型データベース
  ⇒データを相互に関連付けて保存する

関連　データベースとは？IT初心者向けにわかりやすく３分で解説【DB】

SQLの歴史

SQLはIBM社が1970年代に開発した "SEQUEL" (Structured English Query Language) と呼ばれるデータベース言語に由来します。

SEQUELはリレーショナルデータベースの定義や操作に特化した言語で、文法も非常に簡単で覚えやすいという特徴があったため、IBM製のデータベースだけでなく、IBM社以外のデータベースでも採用が進んでいきました。

各メーカーがお互いに協力しながら発展させていったデータベース言語が今日のSQLの起源です。

標準SQL

SQLは様々な会社が協力して発展させ標準化していったデータベース言語ですが、会社によっては多少独自の機能拡張を行ったり、独自の文法を用いたりする場合が出てきました。

会社独自の発展や機能拡張の開発などで "SQL" というデータベース言語自体が統一されていない状況を避けるために、ISO（国際標準化機構：International Organization for Standardization）がSQLの標準化を行いました。

これを標準SQLと呼びます。

標準SQLは数年に一度改定が行われ、2022年現在の最新版は "SQL:2016" となっています。

すべての規格を覚える必要はありませんが、ここでは「SQLは時代とともに少しづつ変化すること/今後もSQLの規格が変わりうること」「利用しているSQLの規格によって動作が異なる場合があること」を頭に入れておきましょう。

標準SQLと "方言"

上記で説明した通り、標準SQLはISOによって標準化されている世界統一規格です。

しかしながら、実は各ベンダーは必ずしもこの標準SQLに完全準拠しなければならないというわけではありません。つまり、各ベンダー独自でSQLを拡張している場合（＝方言）があって、我々はそれを考慮してSQLを学んでいく必要があるということです。

例えばOracleDBでは利用できるSQL文がMicrosoftのSQL Serverでは利用できない・・・というようなことがあります。

例）OracleDBとSQL Serverの差異

• ピボットテーブル（Pivot Table）
  Oracleでは、PIVOT構文を使用して、行を列に変換することが可能。SQL ServerにもPIVOT構文がありますが、いくつかの制限が存在する。
• テーブルの複数列の追加
  Oracleでは、ALTER TABLE文を使用して、複数の列を同時に追加することが可能。SQL Serverでは、ALTER TABLE文を使用して1つの列しか追加できない。
• 数字の書式設定
  Oracleでは、TO_CHAR関数を使用して、数字を文字列に変換し、書式設定することができる。SQL Serverでは、FORMAT関数を使用して書式設定する必要がある。
• 表領域（Tablespace）
  Oracleでは、テーブルを格納するための領域を管理するための概念である「表領域」を提供している。SQL Serverには、これに相当する機能がない。

標準SQLがベースとなる共通言語。そのうえで、細かな方言SQLが各ベンダーの製品ごとに存在しているという点を押さえておきましょう。

基本的には標準SQLを押さえておけばどのデータベースだとしても大部分の処理を行うことは可能です。そのため、まずは確実に標準SQLの構文・処理内容を頭に入れるようにしておきましょう。

SQLの種類

SQLをより具体的にイメージできるように、SQLでできることを以下の３種類に分けて解説します。

ザックリいえば、SQLはデータの登録や削除だけでなく、テーブル（表）の定義や、データ操作に関する権限などの設定も行えるということ。

ここでは具体的にそれぞれのSQLがどのような操作を行えるのか？を見ていきながら「SQLってこういうことね！」というイメージを持てるようにしていきましょう！

SQL-DDL

SQL-DDL (Data Definition Language) はデータベースを定義するためのSQLです。

"データ定義言語" と呼ぶ場合もあります。

主にテーブルやビューを新規に作成したり変更・削除したりするのがSQL-DDLの役割。SQL-DDLに分類される代表的な命令は以下の通りです。

基本的にはデータ操作を行うのではなく、データベースそのものの管理や制限を行うために用いるのがSQL-DDL (Data Definition Language）だと覚えておけばOKです。

また、SQL-DDLは既存のテーブルやビューを変更したり、削除したりすることも可能なので、使用ミスをしてしまうと影響が大きいというのも特徴です。

サンプル１　SQL-DDL

-- テーブルの作成 (CREATE TABLE)
-- 社員テーブルを作成します。ID、名前、年齢、部署IDをカラムとして持ちます。
CREATE TABLE 社員 (
    ID INT PRIMARY KEY,
    名前 VARCHAR(50),
    年齢 INT,
    部署ID INT
);

