devkuma – Database

SQL の基本 | SQL

kc@example.com (kc kim) — Sat, 17 Jun 2017 18:14:13 +0900

SQL (Structured Query Language) は、リレーショナルデータベース管理システム (RDBMS) のデータを管理するために設計された特殊目的のプログラミング言語である。リレーショナルデータベース管理システムにおけるデータの検索と管理、データベーススキーマの作成と変更、データベースオブジェクトへのアクセス制御のために考案された。多くのデータベース関連プログラムが SQL を標準として採用している。

コマンドの種類

SQL コマンドは、データ定義 (DDL)、データ操作 (DML)、データ制御 (DCL) に分類される。

データ定義言語 (DDL: Data Definition Language)
データ操作言語 (DML: Data Manipulation Language)
データ制御言語 (DCL: Data Control Language)

Database Index (インデックス)

kc@example.com (kc kim) — Sun, 19 Dec 2021 01:05:00 +0900

インデックス(index)とは

テーブルに対する動作速度を高めるデータ構造を指す。
インデックスは、テーブル内の 1 つのカラム、または複数のカラムを使って作成できる。
高速な検索動作だけでなく、レコードアクセスに関連する効率的な並び順付けの基盤も提供する。
インデックスとは、追加の書き込み処理と保存領域を利用して、データベーステーブルの検索速度を向上させるためのデータ構造である。
もし本の中で目的の内容を探すとしたら、本のすべてのページを探すには長い時間がかかる。そのため本の著者は本の先頭または末尾に索引を追加するが、データベースの index は本の索引と同じである。
データベースでも、テーブルのすべてのデータを検索すると時間がかかるため、データとデータの位置を含むデータ構造を作成し、高速に照会できるようにしている。
index を適用していないカラムを照会すると、全体を探索する Full Scan が実行される。Full Scan は全体を比較しながら探索するため速度が低下する。

データベースでデータを検索する 2 つの方法

FTS(Full Table Scan)
- テーブルを最初から最後まで検索する方法である。
Index Scan
- インデックスを検索し、該当データのテーブルへアクセスする方法である。

インデックスのデータ構造

ハッシュテーブル
- カラム値から生成されたハッシュを基にインデックスを実装する。
- 時間計算量が O(1) であるため検索が非常に速い。
- 不等号（<, >）のような連続データに対する順次検索はできない。
B+Tree
- 子ノードが 2 つ以上ある B-Tree を改善したデータ構造である。
- BTree のリーフノードを LinkedList で接続し、順次検索を容易にした。
- ハッシュテーブルより悪い O(log2n) の時間計算量を持つが、ハッシュテーブルより一般的に使用される。

SQL の基本 | SQL | コメント

kc@example.com (kc kim) — Sat, 17 Jun 2017 18:14:13 +0900

コメントは、ロジックの説明やコードの無効化に使用する。コメントはコードの動作に影響しない。SQL で使用できるコメントには 2 種類がある。

単一行コメント (Single-line comment)

単一行コメントには -- を使用する。

--Select all:
SELECT * FROM customer;

ブロックコメント (Multi-line Comment)

/* から */ までのすべての内容がコメントとして扱われる。

/*Select all the columns
of all the records
in the customers table:*/
SELECT * FROM customer;

SQL の基本

kc@example.com (kc kim) — Sat, 17 Jun 2017 18:14:13 +0900

SQL について説明する。

Database Transaction (トランザクション)

kc@example.com (kc kim) — Sun, 19 Dec 2021 01:05:00 +0900

Database Transaction(トランザクション)とは

データベースの状態を変化させるために実行する論理的な作業単位である。
データベースのデータを操作する作業単位（Unit of work）である。
トランザクションでは複数の演算が実行されることがある。
トランザクションは、実行中に 1 つでも作業が失敗するとすべてロールバックされ、すべて成功すると commit を実行する。

Transaction ACID とは

原子性(Atomicity)
- 1 つのトランザクションの作業が、その一部だけ実行されたり中断されたりしないことを保証することをいう。
一貫性(Consistency)
- トランザクションの作業が正常に完了しても、作業前と同じ有効な状態を維持することをいう。
分離性(Isolation)
- Transaction 作業が実行されているとき、他の作業が割り込めないように保証することをいう。
永続性(Durability)
- 正常に実行されたトランザクションについては、永続的（Persistent）に反映されなければならないことをいう。

Transaction を使用する際の注意点

トランザクションの範囲は最小化する。
- トランザクションの範囲を最小化することが重要である。
- データベースのコネクション数は限定的であるため、コネクションを保持する時間を最小化する必要がある。
- そうしないと、他のサービスがそのコネクションを使用するために待機しなければならない状況が発生する。

Transaction isolation level の種類と特徴

READ UNCOMMITTED
- SELECT クエリ実行時に、他のトランザクションで COMMIT されていないデータを読み取ることができる。
- COMMIT されていないデータを読む現象を Dirty read という。
- INSERT だけが行われ、ROLLBACK される可能性のある、つまり COMMIT されていないデータを読むことができるため注意が必要である。
READ COMMITTED
- Read Committed は、COMMIT が完了したデータだけが SELECT 時に見えるレベルを保証するものであり、多くの DBMS では Read Committed がデフォルトに設定される。
- Read Committed では、Read Uncommitted で発生する Dirty read が発生しないことを保証する。
- トランザクションで COMMIT を実行していなくても、DB にはすでに値が反映されている状態であり、COMMIT 前のデータを保証するには、COMMIT されていないクエリを復旧する過程が必要になる。つまり、この時点では Consistent Read を実行する必要があることを意味する。
- Read Committed の問題は、1 つのトランザクション内で SELECT を実行するたびにデータが同一であることを保証しない点である。その理由は、他のトランザクションで該当データが COMMIT された場合、COMMIT されたデータを返すのが Read Committed の特徴だからである。
- このような理由から、Read Committed は Non-repeatable Read とも呼ばれる。
REPEATABLE READ
- Read Committed とは異なり、Repeatable Read は 1 つのトランザクション内で繰り返し SELECT を実行しても、読み取る値が変わらないことを保証する。
- Repeatable Read トランザクションは、最初に SELECT を実行した時刻を記録し、その後はすべての SELECT でその時点を基準に Consistent Read を実行する。
- したがって、トランザクション中に他のトランザクションが COMMIT されても、新しく COMMIT されたデータは見えない。
- その理由は、最初の SELECT 時に生成された SNAPSHOT を読むためである。
SERIALIZABLE
- Serializable は、すべての作業を 1 つのトランザクションで処理するのと同じ、最も高い分離レベルを提供する。
- Read Committed、Repeatable Read の 2 つに共通する問題は、Phantom Read が発生する点である。
  - Phantom Read とは
    - 1 つのトランザクションで UPDATE 命令が失われたり上書きされたりする、つまり UPDATE 後に COMMIT して再度照会したとき、予想とは異なる値が見えたりデータが失われたりした場合を Phantom Read という。
- それとは異なり、SERIALIZABLE では SELECT クエリがすべて SELECT … FOR SHARE に自動で変更され、Repeatable Read では防げないいくつかの状況を防止できる。

Commit と Rollback

Commit
- 1 つのトランザクションが終わったとき、完了したことをトランザクション管理者に知らせる。
Rollback
- 1 つのトランザクション処理が異常終了して DB の一貫性を崩したとき、すべての演算を取り消すことをいう。

SQL の基本 | DDL: データ定義言語

kc@example.com (kc kim) — Sat, 17 Jun 2017 18:14:13 +0900

DDL (Data Definition Language) は、データベーススキーマを定義または操作するために使用する。SCHEMA、DOMAIN、TABLE、VIEW、INDEX を次のコマンドで定義、変更、削除する。

Database Normalization (正規化)

kc@example.com (kc kim) — Sun, 19 Dec 2021 01:05:00 +0900

DB 正規化

データ損失や不要な情報の導入なしに、データの一貫性とデータ重複を最小化し、最大限のデータ安定性を確保する安定したデータ構造へ変換するため、1 つのテーブルを 2 つ以上に分離する作業である。

DB 正規化の目的

データ整合性の維持
- データ保存に必要な保存領域を最小化し、データの挿入、更新、削除に伴う異常を除去する。
データ構造の安定性を最大化するためである。

正規化過程

第1正規化
- すべての属性値が原子値を持つように分解する。
第2正規化
- 第1正規形を満たし、主キーではない属性が主キーに完全関数従属するように分解する。
  - ここで完全関数従属とは、主キーの部分集合が他の値を決定しないことを意味する。
第3正規化
- 第2正規形を満たし、主キーではない属性が主キーに直接従属（非推移的従属）するように分解する。
  - ここで推移的従属とは A->B->C が成立することであり、これを A,B と B,C に分解することが第3正規形である。
BCNF 正規化
- 第3正規形を満たし、関数従属性 X->Y が成立するとき、すべての決定子 X が候補キーになるように分解する。

