【SQL】GROUP BYとHAVINGの書き方：データをグループ化して条件設定するステップ

データ分析や管理を行う際、情報をうまく整理・分類するスキルは必須となります。その中で、「SQL」を使用したデータのグループ化や条件別の集計は、日常の業務において非常に役立つ技術です。本記事では、SQLのGROUP BYおよびHAVING句を中心に、その効果的な書き方と活用方法を初心者向けにわかりやすく解説しています。

GROUP BYとは？

データベースの表の中には、さまざまなデータが格納されています。時には、これらのデータを特定のカテゴリや属性ごとにまとめて、集計や分析を行いたいことがあります。そんなときに役立つのが、SQLのGROUP BY句です。

GROUP BYの役割

GROUP BYは、指定したカラムの値が同じデータ同士をひとまとめにする役割を持っています。例えば、商品のカテゴリごとに売上を集計する場合や、月ごとの訪問者数をカウントする場合などに使用されます。

具体的には、以下のようなSQL文で商品のカテゴリごとにデータをグループ化できます。

SELECT category, COUNT(*) FROM products GROUP BY category;

このSQL文は、productsテーブルのcategoryカラムの値ごとにデータをまとめ、それぞれのカテゴリに含まれる商品の数をカウントします。

基本的な書き方

GROUP BYの基本的な書き方は、以下の通りです。

SELECT カラム名1, カラム名2, ... FROM テーブル名 GROUP BY グループ化するカラム名;

ここで注意したいのは、SELECT句に指定するカラムは、GROUP BYで指定したカラムと集約関数（例: COUNT, SUM, AVGなど）のみでなければならないという点です。

次に、このGROUP BYと一緒に使用することで、グループ化した後のデータに更なる条件を設定するHAVING句について詳しく見ていきましょう。

HAVINGとの組み合わせ

GROUP BYを使用してデータをグループ化した後、さらにそのグループ化された結果に特定の条件を適用したい場面があります。例えば、特定の売上を超えたカテゴリだけを表示したいといったケースです。そんなときに役立つのがHAVING句です。

HAVINGの特徴

WHERE句と似たような役割を持つHAVINGですが、その適用タイミングが異なります。WHEREはデータの取得前に条件を適用するのに対して、HAVINGはGROUP BYでグループ化した後の結果に対して条件を適用します。

つまり、HAVINGはグループ化されたデータ全体に対するフィルタリングを行います。

GROUP BYとHAVINGを一緒に使う理由

GROUP BYとHAVINGを組み合わせることで、グループ化したデータの中からさらに特定の条件を満たすものだけを取得することができます。

例えば、商品のカテゴリごとの売上の合計を計算し、その合計が10,000円以上のカテゴリだけを表示したい場合、以下のようなSQL文を使用します。

SELECT category, SUM(sales) as total_sales
FROM products
GROUP BY category
HAVING total_sales >= 10000;

このように、GROUP BYでデータをグループ化した後、HAVINGを用いてその結果に更なる条件を設定することで、目的のデータのみを効率よく取得することができます。

次に、実際の使用例や、他のSQL機能との組み合わせ方について見ていきましょう。

実際の使用例: GROUP BYとHAVINGを活用する

GROUP BYやHAVINGの基本的な使い方を理解したところで、実際の使用例を通してその使い方をさらに深めていきましょう。

商品カテゴリごとの売上集計

想像してみてください。あなたがオンラインショップの管理者で、どの商品カテゴリがよく売れているのかを知りたいと思ったとします。その場合、GROUP BYを用いて商品カテゴリごとに売上を集計できます。

SELECT category, SUM(sales) as total_sales
FROM sales_data
GROUP BY category;

このSQL文は、sales_dataテーブルから商品カテゴリごとの売上の合計を計算し、それを表示します。

特定の売上を超えるカテゴリのみを表示

先ほどの使用例をベースに、さらに特定の売上額を超えるカテゴリだけを表示する場合、HAVING句を追加します。

SELECT category, SUM(sales) as total_sales
FROM sales_data
GROUP BY category
HAVING total_sales > 50000;

このSQL文は、合計売上が50,000円を超える商品カテゴリだけを表示します。

このように、GROUP BYとHAVINGを組み合わせることで、特定の条件を満たすグループ化されたデータのみを効率的に取得することができます。次に、これらの句と組み合わせる他のSQLの機能について見ていきましょう。

GROUP BYと組み合わせるその他のSQL機能

GROUP BYやHAVINGとともに、データの取得や表示をより柔軟に行うためのSQLの機能がいくつか存在します。ここでは、主にORDER BYや集約関数との組み合わせについて解説します。

ORDER BY: グループ化した結果を並び替える

GROUP BYでデータをグループ化した後、その結果を特定の順序で表示したい場合にORDER BYを使用します。例えば、商品カテゴリごとの売上を高い順に表示したい場合は、以下のように記述します。

SELECT category, SUM(sales) as total_sales
FROM sales_data
GROUP BY category
ORDER BY total_sales DESC;

このSQL文は、sales_dataテーブルから商品カテゴリごとの売上の合計を計算し、その結果を売上が高い順に表示します。

COUNT, SUMなどの集約関数との組み合わせ

GROUP BYは、集約関数と組み合わせて使用することが一般的です。集約関数には、データの数を数えるCOUNTや、数値を合計するSUM、平均を計算するAVGなどがあります。

例えば、商品カテゴリごとの平均売上を計算する場合は、以下のように記述します。

SELECT category, AVG(sales) as average_sales
FROM sales_data
GROUP BY category;

このように、GROUP BYと集約関数を組み合わせることで、グループ化されたデータの概要や統計を効率的に取得することができます。

これまでの内容を踏まえて、最後に全体をまとめてみましょう。

まとめ: データのグループ化と条件設定をマスターする

本記事を通じて、SQLのGROUP BYとHAVINGについて、その基本的な使い方から応用的な活用方法までを学ぶことができました。特に、以下のポイントを押さえることで、データのグループ化や条件設定の技術を深めることができます。

• GROUP BYの基本: 指定したカラムの値ごとにデータをグループ化する方法。
• HAVINGの利用: グループ化した結果に対して、さらに特定の条件を設定する方法。
• 集約関数の活用: グループ化したデータの概要や統計を取得する方法。
• その他のSQL機能との組み合わせ: ORDER BYなどとの組み合わせで、より柔軟なデータ取得を行う方法。

データベース操作の中で、GROUP BYやHAVINGは非常に頻繁に使用される技術です。これらの知識をしっかりとマスターすることで、効率的かつ柔軟なデータの取得や分析が可能となります。日々の業務やデータ分析の際に、ぜひとも活用してみてください。