-- インデックスの作成 (CREATE INDEX)
-- 社員テーブルの名前カラムにインデックスを作成します。検索速度の向上が期待されます。
CREATE INDEX idx_名前
ON 社員 (名前);

SQL-DCL

SQL-DCL (Data Control Language) はデータベースのセキュリティを制御するためのSQLです。

SQL-DCL はデータ制御言語と呼ばれる場合もあります。

SQL-DCLで制御するのは主にデータベースへの権限です。SQL-DCLを利用すると、全員に公開しても良いデータベース、一部の人だけに公開しておきたいデータベースなど個別に権限を制御することが可能。

DCLは扱う内容が割と高度なので、そこまで利用頻度は高くないものの、逆に言えばこれらの処理が頭に入っているプログラマーやエンジニアは市場価値が高めかも？です。

サンプル２　SQL-DCL

-- ユーザー 'ユーザー名' に対して、社員テーブルに対するSELECT権限を付与します。
GRANT SELECT ON 社員 TO ユーザー名;

-- ユーザー 'ユーザー名' に対して、社員テーブルに対するSELECT、UPDATE権限を付与します。
GRANT SELECT, UPDATE ON 社員 TO ユーザー名;

-- ユーザー 'ユーザー名' から、社員テーブルに対するUPDATE権限を取り消します。
REVOKE UPDATE ON 社員 FROM ユーザー名;

-- ユーザー 'ユーザー名' から、社員テーブルに対するすべての権限を取り消します。
REVOKE ALL ON 社員 FROM ユーザー名;

↑のサンプルコードは、特定のユーザーに対してテーブルへのアクセス権限を付与（GRANT）したり、取り消し（REVOKE）したりする操作を示しています。これにより、データベースのセキュリティとアクセス制御が可能になります。

SQL-DML

SQL-DML (Data Manipulation Language) はデータベースを操作するためのSQLです。

"データ操作言語" と呼ぶ場合もあります。

テーブルにデータを登録したり更新・削除したりするのがSQL-DMLの役割で、日常的に最も利用頻度が高いのがSQL-DML。

SQL-DMLはプログラム構築をする人にとっては理解必須の重要SQLです。基本的な処理内容と文法・注意点は暗記レベルで押さえておく必要があります。

サンプル３　SQL-DML

-- 社員テーブルに新しいレコードを挿入します。
INSERT INTO 社員 (ID, 名前, 年齢, 部署ID) VALUES (1, '田中太郎', 25, 101);

-- 社員テーブルの特定のレコードの年齢を更新します。
UPDATE 社員 SET 年齢 = 26 WHERE ID = 1;

-- 社員テーブルから特定のレコードを削除します。
DELETE FROM 社員 WHERE ID = 1;

-- 社員テーブルから特定の条件に合致するレコードを検索します。
SELECT 名前, 年齢 FROM 社員 WHERE 部署ID = 101;

↑のサンプルコードは、データの挿入（INSERT）、更新（UPDATE）、削除（DELETE）、検索（SELECT）といった基本的なデータ操作を示しています。これらのコマンドは日常的なデータベース操作に頻繁に使用されるもので、データの取り扱いにおいて中心的な役割を果たします。

SQL初心者は、まずはこれらの基本的なDMLから学習を進めていくと良いでしょう。

まとめ：SQLとは？

現在のスキルに今一つ満足できていないシステムエンジニア/プログラマーの方へ。

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参考　ウインドウ関数とは？

この関数は、同じ値を持つ行には同じランクを付け、次の行にはその数だけスキップしてランクを付けます。例えば、ランキングが「1,2,2,4」となることがあります。

CREATE TABLE sales (
    id INT,
    salesperson VARCHAR(50),
    city VARCHAR(50),
    amount INT
);

INSERT INTO sales VALUES
(1, 'Alice', 'Tokyo', 200),
(2, 'Bob', 'Tokyo', 350),
(3, 'Charlie', 'Tokyo', 200),
(4, 'David', 'Osaka', 400),
(5, 'Eva', 'Osaka', 150),
(6, 'Frank', 'Osaka', 400);