SQL の基本 | DDL: データ定義言語 | DATABASE

kc@example.com (kc kim) — Sat, 17 Jun 2017 18:14:13 +0900

CREATE DATABASE

CREATE DATABASE 文は、最初にデータベースを作成するときに使用する。

CREATE DATABASE 構文

CREATE DATABASE [データベース名];

CREATE DATABASE の例

CREATE DATABASE devkuma;

DROP DATABASE

DROP DATABASE 文は、データベースを削除するときに使用する。

DROP DATABASE 構文

DROP DATABASE databasename;

DROP DATABASE の例

CREATE DATABASE devkuma;

Database Tuning (チューニング)

kc@example.com (kc kim) — Sun, 19 Dec 2021 01:05:00 +0900

DB Optimizer(オプティマイザ)

SQL を最も速く効率的に実行する最適な処理経路を生成する、DBMS 内部の中核エンジンである。

種類
- ルールベースオプティマイザ、コストベースオプティマイザ
過程
- ユーザーが投げたクエリを実行するため、候補となる実行計画を探す。
- オブジェクト統計およびシステム統計情報を通じて、各実行計画の予想コストを算定する。
- 各実行計画を比較し、最も低いコストを持つものを選択する。

ヒント(Hint)

ヒントとは、SQL をチューニングするための指示構文である。
オプティマイザが最適な計画で SQL 文を処理できない場合に、開発者が直接最適な実行計画を提供するものである。
ヒントは SELECT の後に記述でき、INDEX、PARALLEL などさまざまなヒント句がある。

データベースチューニングと方法

DB チューニングは、データベース構造やデータベース自体、オペレーティングシステムなどを調整し、データベースシステムの性能を向上させる作業を意味する。
チューニングは DB 設計チューニング > DBMS チューニング > SQL チューニングの段階で進められる。

1段階: DB 設計チューニング(モデリング観点)

チューニング方法
- データベース設計段階で性能を考慮して設計
- データモデリング、インデックス設計
- データファイル、テーブルスペース設計
- データベース容量算定
チューニング事例
- 非正規化、分散ファイル配置

2段階: DBMS チューニング(環境観点)

チューニング方法
- 性能を考慮してメモリやブロックサイズを指定
- CPU、メモリ I/O に関する観点
チューニング事例
- Buffer サイズ
- Cache サイズ

3段階: SQL チューニング(APP 観点)

チューニング方法
- SQL 作成時に性能を考慮
- Join, Indexing, SQL Execution Plan
チューニング事例
- Hash / Join

SQL の基本 | DDL: データ定義言語 | TABLE

kc@example.com (kc kim) — Sat, 17 Jun 2017 18:14:13 +0900

テーブルは、データベースでデータを保存するための基本構造である。テーブルは列 (column) と行 (row) に分かれる。各行は 1 件のデータを表し、各列はそのデータの一部を表す。たとえば、顧客データを記録したテーブルがある場合、列には名前、住所、生年月日などが含まれる。テーブルを定義するときは、列名とそのフィールドのデータ型を指定する。

データにはさまざまな形式がある。整数 (例: 1)、実数 (例: 0.55)、文字列 (例: 'sql')、日付/時刻 (例: '2000-JAN-25 03:22:22')、バイナリデータなどである。このような形式をデータ型 (data type) という。テーブルを定義するときは、各列のデータ型を定義する必要がある。たとえば、name フィールドのデータ型を char(50) とすると、50 文字の文字列を表す。ただし、データ型はデータベースによって異なるため、テーブルを定義するときは使用するデータベースの説明を確認する。

CREATE TABLE

CREATE TABLE 文は、テーブルを作成するときに使用する。

CREATE TABLE 構文

CREATE TABLE "テーブル名" (
    "フィールド名1" "データ型",
    "フィールド名2" "データ型",
    "フィールド名3" "データ型",
    ...
);

たとえば、顧客データを作成する場合は、次のように SQL を入力する。

CREATE TABLE customer (
    first_name char(50),
    last_name char(50),
    address char(50),
    city char(50),
    country char(25),
    birth_date datetime
);

DROP TABLE

DROP TABLE 文は、データテーブルを削除するときに使用する。

データベースから 1 つのテーブルを削除する必要がある場合がある。必要な削除を行わないと、データベース管理者 (Database Administrator - DBA) がデータベースを効率的に管理できなくなるおそれがある。SQL では DROP TABLE 文を使用してテーブルを削除できる。DROP TABLE 文は次のように記述する。

DROP TABLE "テーブル名";

テーブルを削除するには、次のように入力する。

DROP TABLE customer;

TRUNCATE TABLE

DROP TABLE でテーブルを削除すると、テーブル全体がなくなる。一方、TRUNCATE TABLE を使用すると、テーブル内のデータはすべて削除されるが、テーブル自体は残る。

TRUNCATE TABLE "テーブル名";

テーブルのデータを削除するには、次のように入力する。

TRUNCATE TABLE customer;

Database Lock

kc@example.com (kc kim) — Mon, 11 Jul 2022 09:26:00 +0900

Lock とは

Lock とは、トランザクション間の順序性を保証するための方法である。
ここでトランザクションとは、独立して処理できる最小単位を意味する。
Lock は DBMS ごとに実装方式や方法が異なるため、DBMS ごとの Lock の概念を理解しておく必要がある。

DB ロックとは

DB ロックは、複数のトランザクションが 1 つのデータに同時にアクセスしようとするとき、それを制御するものである。

DB ロックの種類

Lock の種類には共有ロック（Shared Lock）、排他ロック（Exclusive Lock）があり、それぞれ Read Lock、Write Lock とも呼ばれる。

共有ロック(LS, Shared Lock)
- トランザクションが読み取りを行うときに使用するロックであり、データを読むことはできるが書き込むことはできない。
排他ロック(LX, Exclusive Lock)
- トランザクションが読み書きを行うときに使用するロックであり、データを読み書きできる。

排他制御

楽観的ロック

複数の人がほぼ同時にリソースを変更することは少ない、という楽観的な観点から行う排他制御である。

悲観的ロック

複数の人が同じリソースを頻繁に変更するという前提の、悲観的な観点から行う排他制御である。

SQL の基本 | DDL: データ定義言語 | VIEW

kc@example.com (kc kim) — Sat, 17 Jun 2017 18:14:13 +0900

ビュー (View) は仮想テーブルと考えることができる。テーブルとの違いは、テーブルにはデータが実際に保存されるが、ビューではテーブルから作られた構造にデータが実際には保存されない点である。

CREATE VIEW

ビューを作成する命令文は次のとおりである。

CREATE VIEW "VIEW_NAME" AS "SQL文";

SQL文 は任意の SQL でよい。

VIEW の作成

たとえば、次のようなテーブルがあるとする。

customer テーブル

列名	データ型
first_name	char(50)
last_name	char(50)
address	char(50)
city	char(50)
country	char(25)
birth_date	datetime

このテーブルから first_name、last_name、country の 3 つのフィールドを含むビューを作成する場合は、次のように入力する。

CREATE VIEW v_customer
AS SELECT first_name, last_name, country
FROM customer;

これで v_customer というビューが作成される。

v_customer ビュー

列名	データ型
first_name	char(50)
last_name	char(50)
country	char(25)

テーブルを結合して作成した VIEW

ビューを使用して 2 つのテーブルを結合することもできる。これにより、ユーザーは 2 つの異なるテーブルを直接結合しなくても、ビューを通じて必要な情報を確認できる。たとえば、次の 2 つのテーブルがあるとする。

store_information テーブル

store_name	sales	txn_date
Los Angeles	1500	Jan-05-2018
San Diego	250	Jan-07-2018
Los Angeles	300	Jan-08-2018
Boston	700	Jan-08-2018

Geography テーブル

region_name	store_name
East	Boston
East	New York
West	Los Angeles
West	San Diego

次のコマンドで、地域 (Region) ごとの売上 (Sales) を含むビューを作成できる。

CREATE VIEW v_region_sales
AS SELECT A1.region_name region, SUM(A2.sales) sales
FROM geography A1, store_Information A2
WHERE A1.store_name = A2.store_name
GROUP BY A1.region_name;

これで v_region_sales というビューが作成された。このビューには各地域の売上データが含まれる。このビューからデータを検索する場合は、次のように入力する。

SELECT * FROM v_region_sales;

上記のコマンドの結果は次のとおりである。

region	sales
east	700
west	2050

DROP VIEW

DROP VIEW コマンドを使用して既存のビューを削除する。

DROP VIEW "[データベース名.]VIEW_NAME";

SQL の基本 | DDL: データ定義言語 | INDEX

kc@example.com (kc kim) — Sat, 17 Jun 2017 18:14:13 +0900

インデックスは、テーブルのデータを高速かつ効率的に検索できるようにする役割を持つ。ただし、検索は速くなる一方で、INSERT や UPDATE などの処理は遅くなることがあるため注意が必要である。検索が多いテーブルを対象に設定することを推奨する。

CREATE INDEX

CREATE INDEX index_name
ON table_name (column1, column2, ...);

DROP INDEX

DROP INDEX [ IF EXISTS ] index_name;

SQL の基本 | DDL: データ定義言語 | Primary Key: 主キー

kc@example.com (kc kim) — Sat, 17 Jun 2017 18:14:13 +0900

主キー (Primary Key) の各値は、テーブル内で一意である。つまり、主キーは 1 つのテーブルで各行のデータを一意に識別するために使用される。主キーには、元のデータ内の 1 つのフィールド、または元のデータとは関係なく作成されたフィールドを使用できる。主キーは 1 つ以上のフィールドを含むことができる。主キーが複数のフィールドを含む場合は、複合キー (Composite Key) という。

主キーは、新しいテーブルを作成するときに CREATE TABLE 句で設定できる。また、既存テーブルの構造を変更するときに ALTER TABLE で設定することもできる。

テーブル作成時の主キー設定方法

次に、新しいテーブルを作成するときに使用する主キー設定方法の例をいくつか示す。

MySQL:

CREATE TABLE customer  (
  sid INTEGER,
  last_name VARCHAR(30),
  first_name VARCHAR(30),
  PRIMARY KEY (sid)
);

Oracle:

CREATE TABLE Customer (
  sid integer PRIMARY KEY,
  last_name VARCHAR(30),
  first_name VARCHAR(30)
);

SQL Server:

CREATE TABLE Customer (
  sid INTEGER PRIMARY KEY,
  last_name VARCHAR(30),
  first_name VARCHAR(30)
);

テーブル構造変更時の主キー設定方法

次に、既存テーブルの構造を変更するときに使用する主キー設定方法を示す。

MySQL:

ALTER TABLE customer ADD PRIMARY KEY (sid);

Oracle:

ALTER TABLE customer ADD PRIMARY KEY (sid);

SQL Server:

ALTER TABLE customer ADD PRIMARY KEY (sid);

ALTER TABLE 句で主キーを設定する前に、主キーとして使用するフィールドが NOT NULL に設定されていることを確認する必要がある。つまり、そのフィールドには常にデータが入っていなければならない。

SQL の基本 | DDL: データ定義言語 | Foreign Key: 外部キー

kc@example.com (kc kim) — Sat, 17 Jun 2017 18:14:13 +0900

外部キー (Foreign Key) は、1 つまたは複数の別テーブルの主キーフィールドを参照し、参照整合性 (referential integrity) を確認するために使用される。つまり、許可されたデータ値だけがデータベースに保存されるようにする。

外部キーの例

たとえば、2 つのテーブルがあるとする。1 つはすべての顧客データを記録する customer テーブルで、もう 1 つは顧客の注文をすべて記録する orders テーブルである。そして、すべての注文データの顧客が customer テーブルに存在するという制約がある。ここで orders テーブルに外部キーを設定し、その外部キーが customer テーブルの主キーを参照するようにする。すると、orders テーブル内の顧客がすべて customer テーブルに存在することを保証できる。つまり、orders テーブルは customer テーブルに存在する顧客のデータを持つ。

2 つのテーブルの構造は次のとおりである。

customer テーブル

フィールド名	特性
sid	主キー
last_name
first_name

orders テーブル

フィールド名	特性
order_id	主キー
order_date
customer_sid	外部キー
amount

上記の例では、orders テーブルの customer_sid フィールドが、customer テーブルの sid フィールドを指す外部キーである。

次に、orders テーブルを作成するときに使用する外部キーの指定方法をいくつか示す。

MySQL:

CREATE TABLE orders  (
    order_id INTEGER,
    order_date DATE,
    customer_sid INTEGER,
    amount DOUBLE,
    PRIMARY KEY (order_id),
    FOREIGN KEY (customer_sid) REFERENCES customer (sid)
);

Oracle:

CREATE TABLE orders (
    order_id INTEGER PRIMARY KEY,
    order_date DATE,
    customer_sid INTEGER REFERENCES customer (sid),
    amount DOUBLE
);

SQL Server:

CREATE TABLE orders  (
    order_id integer PRIMARY KEY,
    order_date DATETIME,
    customer_sid INTEGER REFERENCES customer(sid),
    amount DOUBLE
);

続いて、テーブル構造の変更によって外部キーを指定する例を見る。
ここでは、orders テーブルはすでに作成されており、外部キーはまだ指定されていないものとする。

MySQL:

ALTER TABLE orders
ADD FOREIGN KEY (customer_sid) REFERENCES customer (sid);

Oracle:

ALTER TABLE orders
ADD (CONSTRAINT fk_orders1) FOREIGN KEY (customer_sid) REFERENCES customer(sid);

SQL Server:

ALTER TABLE orders
ADD FOREIGN KEY (customer_sid) REFERENCES customer (sid);

SQL の基本 | DCL: データ制御言語

kc@example.com (kc kim) — Sat, 17 Jun 2017 18:14:13 +0900

DCL (Data Control Language) は、データを制御するための言語である。データのセキュリティ、整合性、回復、同時実行制御などを定義するために使用する。

COMMIT: トランザクションの処理結果を反映する
ROLLBACK: トランザクションの処理を取り消し、元の状態に戻す
GRANT: ユーザーに権限を付与する
REVOKE: ユーザー権限を取り消す

TCL

一部では、DCL の中でトランザクションを制御するコマンドである COMMIT と ROLLBACK だけを分離し、TCL (Transaction Control Language) と表現することもある。

SQL の基本 | DML: データ操作言語

kc@example.com (kc kim) — Sat, 17 Jun 2017 18:14:13 +0900

SQL の基本 | DML: データ操作言語 | SELECT

kc@example.com (kc kim) — Sat, 17 Jun 2017 18:14:13 +0900

SELECT 文は、データベースからデータを取得するときに使用する。

返されたデータは結果セット (Result set) に格納される。

SELECT 構文

SELECT カラム名1, カラム名2, ... FROM テーブル名;

ここで、カラム名1、カラム名2、… はデータを選択するテーブルのフィールド名であり、カラムと呼ばれる。テーブルで使用可能なすべてのフィールドを選択するには、次の構文を使用する。

SELECT * FROM テーブル名;

SELECT の例

カラムの例

SELECT column1, column2 FROM table_name;

例

SELECT * FROM table_name;

一度に複数のカラムを読み込むこともでき、テーブルのデータをいくつか選択することもできる。

SELECT デモ

store_information テーブル

store_name	sales	txn_date
Los Angeles	1500	Jan-05-2018
San Diego	250	Jan-07-2018
Los Angeles	300	Jan-08-2018
Boston	700	Jan-08-2018

sql

SELECT store_name FROM store_information;

実行結果

store_name
Los Angeles
San Diego
Los Angeles
Boston

SQL の基本 | DML: データ操作言語 | DISTINCT

kc@example.com (kc kim) — Sat, 17 Jun 2017 18:14:13 +0900

DISTINCT キーワードは、SELECT 文の結果から重複行を削除する。

SELECT 文を使用すると、テーブル内の 1 つ以上のフィールドからすべてのデータを読み込むことができる。同じ値が繰り返されていても、すべてのデータを読み込める。データ処理では、どのような異なる値があるかを知る必要がある場合がよくある。つまり、各値が出現した回数ではなく、そのテーブルやフィールドにどのような異なる値が存在するかを知る必要がある。SQL ではこれは簡単に実行できる。SELECT の後に DISTINCT を付ければよい。

DISTINCT 構文

DISTINCT 文は次のとおりである。

SELECT DISTINCT カラム名1, カラム名2, ...
FROM テーブル名;

DISTINCT の例

たとえば、次の Store_Information テーブルから異なる店舗名を探す場合を考える。

store_information テーブル

store_name	sales	txn_date
Los Angeles	1500	Jan-05-2018
San Diego	250	Jan-07-2018
Los Angeles	300	Jan-08-2018
Boston	700	Jan-08-2018

次のようにコマンドを入力する。

SELECT DISTINCT store_name FROM store_information;