-- 都市ごとの売上ランキングを取得
SELECT city, salesperson, amount,
RANK() OVER (PARTITION BY city ORDER BY amount DESC) AS ranking_within_city
FROM sales;

/* 結果
+---------+-------------+--------+---------------------+
| city    | salesperson | amount | ranking_within_city |
+---------+-------------+--------+---------------------+
| Tokyo   | Bob         | 350    |                   1 |
| Tokyo   | Alice       | 200    |                   2 |
| Tokyo   | Charlie     | 200    |                   2 |
| Osaka   | David       | 400    |                   1 |
| Osaka   | Frank       | 400    |                   1 |
| Osaka   | Eva         | 150    |                   3 |
+---------+-------------+--------+---------------------+
*/

このページではrank関数の使い方を１からわかりやすくサンプルコード付きでご説明します。

プログラマーやシステムエンジニアを目指す方であれば知らないと恥ずかしい基本知識です。是非最後までご覧ください。

参考　【初心者向け】SQLの基本構文ルール

rank関数とは？

RANK()関数は、SQLの中でデータの順番（ランキング）をつけるためのツールです。たとえば、試験の点数が高い順に1位、2位、3位…と順番をつけたいときに使います。同じ点数の場合、同じ順位をつけて、次の順位はスキップします。例: 1位、2位、2位、4位… という風になります。

シンプルに言えば、「どのデータが上位なのか、下位なのか」を教えてくれる関数です。

rank関数：構文ルール

RANK() OVER (
    PARTITION BY <分割列>
    ORDER BY <並び替え列>

1. RANK()
   • RANK()関数を利用します！という宣言部分。
2. PARTITION BY <分割列>
   • データを<分割列>の値に基づいてグループ化（パーティション化）します。これにより、各グループ内でRANK()関数が独立して計算されます。
3. ORDER BY <並び替え列>
   • <並び替え列>を基準にして、ランキングの順序を決定します。例えば、スコアのカラムを基準にして高い順にランキングをしたい場合、スコアのカラムを指定します。

window関数の基本的な構文ルールや詳細（PARTITION/ORDERなど）は以下の記事をご覧ください。

【SQL】window関数の基本/意味や使い方を３分で解説

【初心者向け】window関数（ウインドウ関数）の基本から応用までを１からわかりやすく解説。PARTITION BYやORDER BYの使い方、主要な関数の紹介など、集計を行いながら各行の詳細を保持するSQLの強力なツールを効果的に活用するためのガイドです。

it-biz.online

2023.10.06

rank関数の利用例

ここからは実際にrank関数を利用するサンプルを見ていきながら、注意点やTipsなどをご説明していきます。

サンプル1　売上が高い順にランキングをつける

SELECT 名前, 売上, RANK() OVER (ORDER BY 売上 DESC) AS ランキング
FROM 売上テーブル;

結果

「売上」列に同じ値がある場合は、どちらも同じ順位で表示されるという点を押さえておきましょう。

サンプル2　都道府県ごとの売上が高い順にランキング

SELECT 都道府県, 名前, 売上, RANK() OVER (PARTITION BY 都道府県 ORDER BY 売上 DESC) AS ランキング
FROM 売上テーブル;

結果

「PARTITION BY 都道府県」と指定しているため、都道府県ごとにランク付けされているのがポイントです。

サンプル3　月ごとの売上が高い順にランキング

SELECT 月, 名前, 売上, RANK() OVER (PARTITION BY 月 ORDER BY 売上 DESC) AS ランキング
FROM 売上テーブル;

結果

今度は「PARTITION BY 月」としているため、月別に売上が高いレコード順にランクされている点がポイント。

rank関数のまとめ

RANK() OVER (
    PARTITION BY <分割列>
    ORDER BY <並び替え列>

SQLやデータベースの仕組みを１から学習したい方（学び直したい方）向けに、現役エンジニア達のスキルを結集して 完全無料 のSQL教材を作成しました。

SQLは決して難しい技術ではないので、エンジニアであれば「当たり前のように」扱えて当然かも・・・？

とはいえ、案外SQLをちゃんと使ったことがない人も多いはずです。この機会に是非一度ご覧になってみてください。

【完全無料】SQL：初心者向け学習ロードマップ

SQL（Structured Query Language）：初心者向けにわかりやすく３０記事でSQLをマスターするための記事を整理。IT初心者でもこの記事を読めば必ずSQLを利用することができるようになります！