結果は次のとおりである。

store_name
Los Angeles
San Diego
Boston

SQL の基本 | DML: データ操作言語 | WHERE

kc@example.com (kc kim) — Sat, 17 Jun 2017 18:14:13 +0900

WHERE 句は、レコードを検索してフィルタリングするために使用する。WHERE 句は、指定した条件を満たすレコードだけを抽出する。

毎回テーブルのすべてのデータを読み込むとは限らない。多くの場合、データを選択的に読み込む。たとえば、売上が $1,000 以上のデータだけを取得する必要がある場合は、WHERE 句を使用する。

WHERE 構文

WHERE 句は次のとおりである。

SELECT カラム名1, カラム名2, ...
FROM テーブル名
WHERE 条件文;

WHERE の例

次のテーブルから売上が $1,000 以上のデータを取得する場合を考える。

store_information テーブル

store_name	sales	txn_date
Los Angeles	1500	Jan-05-2018
San Diego	250	Jan-07-2018
Los Angeles	300	Jan-08-2018
Boston	700	Jan-08-2018

次のようにコマンドを入力する。

SELECT Store_Name
FROM Store_Information
WHERE Sales > 1000;

結果は次のとおりである。

Store_Name
Los Angeles

SQL の基本 | DML: データ操作言語 | AND, OR

kc@example.com (kc kim) — Sat, 17 Jun 2017 18:14:13 +0900

前のページでは、WHERE 句を使用してテーブルから条件に合うデータを読み込む方法を説明した。その条件は、前の例のように単純な場合もあれば、複雑な場合もある。複雑な条件は、2 つ以上の単純な条件を AND または OR で結合したものである。1 つの SQL 文では、個数の制限なく単純な条件を使用できる。

AND | OR 構文

AND | OR 文は次のとおりである。

SELECT "フィールド名"
FROM "テーブル名"
WHERE "条件文"
{[AND|OR] "条件文"}+;

{}+ は、{} 内の条件が 1 回以上出現できることを意味する。ここでは、AND 条件の追加や OR 条件の追加が 1 回以上発生できることを示している。また、括弧を使用して条件の優先順位を表すこともできる。

AND | OR の例

次のテーブルから売上が $1,000 以上のデータを取得する場合を考える。

Store_Information テーブルから、Sales が $1,000 以上、または Sales が $500 と $275 の間にあるデータをすべて取得する場合を考える。

store_information テーブル

store_name	sales	txn_date
Los Angeles	1500	Jan-05-2018
San Diego	250	Jan-07-2018
San Francisco	300	Jan-08-2018
Boston	700	Jan-08-2018

次のようにコマンドを入力する。

SELECT store_name
FROM store_information
WHERE Sales > 1000
OR (sales < 500 AND Sales > 275);

結果は次のとおりである。

store_name
Los Angeles
San Francisco

SQL の基本 | DML: データ操作言語 | IN, NOT IN

kc@example.com (kc kim) — Sat, 17 Jun 2017 18:14:13 +0900

SQL では 2 つの場面で IN 演算子を使用する。このページでは、そのうち WHERE に関連する場面について説明する。この使い方では、必要な値を少なくとも 1 つ知っている必要がある。そして、既知のすべての値を IN 句に入力する。

IN, NOT IN 構文

IN 句は次のとおりである。

SELECT "フィールド名"
FROM "テーブル名"
WHERE "フィールド名" IN ('値1', '値2', ...);

括弧内には 1 つ以上の値があり、値同士はカンマで区切る。値は数値でも文字列でもよい。括弧内の値が 1 つだけの場合は、次の条件と同じである。

WHERE "フィールド名" = '値1'

IN 句の反対条件で検索する場合は NOT IN を使用する。

SELECT "フィールド名"
FROM "テーブル名"
WHERE "フィールド名" NOT IN ('値1', '値2', ...);

IN の例

たとえば、store_information テーブルから Los Angeles または San Diego を含むデータをすべて取得する場合を考える。

store_information テーブル

store_name	sales	txn_date
Los Angeles	1500	Jan-05-2018
San Diego	250	Jan-07-2018
Los Angeles	300	Jan-08-2018
Boston	700	Jan-08-2018

次のようにコマンドを入力する。

SELECT *
FROM store_information
WHERE store_name IN ('Los Angeles', 'San Diego');

結果は次のとおりである。

store_name	sales	txn_date
Los Angeles	1500	Jan-05-2018
San Diego	250	Jan-07-2018
Los Angeles	300	Jan-08-2018

NOT IN の例

これとは反対に、Los Angeles または San Diego を除外したデータをすべて取得する場合は、次のようにする。

SELECT *
FROM store_information
WHERE store_name NOT IN ('Los Angeles', 'San Diego');

結果は次のとおりである。

store_name	sales	txn_date
Boston	700	Jan-08-2018

SQL の基本 | DML: データ操作言語 | BETWEEN

kc@example.com (kc kim) — Sat, 17 Jun 2017 18:14:13 +0900

IN 演算子は、1 つ以上の不連続な値に限定して、データベースから該当する値を取得する。BETWEEN は、ある範囲 (range) に含まれる該当値をデータベースから取得する。

BETWEEN 構文

SELECT "フィールド名"
FROM "テーブル名"
WHERE "フィールド名" BETWEEN '値1' AND '値2';

これにより、フィールド値が値1と値2の間に含まれるデータを検索できる。

BETWEEN の例

たとえば、store_information テーブルから January 6, 2018 と January 10, 2018 の間にあるデータを取得する場合を考える。

store_information テーブル

store_name	sales	txn_date
Los Angeles	1500	Jan-05-2018
San Diego	250	Jan-07-2018
San Francisco	300	Jan-08-2018
Boston	700	Jan-08-2018

参考: データベースによって、日付の保存方法は異なる場合がある。ここで示しているのは、その保存方法の 1 つである。

次のようにコマンドを入力する。

SELECT *
FROM Store_Information
WHERE Txn_Date BETWEEN 'Jan-06-2018' AND 'Jan-10-2018';

結果は次のとおりである。

store_name	sales	txn_date
San Diego	250	Jan-07-2018
San Francisco	300	Jan-08-2018
Boston	700	Jan-08-2018

SQL の基本 | DML: データ操作言語 | LIKE

kc@example.com (kc kim) — Sat, 17 Jun 2017 18:14:13 +0900

LIKE は、WHERE 句で使用されるもう 1 つの演算子である。基本的に、LIKE を使用すると、特定のパターン (pattern) に従って必要なデータを検索できる。

LIKE 構文

LIKE 句の構文は次のとおりである。

SELECT "フィールド名"
FROM "テーブル名"
WHERE "フィールド名" LIKE {パターン};

{パターン} にはワイルドカード (wildcard) を含める。次にいくつかの例を示す。

‘A_Z’: A で始まり、その後に任意の 1 文字が入り、Z で終わる文字列。ABZ と A2Z はこのパターンに一致するが、AKKZ は A と Z の間に 2 文字あり、1 文字ではないため一致しない。
‘ABC%’: ABC で始まる文字列。たとえば、ABCD と ABCABC はこのパターンに一致する。
’%XYZ’: XYZ で終わる文字列。たとえば、WXYZ と ZZXYZ はこのパターンに一致する。
’%AN%’: AN を含む文字列。たとえば、LOS ANGELES と SAN FRANCISCO はこのパターンに一致する。

上の最後の例を store_information テーブルに使用する場合を考える。

store_information テーブル

store_name	sales	txn_date
Los Angeles	1500	Jan-05-2018
San Diego	250	Jan-07-2018
San Francisco	300	Jan-08-2018
Boston	700	Jan-08-2018

次のようにコマンドを入力する。

SELECT *
FROM Store_Information
WHERE Store_Name LIKE '%AN%';

結果は次のとおりである。

store_name	sales	txn_date
LOS ANGELES	1500	Jan-05-2018
SAN DIEGO	250	Jan-07-2018
SAN FRANCISCO	300	Jan-08-2018

SQL の基本 | DML: データ操作言語 | IS NULL, IS NOT NULL

kc@example.com (kc kim) — Sat, 17 Jun 2017 18:14:13 +0900

フィールド値が空である場合、つまり NULL であるかどうかを判定する条件である。

IS NULL, IS NOT NULL 構文

IS NULL 条件は次のとおりである。

SELECT "フィールド名"
FROM "テーブル名"
WHERE "フィールド名" IS NULL

IS NULL 条件の反対を検索する場合は、次のようにする。

SELECT "フィールド名"
FROM "テーブル名"
WHERE "フィールド名" IS NOT NULL

IS NULL の例

次の store_information テーブルで、sales が空である場合を考える。

store_information テーブル

store_name	sales	txn_date
Los Angeles	1500	Jan-05-2018
San Diego	250	Jan-07-2018
Los Angeles	300	Jan-08-2018
Boston

次のようにコマンドを入力する。

SELECT *
FROM store_information
WHERE sales IS NULL

結果は次のように取得される。

store_name	sales	txn_date
Boston

IS NOT NULL の例

sales が空でない場合は、次のようにする。

SELECT *
FROM store_information
WHERE sales IS NOT NULL

結果は次のように取得される。

store_name	sales	txn_date
Los Angeles	1500	Jan-05-2018
San Diego	250	Jan-07-2018
Los Angeles	300	Jan-08-2018

SQL の基本 | DML: データ操作言語 | EXISTS

kc@example.com (kc kim) — Sat, 17 Jun 2017 18:14:13 +0900

EXISTS は、WHERE の条件で実行した結果が存在する場合に行を取得する。

EXISTS 構文

SELECT "フィールド名1"
FROM "テーブル名1"
WHERE EXISTS
(SELECT "フィールド名2" FROM "テーブル名2" WHERE "検索条件");

EXISTS の例

次の 2 つのテーブルがあるとき、East 地域にある店舗の情報を取得したい場合を考える。

store_information テーブル

store_name	sales	txn_date
Los Angeles	1500	Jan-05-2018
San Diego	250	Jan-07-2018
Los Angeles	300	Jan-08-2018
Boston	700	Jan-08-2018

geography テーブル

region_name	store_name
East	Boston
East	New York
West	Los Angeles
West	San Diego

East 地域にある店舗の情報を取得するには、次のようにする。

SELECT *
FROM store_information A1
WHERE EXISTS
(SELECT * FROM geography WHERE region_name = 'East' AND store_name = A1.store_name);

結果は次のとおりである。

store_name	sales	txn_date
Boston	700	Jan-08-2018

SQL の基本 | DML: データ操作言語 | ORDER BY

kc@example.com (kc kim) — Sat, 17 Jun 2017 18:14:13 +0900

ORDER BY キーワードは、結果セットを昇順または降順で並べ替えるために使用する。

ORDER BY キーワードは、デフォルトでレコードを昇順に並べ替える。レコードを降順に並べ替えるには、DESC キーワードを使用する。

ORDER BY 構文

SELECT カラム名1, カラム名2, ...
FROM テーブル名
ORDER BY カラム名1, カラム名2, ... ASC|DESC;

ORDER BY の例

例1

SELECT * FROM customers
ORDER BY country;

例2

SELECT * FROM customers
ORDER BY country, customer_name;

例3

SELECT * FROM customers
ORDER BY country ASC, customer_name DESC;

SQL の基本 | DML: データ操作言語 | GROUP BY

kc@example.com (kc kim) — Sat, 17 Jun 2017 18:14:13 +0900

GROUP BY 句は、同じ値を持つ行をグループ化するために使用する。

集計関数の話に戻る。SUM コマンドを使用してすべての Sales (販売) を計算したとする。ここで、それぞれの店舗 (Store_Name) の販売 (Sales) を計算するにはどうすればよいだろうか。この場合は 2 つのことを行う。まず、store_name と Sales の 2 つのフィールドを選択する。次に、sales を store_name ごとに計算する。構文は次のとおりである。

GROUP BY 構文

SELECT "フィールド1", SUM("フィールド2")
FROM "テーブル名"
GROUP BY "フィールド1";

たとえば、次のようにする。

store_information テーブル

store_name	sales	txn_date
Los Angeles	1500	Jan-05-2018
San Diego	250	Jan-07-2018
Los Angeles	300	Jan-08-2018
Boston	700	Jan-08-2018

次のようにコマンドを入力する。

SELECT store_name, SUM(sales)
FROM store_Information
GROUP BY store_name;

結果は次のとおりである。

store_name	SUM(sales)
Los Angeles	1800
San Diego	250
Boston	700

複数のフィールドを選択し、そのうち少なくとも 1 つに関数の計算が含まれる場合は、GROUP BY コマンドを使用しなければならない。この場合、GROUP BY によって他のフィールドを確認する。つまり、関数が含まれるフィールドを確認した後、他の選択フィールドを GROUP BY 句に入れる。

SQL の基本 | DML: データ操作言語 | HAVING

kc@example.com (kc kim) — Sat, 17 Jun 2017 18:14:13 +0900

関数の値に条件を付ける方法を説明する。

たとえば、売上が $1,500 以上の店舗だけを検索したい場合があるとする。WHERE コマンドだけでは実行できない。その場合は HAVING のようなコマンドを使用する。一般的に HAVING 句は SQL 文の最後に置かれる。HAVING 句を含む SQL であっても、必ず GROUP BY 句を含む必要があるわけではない。

HAVING 構文

HAVING 文の構文は次のとおりである。

SELECT "カラム1", SUM("フィールド2")
FROM "テーブル名"
GROUP BY "フィールド1"
HAVING (関数条件);

注意: GROUP BY 句が必ず必要なわけではない。

HAVING の例

store_information テーブル

store_name	sales	txn_date
Los Angeles	1500	Jan-05-2018
San Diego	250	Jan-07-2018
Los Angeles	300	Jan-08-2018
Boston	700	Jan-08-2018

上記のようなテーブルがある場合、次のように文を入力する。

SELECT store_name, SUM(sales)
FROM store_Information
GROUP BY store_name
HAVING SUM(sales) > 1500;

上記の文による結果は次のとおりである。

store_name	SUM(sales)
Los Angeles	1800

SQL の基本 | DML: データ操作言語 | AS - エイリアス

kc@example.com (kc kim) — Sat, 17 Jun 2017 18:14:13 +0900

AS は alias の略である。テーブルまたはテーブルのフィールドに一時的な名前、つまり別名を付けるために使用する。エイリアスはカラム名を読みやすくするためによく使われ、query が実行されている間だけ存在する。

簡単に言えば、フィールドエイリアスは SQL の結果を分かりやすくするために使用される。例で売上を合計すると、SUM(sales) というフィールド名が表示される。今の場合は問題ないが、フィールドが単純な合計ではなく複雑な式になると、フィールド名も複雑になる。このようなフィールドにエイリアスを使用すると、結果に表示されるフィールド名を分かりやすくできる。

2 つ目のエイリアスはテーブルエイリアスである。テーブルにエイリアスを付ける場合は、FROM 句でテーブル名の後に空白を 1 つ置き、エイリアスを指定する。これは SQL で異なるテーブルからデータを読み込むときに非常に便利である。

AS 構文

フィールドおよびテーブルのエイリアスは次のように指定する。

SELECT "テーブルエイリアス"."フィールド1" (AS) "フィールドエイリアス"
FROM "テーブル名" (AS) "テーブルエイリアス";

基本的に、この 2 つのエイリアスはテーブル名やフィールド名の後に空白を 1 つ置いて指定する。また、AS を明示することもできる。

AS の例

次の store_information テーブルを例にする。

store_information テーブル

store_name	sales	txn_date
Los Angeles	1500	Jan-05-2018
San Diego	250	Jan-07-2018
Los Angeles	300	Jan-08-2018
Boston	700	Jan-08-2018

次のように GROUP BY を使用し、フィールドエイリアスとテーブルエイリアスを追加する。

SELECT A1.store_name Store, SUM(A1.sales) 'Total Sales'
FROM store_information A1
GROUP BY A1.store_name;

結果は次のとおりである。

Store	Total Sales
Los Angeles	1800
San Diego	250
Boston	700

結果のデータ自体は同じだが、フィールドの見出しが変わっている。これがフィールドエイリアスの使い方である。2 つ目のフィールドでは、“Sum (Sales)” という見出しの代わりに “Total Sales” という見出しが表示された。明らかに、“Total Sales” は “Sum(sales)” よりもフィールドの意味を分かりやすく示している。

SQL の基本 | DML: データ操作言語 | JOIN

kc@example.com (kc kim) — Sat, 17 Jun 2017 18:14:13 +0900

JOIN は、テーブル同士を結合するときに使用する。

SQL にある JOIN の主な種類は次のとおりである。

(INNER) JOIN: 2 つのテーブルで値が一致するレコードを返す。
LEFT (OUTER) JOIN: 左側のテーブルのすべてのレコードと、右側のテーブルで一致するレコードを返す。
RIGHT (OUTER) JOIN: 右側のテーブルのすべてのレコードと、左側のテーブルで一致するレコードを返す。
FULL (OUTER) JOIN: 左側または右側のテーブルのすべてのレコードを返す。