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2023.09.22

COALESCE(引数1, 引数2, ... 引数N)

参考　SQLとは？（初心者向け解説）

日本語で発音すると「コアレス」と近い読み方になります。

このページでは、COALESCE関数の意味と使い方（コツ）を初心者向けにわかりやすく１分でご説明します。

プログラマーやシステムエンジニアを目指す方であれば知らないと恥ずかしい基本知識です。是非最後までご覧ください。

参考　【初心者向け】SQLの基本構文ルール

COALESCE関数

COALESCEはSQLの関数で、複数の引数を取り、その引数の中から最初のNULLでない値を返す関数です。

COALESCE(引数1, 引数2, ... 引数N)

1. 返されるのは最初のNULLでない値: 引数のリストを左から右へと順番に評価し、最初に出現するNULLでない値がその結果として返されます。
2. 全ての引数がNULLの場合、結果もNULL: COALESCE関数に与えられた全ての引数がNULLの場合、関数の結果もNULLとなります。

サンプルコード　employees テーブルの例

employees テーブルが以下のデータを持っていると仮定します。

このテーブルから社員の電話番号を取得したい場合を考えてみます。自宅の電話番号がない場合は、仕事の電話番号を取得したいとします。

この場合のSQLクエリは次のようになります。

SELECT first_name, COALESCE(phone_home, phone_work) AS phone_number FROM employees;

このクエリの結果、Johnの自宅の電話番号がNULLなので、仕事の電話番号がphone_numberとして取得されます。一方、Janeの場合は自宅の電話番号が存在するので、その値がphone_numberとして取得されます。

このように、COALESCE関数は特定の条件下でのデータのフォールバック値を設定する際に非常に役立ちます。

COALESCE関数の使いどころ/よくある利用方法

CASE１　デフォルト値の設定

あるカラムがNULLの場合にデフォルト値を設定したい場合に利用します。（例: 商品の価格が設定されていない場合に0を表示する。）

SELECT product_name, COALESCE(price, 0) AS price FROM products;

SUM関数やAVG関数はNULL値を除外して計算しますが、NULLは「0」として計算したいような場合に用いられます。

SELECT AVG(COALESCE(score, 0)) AS average_score_with_nulls FROM students;

-- COALESCE関数は、最初の非NULL値を返します。
-- 上記の例では、scoreがNULLの場合は0を返します。
-- したがって、このSQL文はNULL値を0として平均スコアの計算に含めます。

CASE２　複数のカラムからのフォールバック

１つのカラムがNULLの場合、別のカラムの値を使用する、というようなシナリオで利用します。（例: 自宅の電話番号がない場合、携帯の電話番号を表示する。）

SELECT name, COALESCE(home_phone, mobile_phone) AS contact_number FROM contacts;

CASE３　日付の範囲での最小・最大値取得

複数の日付のカラムがあり、最も古い日付や最も新しい日付を取得したい場合に、NULL値を考慮しつつ利用することができます。（例: 製品の製造日と入荷日のうち、最も新しい日付を取得する。）

SELECT product_name, COALESCE(manufactured_date, arrival_date) AS recent_date FROM products;

CASE４　外部結合の結果の扱い

OUTER JOINを使用すると、一致する行が存在しない場合にNULLが返されることがあります。このNULLの結果を適切な値に置き換える際にCOALESCEが役立ちます。（例: 注文情報と支払情報を結合し、支払いがまだされていない場合に0を表示する。）

SELECT orders.order_id, COALESCE(payments.amount, 0) AS payment_amount FROM orders
LEFT JOIN payments ON orders.order_id = payments.order_id;

以上のようなシチュエーションで、COALESCE関数はデータのNULL値を適切に扱い、より意味のある値やデフォルト値に置き換えるために役立ちます。

SQL：COALESCE関数のまとめ

SELECT first_name, last_name, COALESCE(email, phone) AS contact_method FROM users;

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SQLは決して難しい技術ではないので、エンジニアであれば「当たり前のように」扱えて当然かも・・・？

とはいえ、案外SQLをちゃんと使ったことがない人も多いはずです。この機会に是非一度ご覧になってみてください。

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2023.09.22