追加で、次のように返される値を調整することもできる。

JOIN 構文

INNER JOIN

SELECT column_name(s)
FROM table1
INNER JOIN table2 ON table1.column_name = table2.column_name;

LEFT (OUTER) JOIN

SELECT column_name(s)
FROM table1
LEFT JOIN table2 ON table1.column_name = table2.column_name;

RIGHT (OUTER) JOIN

SELECT column_name(s)
FROM table1
RIGHT JOIN table2 ON table1.column_name = table2.column_name;

FULL (OUTER) JOIN

SELECT column_name(s)
FROM table1
FULL OUTER JOIN table2 ON table1.column_name = table2.column_name;

INNER JOIN の例

SQL の結合 (JOIN) の例である。

store_information テーブル

store_name	sales	txn_date
Los Angeles	1500	Jan-05-2018
San Diego	250	Jan-07-2018
Los Angeles	300	Jan-08-2018
Boston	700	Jan-08-2018

geography テーブル

region_name	store_name
East	Boston
East	New York
West	Los Angeles
West	San Diego

内部結合 (inner join) は、2 つのテーブルで一致する値がある場合にのみ、そのデータを取得する。

地域 (region_name) ごとの売上 (Sales) を調べる。geography テーブルには各地域の店舗が、store_information テーブルには各店舗の売上が示されている。地域別売上を確認するには、この 2 つのテーブルのデータを結合する。詳しく見ると、store_name フィールドによってこの 2 つのテーブルを結合できることが分かる。

SELECT A1.region_name REGION, SUM(A2.sales) SALES
FROM geography A1 JOIN store_information A2 ON A1.store_name = A2.store_name
GROUP BY A1.region_name;

または:

SELECT A1.region_name REGION, SUM(A2.sales) SALES
FROM geography A1, store_information A2
WHERE A1.store_name = A2.store_name
GROUP BY A1.region_name;

結果は次のとおりである。

REGION	SALES
East	700
West	2050

最初の行では、SQL を使用して 2 つのフィールドを選択している。1 つ目は geography テーブルの region_name フィールド、別名 REGION であり、2 つ目は store_information テーブルの sales フィールド、別名 SALES である。ここでは Geography テーブルのエイリアスを A1、store_information テーブルのエイリアスを A2 としている。テーブルエイリアスを使用しない場合、最初の行は次のようになる。

SELECT Geography.region_name REGION, SUM(Store_Information.Sales) SALES

見て分かるように、テーブル名をすべて表示すると長く複雑になる。テーブルエイリアスを使用すると SQL 文が分かりやすくなり、特に複数のテーブルを含む SQL 文ではさらに有用である。

続いて 2 行目の FROM 句を見ると、geography テーブルの store_name フィールドと store_information テーブルの store_name フィールドを JOIN で接続している。

OUTER JOIN の例

一方のテーブルにあるデータ値が、もう一方のテーブルにまったく存在しない場合は OUTER JOIN (外部結合) を使用する。

外部結合の構文はデータベースによって異なる場合がある。たとえば Oracle では、テーブルのデータが必要であることを示すために、WHERE 句で読み込まれたテーブルの後に (+) を置く。

各店舗の売上を検索する。内部結合を使用すると、store_information テーブルに存在しない New York 店舗のデータが漏れてしまう。そのような場合は外部結合を使用する。

ここで使用する Oracle の外部結合は次のとおりである。

SELECT A1.store_name, SUM(A2.sales) SALES
FROM geography A1, store_information A2
WHERE A1.store_name = A2.store_name (+)
GROUP BY A1.store_name;

結果は次のとおりである。

store_name	SALES
Boston	700
New York
Los Angeles	1800
San Diego	250

2 つ目のテーブルに該当データがない場合、SQL では NULL 値が入る。この例では New York が store_information テーブルに存在しないため、その SALES フィールドは NULL になる。

SQL の基本 | DML: データ操作言語 | Subquery

kc@example.com (kc kim) — Sat, 17 Jun 2017 18:14:13 +0900

1 つの SQL 文の中に、別の SQL 文を入れることができる。WHERE 句または HAVING 句に別の SQL 文を挿入する場合、subquery 構文を使用できる。Subquery はまずテーブルの結合に使用される。また、場合によっては subquery が 2 つのテーブルを結合する唯一の方法になる。

Subquery

Subquery は次のとおりである。

SELECT "フィールド1" FROM "テーブル1"
WHERE "フィールド2" [比較演算子] (SELECT "フィールド1" FROM "テーブル2" WHERE "条件");

比較演算子には =、>、<、>=、<= などの演算子があり、LIKE などの文字列に対する演算子もある。

Subquery の例

SQL の結合に関する例である。

store_information テーブル

store_name	sales	txn_date
Los Angeles	1500	Jan-05-2018
San Diego	250	Jan-07-2018
Los Angeles	300	Jan-08-2018
Boston	700	Jan-08-2018

geography テーブル

region_name	store_name
East	Boston
East	New York
West	Los Angeles
West	San Diego

subquery を利用して West にある店舗の売上をすべて調べる場合、次の SQL を使用できる。

SELECT SUM(sales) FROM store_information
WHERE store_name IN
(SELECT store_name FROM geography
WHERE region_name = 'West');

結果は次のとおりである。

SUM(sales)
2050

この例では 2 つのテーブルを直接結合していないが、West にある店舗の売上を直接計算できる。まず、どの店舗が West にあるかを確認する。そして、その店舗の売上を計算して合計を求める。

SQL の基本 | DML: データ操作言語 | UNION, UNION ALL

kc@example.com (kc kim) — Sat, 17 Jun 2017 18:14:13 +0900

UNION 演算子は、2 つ以上の SELECT 文の結果セットを結合するために使用する。

UNION は 2 つの SQL 文の結果を結合するために使用するコマンドである。この点では UNION は JOIN と少し似ている。どちらのコマンドも複数のテーブルからデータを取得できるためである。ただし UNION には制限があり、2 つの SQL 文で作られるフィールドは同じデータ型でなければならない。また UNION コマンドを使用する場合、重複データは出力されない。これは SELECT DISTINCT と似ている。

UNION の作成条件

UNION 内の各 SELECT 文は同じ数の列を持つ必要がある。
列は類似したデータ型を持つ必要がある。
各 SELECT 文の列は同じ順序でなければならない。

UNION ALL も 2 つの SQL 文の結果を結合するために使用するコマンドである。UNION ALL が UNION と異なる点は、UNION ALL ではデータ値が重複していても条件に一致するデータをすべて表示することである。

UNION, UNION ALL 構文

UNION は次のように使用する。

UNION 構文

[SQL文1]
UNION
[SQL文2];

ここには 2 つの SQL 文が入る。

UNION ALL は次のように使用する。

UNION ALL 構文

[SQL文1]
UNION ALL
[SQL文2];

ALL が付く以外は UNION と同じである。

UNION の例

次の 2 つのテーブルがあるとする。

store_information テーブル

store_name	sales	txn_date
Los Angeles	1500	Jan-05-2018
San Diego	250	Jan-07-2018
Los Angeles	300	Jan-08-2018
Boston	700	Jan-08-2018

internet_sales テーブル

txn_date	sales
Jan-07-2018	250
Jan-10-2018	535
Jan-11-2018	320
Jan-12-2018	750

ここで売上 (sales) の日付をすべて確認する場合は、次の SQL 文を使用できる。

SELECT txn_date FROM store_information
UNION
SELECT txn_date FROM internet_sales;

実行結果は次のとおりである。

txn_date
Jan-05-2018
Jan-07-2018
Jan-08-2018
Jan-10-2018
Jan-11-2018
Jan-12-2018

知っておくべき点として、SQL 文、または両方の句で使用できる場合に SELECT DISTINCT txn_date を使用しても同じ結果になる。

UNION ALL の例

次に、店舗販売およびインターネット売上がある日付を検索する。この場合は次の SQL 文を使用する。

SELECT txn_date FROM store_information
UNION ALL
SELECT txn_date FROM internet_sales;

結果は次のとおりである。

txn_date
Jan-05-2018
Jan-07-2018
Jan-08-2018
Jan-08-2018
Jan-07-2018
Jan-10-2018
Jan-11-2018
Jan-12-2018

SQL の基本 | DML: データ操作言語 | INTERSECT

kc@example.com (kc kim) — Sat, 17 Jun 2017 18:14:13 +0900

INTERSECT は UNION コマンドに似ており、2 つの SQL 文の結果を処理するために使用するコマンドである。2 つの違いは、UNION が基本的に OR であるのに対し、INTERSECT は AND に近い点である。UNION では、値が 1 つ目の文または 2 つ目の文に存在する場合、その値が選択されて出力される。INTERSECT では、値が 1 つ目の文と 2 つ目の文の両方に存在する場合にのみ選択される。UNION は和集合であり、INTERSECT は交差である。

INTERSECT 構文

INTERSECT コマンドは次のとおりである。

[SQL文1]
INTERSECT
[SQL文2];

INTERSECT の例

次の 2 つのテーブルがあるとする。

store_information テーブル

store_name	sales	txn_date
Los Angeles	1500	Jan-05-2018
San Diego	250	Jan-07-2018
Los Angeles	300	Jan-08-2018
Boston	700	Jan-08-2018

internet_sales テーブル

txn_date	sales
Jan-07-2018	250
Jan-10-2018	535
Jan-11-2018	320
Jan-12-2018	750

ここで、どの日に店舗販売とインターネット販売の両方があるかを確認するために、次の SQL 文を使用できる。

SELECT txn_date FROM store_information
INTERSECT
SELECT txn_date FROM internet_sales;

SQL 構文の実行結果は次のとおりである。

txn_date
Jan-07-2018

INTERSECT コマンドでは、異なる値が 1 回だけ表示される点に注意する。

SQL の基本 | DML: データ操作言語 | MINUS

kc@example.com (kc kim) — Sat, 17 Jun 2017 18:14:13 +0900

MINUS は 2 つの SQL 文に使用されるコマンドである。MINUS はまず 1 つ目の SQL 文の結果を確認する。そして、その検索結果が 2 つ目の SQL 文の結果にあるかどうかを確認する。もし存在する場合、そのデータは削除され、最終結果には表示されない。1 つ目の SQL 文の結果に存在しないデータは除外される。

MINUS 構文

MINUS コマンドは次のとおりである。

[SQL文1]
MINUS
[SQL文2];

MINUS の例

次の 2 つのテーブルがあるとする。

store_information テーブル

store_name	sales	txn_date
Los Angeles	1500	Jan-05-2018
San Diego	250	Jan-07-2018
Los Angeles	300	Jan-08-2018
Boston	700	Jan-08-2018

internet_sales テーブル

txn_date	sales
Jan-07-2018	250
Jan-10-2018	535
Jan-11-2018	320
Jan-12-2018	750

ここで、どの日に店舗の売上があり、インターネット売上がないかを確認するために、次の SQL 文を使用できる。

SELECT txn_date FROM store_information
MINUS
SELECT txn_date FROM Internet_sales;

SQL 構文の実行結果は次のとおりである。

txn_date
Jan-05-2018
Jan-08-2018

Jan-05-2018、Jan-07-2018、Jan-08-2018 は SELECT txn_date FROM store_information によって得られた結果である。そのうち Jan-07-2018 は SELECT txn_date FROM internet_sales の結果に存在するため、最終結果には表示されない。

MINUS 文では、文の結果を基準に異なる値が 1 回だけ表示される点に注意する。

SQL の基本 | DML: データ操作言語 | INSERT

kc@example.com (kc kim) — Sat, 17 Jun 2017 18:14:13 +0900

基本的に、テーブルにデータを入力する方法は 2 つある。1 つは 1 回に 1 件のデータを登録する方法である。もう 1 つは 1 回に複数件のデータを入力する方法である。

INSERT 構文

最も基本的なデータ登録の SQL は次のとおりである。

INSERT INTO "テーブル名" ("フィールド1", "フィールド2", ...)
VALUES ("値1", "値2", ...);

テーブルに作成されたフィールドの順序と入力した値の順序が一致していれば、フィールド名は省略することもできる。

INSERT INTO "テーブル名"
VALUES ("値1", "値2", ...);

SELECT で一度に複数件のデータを入力することもできる。前述の例とは異なり、SELECT コマンドを使用して入力先テーブルに入れるデータを指定する。すると、そのデータは別のテーブルから来るのかという疑問が出るかもしれないが、必ずしもそうではない。一度に複数件のデータを入力する SQL は次のとおりである。

INSERT INTO table2
SELECT * FROM table1
WHERE condition;

ここでは最も基本的な形式を示しているが、SQL 文には WHERE、GROUP BY、HAVING などのほか、テーブルの結合やエイリアスなどを含めることもできる。

INSERT の例: 1 件ずつ登録

次のような構造のテーブルがあるとする。

store_information テーブル

フィールド名	データ型
store_name	char(50)
sales	float
txn_date datetime

次に、Los Angeles 店舗に Jan-10-2018、売上 $900 のデータをこのテーブルへ入れる場合、次の SQL 文を入力する。

INSERT INTO store_information (store_name, sales, txn_Date)
VALUES ('Los Angeles', 900, 'Jan-10-2018');

または、次のようにも入力できる。

INSERT INTO store_information VALUES ('Los Angeles', 900, 'Jan-10-2018');

INSERT の例: 複数件を一度に登録

2017 年の販売データを store_information テーブルに登録するとき、そのデータを sales_information テーブルから取得して入れる場合は、次の SQL を入力する。

INSERT INTO store_information (store_name, sales, txn_date)
SELECT store_name, sales, txn_date
FROM sales_information
WHERE Year(txn_date) = 2017;

ここでは SQL Server の関数で日付の年を検索しているが、データベースによって構文は異なる。たとえば Oracle では WHERE TO_CHAR(Txn_Date, 'yyyy') = 2017 のように使用する。

SQL の基本 | DML: データ操作言語 | UPDATE

kc@example.com (kc kim) — Sat, 17 Jun 2017 18:14:13 +0900

テーブルのデータを修正する場合は UPDATE コマンドを使用する。

UPDATE 構文

UPDATE 文の基本 SQL は次のとおりである。

UPDATE "テーブル名"
SET "フィールド1" = [新しい値]
WHERE "条件";

一度に複数のフィールドを同時に修正することもできる。

UPDATE "テーブル名"
SET "フィールド1" = [値1], "フィールド2" = [値2]
WHERE "条件";

UPDATE の例

次のようなテーブルがあるとする。

store_information テーブル

store_name	sales	txn_date
Los Angeles	1500	Jan-05-2018
San Diego	250	Jan-07-2018
Los Angeles	300	Jan-08-2018
Boston	700	Jan-08-2018

Los Angeles 店舗の 2018/01/08 の実際の売上が、テーブルに保存されている $300 ではなく $500 であることを後から発見した場合、次の SQL を使用してデータを修正する。

UPDATE store_information
SET Sales = 500
WHERE Store_Name = 'Los Angeles'
AND Txn_Date = 'Jan-08-2018';

テーブルを再度検索すると、次のように修正されたことを確認できる。

store_information テーブル

store_name	sales	txn_date
Los Angeles	1500	Jan-05-2018
San Diego	250	Jan-07-2018
Los Angeles	500	Jan-08-2018
Boston	700	Jan-08-2018

この例では、WHERE 句の条件に一致するデータは 1 件だけである。もし複数のデータがその条件に一致する場合、一致するすべてのデータが修正される。

SQL の基本 | DML: データ操作言語 | DELETE

kc@example.com (kc kim) — Sat, 17 Jun 2017 18:14:13 +0900

データベースから一部のデータを直接削除できる。削除には DELETE を使用する。

DELETE 構文

DELETE FROM "テーブル名"
WHERE "条件";

DELETE の例

例で説明する。次のようなテーブルがあるとする。

store_information テーブル

store_name	sales	txn_date
Los Angeles	1500	Jan-05-2018
San Diego	250	Jan-07-2018
Los Angeles	300	Jan-08-2018
Boston	700	Jan-08-2018

ここで Los Angeles に関するデータをすべて削除する場合は、次の SQL 文を使用する。

DELETE FROM store_information
WHERE store_name = 'Los Angeles';

この SQL を実行すると、テーブルは次のようになる。

store_name	sales	txn_date
San Diego	250	Jan-07-2018
Boston	700	Jan-08-2018

SQL の基本 | 関数

kc@example.com (kc kim) — Sat, 17 Jun 2017 18:14:13 +0900

データベースでは多くのデータが数値として表され、数値演算に使用するものが関数である。たとえば、その数値の合計を求めたり、平均値を計算したりする。

AVG (平均)
COUNT (カウント)
MAX (最大値)
MIN (最小値)
SUM (合計)

関数構文

関数は次のように使用する。

SELECT "関数名"("フィールド名")
FROM "テーブル名";

SQL の基本 | 関数 | AVG (平均)

kc@example.com (kc kim) — Sat, 17 Jun 2017 18:14:13 +0900

AVG は、テーブルから取得されるデータの平均を求める。

AVG (平均) 構文

SELECT AVG("フィールド名")
FROM "テーブル名";

AVG (平均) の例

たとえば、次のテーブルの sales フィールドの平均がいくつかを調べる場合を考える。

store_information テーブル

store_name	sales	txn_date
Los Angeles	1500	Jan-05-2018
San Diego	250	Jan-07-2018
Los Angeles	300	Jan-08-2018
Boston	700	Jan-08-2018

次のようにコマンドを入力する。

SELECT AVG(sales)
FROM store_information

結果は次のとおりである。

AVG(sales)
687.5000

SQL の基本 | 関数 | COUNT (カウント)

kc@example.com (kc kim) — Sat, 17 Jun 2017 18:14:13 +0900

COUNT は、テーブルから取得されるデータがどれだけあるか、その件数を取得できる。

COUNT (カウント) 構文

SELECT COUNT("フィールド名")
FROM "テーブル名";

COUNT (カウント) の例

たとえば、次のテーブルの store_name フィールドに空白データではない値がいくつあるかを調べる場合を考える。

store_information テーブル

store_name	sales	txn_date
Los Angeles	1500	Jan-05-2018
San Diego	250	Jan-07-2018
Los Angeles	300	Jan-08-2018
Boston	700	Jan-08-2018

次のようにコマンドを入力する。

SELECT COUNT(store_name)
FROM store_information
WHERE store_name IS NOT NULL;

結果は次のとおりである。

COUNT(store_name)
4

IS NOT NULL は、このフィールドが NULL、つまり空ではないことを示す。

COUNT と DISTINCT を一緒に使用する場合は、テーブルから同じデータを除外し、何件あるかを取得するときに使用する。たとえば、テーブルの store_name が何個あるかを取得する場合は、次のように入力する。

SELECT COUNT(DISTINCT store_name)
FROM store_information;

結果は次のとおりである。

COUNT(DISTINCT store_name)
3

SQL の基本 | 関数 | MAX (最大値), MIN (最小値)

kc@example.com (kc kim) — Sat, 17 Jun 2017 18:14:13 +0900

MAX と MIN は、テーブルから取得されるデータの最大値および最小値を求める。

MAX (最大値), MIN (最小値) 構文

最大値を求める関数は次のとおりである。

SELECT MAX("フィールド名")
FROM "テーブル名";

最小値を求める関数は次のとおりである。

SELECT MIN("フィールド名")
FROM "テーブル名";

MAX(), MIN() の例

たとえば、次のテーブルの sales フィールドの最大値および最小値がいくつかを調べる場合を考える。

store_information テーブル

store_name	sales	txn_date
Los Angeles	1500	Jan-05-2018
San Diego	250	Jan-07-2018
Los Angeles	300	Jan-08-2018
Boston	700	Jan-08-2018

次のようにコマンドを入力する。

SELECT MAX(sales), MIN(sales)
FROM store_information

結果は次のように求められる。

MAX(sales)	MIN(sales)
1500	250

SQL の基本 | 関数 | SUM (合計)

kc@example.com (kc kim) — Sat, 17 Jun 2017 18:14:13 +0900

SUM は、テーブルから取得されるデータの合計を取得できる。

SUM (合計) 構文

SELECT SUM("フィールド名")
FROM "テーブル名";

SUM (合計) の例

たとえば、例のテーブルにある sales フィールドの合計を計算する場合を考える。

store_information テーブル

store_name	sales	txn_date
Los Angeles	1500	Jan-05-2018
San Diego	250	Jan-07-2018
Los Angeles	300	Jan-08-2018
Boston	700	Jan-08-2018

次のようにコマンドを入力する。

SELECT SUM(sales) FROM store_information;

結果は次のとおりである。

SUM(sales)
2750

2750 は、すべての sales フィールドの合計である: 1500 + 250 + 300 + 700。

関数以外にも、SQL を使用して足し算 (+) や引き算 (-) の簡単な数学演算が可能である。文字データについても、SQL には文字列結合 (concatenation)、文字の切り取り (trim)、部分文字列検索 (substring) など、いくつかの文字処理関数がある。関数はデータベースによって異なる。関数の使い方を確認するには、使用しているデータベースの情報を参照すればよい。

SQL の基本 | 関数 | Substring: 文字列の一部抽出

kc@example.com (kc kim) — Sat, 17 Jun 2017 18:14:13 +0900

SQL で関数 substring は、1 つのフィールドデータの一部を読み取るために使用する。データベースによって、この関数名は異なる。

MySQL: SUBSTR(), SUBSTRING()
Oracle: SUBSTR()
SQL Server: SUBSTRING()

一般的には次のように使用する。ここでは SUBSTR() を例にする。

SUBSTR(str, pos)

str の pos 番目の位置からすべての文字を読み込む。この構文は SQL Server には適用されない点に注意する。

SUBSTR(str, pos, len)

str の pos 番目の位置から len 個の文字を読み込む。

Substring の例

次のようなテーブルがあるとする。

geography テーブル

region_name	store_name
East	Boston
East	New York
West	Los Angeles
West	San Diego

例1

SELECT SUBSTR(store_name, 3)
FROM geography
WHERE store_name = 'Los Angeles';

結果は次のとおりである。

's Angeles'

例2

SELECT SUBSTR(store_name, 2, 4)
FROM geography
WHERE store_name = 'San Diego';

結果は次のとおりである。

'an D'

SQL の基本 | 関数 | Concatenate: 文字列結合

kc@example.com (kc kim) — Sat, 17 Jun 2017 18:14:13 +0900

異なるフィールドのデータを結合する場合がある。各データベースには、この目的を達成するための方法がある。

MySQL: CONCAT()
Oracle: CONCAT(), ||
SQL Server: +

Concatenate 構文

CONCAT() は次のように使用する。

CONCAT(文字列1, 文字列2, 文字列3, ...)

文字列1、文字列2、文字列3… を結合する。Oracle の CONCAT() では 2 つのパラメータが許可される点に注意する。つまり、一度に 2 つの文字列だけを結合できる。一度に複数の文字列を結合するには || を使用する。

Concatenate の例

たとえば、次のようなテーブルがあるとする。

geography テーブル

region_name	store_name
East	Boston
East	New York
West	Los Angeles
West	San Diego

例1

MySQL / Oracle:

SELECT CONCAT(region_name, store_name) FROM geography
WHERE store_name = 'Boston';

結果は次のとおりである。

'EastBoston'

例2

Oracle:

SELECT region_name || ' ' || store_name FROM geography
WHERE store_name = 'Boston';

結果は次のとおりである。

'East Boston'

例3

SQL Server:

SELECT region_name + ' ' + store_name FROM geography
WHERE store_name = 'Boston';

結果は次のとおりである。

'East Boston'

SQL の基本 | 関数 | Trim: 文字列の空白削除

kc@example.com (kc kim) — Sat, 17 Jun 2017 18:14:13 +0900

SQL 関数 TRIM は、1 つの文字列の先頭または末尾の部分を削除するために使用する。よくあるように、この関数名はデータベースによって異なる。

MySQL: TRIM(), RTRIM(), LTRIM()
Oracle: RTRIM(), LTRIM()
SQL Server: RTRIM(), LTRIM()

それぞれの trim は次のとおりである。

TRIM([[位置] [削除文字列] FROM] 文字列)

[位置] に入力される値は LEADING (先頭)、TRAILING (末尾)、または BOTH (先頭と末尾) である。この関数は [削除文字列] を文字列の先頭、末尾、または先頭と末尾から削除する。[削除文字列] が指定されていない場合は空白が削除される。

LTRIM (文字列)

文字列の先頭部分の空白を削除する。

RTRIM (文字列)

文字列の末尾部分の空白を削除する。

Trim の例

TRIM() の例

SELECT TRIM('   Sample   ');

結果は次のとおりである。

'Sample'

LTRIM() の例

SELECT LTRIM('   Sample   ');

結果は次のとおりである。

'Sample   '

RTRIM() の例

SELECT RTRIM ('   Sample   ');

結果は次のとおりである。

'   Sample'

SQL の基本 | 関数 | Replace: 文字列置換

kc@example.com (kc kim) — Sat, 17 Jun 2017 18:14:13 +0900

SQL で関数 Replace は、1 つのフィールドデータの一部を置換するために使用する。データベースによって、この関数名は異なる。

MySQL: REPLACE()

Replace 構文

REPLACE() は次のように使用する。

REPLACE('文字列', '置換対象の文字列', '置換後の文字列')

Replace の例

SELECT REPLACE('abcdefg', 'abc', 'aaa');

結果は次のとおりである。

| REPLACE('abcdefg', 'abc', 'aaa') |
|--|
| aaadefg |