【基本】SQLの書き方を実例付きでわかりやすく解説

（最終更新月：2023年5月）

✔以下の疑問をお持ちの方へ向けた記事です

「SQLの基本的な書き方とは何で、どのように実践するのだろうか？」
「SQLの書き方を学びたい」
「SQLの書き方の具体的な使用例を見て理解したい」

✔この記事を読むことで得られる知識

SQLの基本的な書き方
SQLの書き方の応用法
SQLの書き方を用いた具体的な使用例

この記事では、SQLの基本的な書き方から、その応用法まで、具体的な例を交えて詳細に説明します。

ぜひ最後までお読みください。

筆者プロフィール

【現職】プロダクトマネージャー

【副業】ブログ（月間20万PV）/YouTube/Web・アプリ制作

「プログラミング × ライティング × 営業」の経験を活かし、30後半からのIT系職へシフト。現在はプロダクトマネージャーとして、さまざまな関係者の間に入り奮闘してます。当サイトでは、実際に手を動かせるWebアプリの開発を通じて、プログラミングはもちろん、IT職に必要な情報を提供していきます。

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SQLとは：基本を抑えよう

ここでは、「SQL」についての基本概念とその種類を説明していきます。

知っておくべき重要なポイントを以下にまとめました。

SQLの基本概念
SQLの種類とその役割

SQLの基本概念

SQL(Structured Query Language)は、データベース管理システムで使用される言語です。

とくにリレーショナルデータベースと呼ばれる種類のデータベースに対して、データの取得、挿入、更新、削除などの操作をおこないます。

データベースを扱うためには、SQLの基本概念を理解することが重要です。

SQLの種類とその役割

SQLは主にDML(Data Manipulation Language)、DDL(Data Definition Language)、DCL(Data Control Language)の3つのカテゴリに分けられます。

DMLはデータの取得、挿入、更新、削除を行うためのSQLです。

SELECT
INSERT
UPDATE
DELETE

DDLはデータベースやテーブルの構造を定義するためのSQLで、CREATE、ALTER、DROP文などがあります。

DCLはデータベースのアクセス制御を行うためのSQLで、GRANTやREVOKEなどがあります。

SQLの基本的な書き方：データの操作

ここでは、データを操作するための基本的なSQL文の書き方を学んでいきます。

以下の内容を順に解説します。

SELECT文の書き方：データの抽出
INSERT文の書き方：データの追加
UPDATE文の書き方：データの更新
DELETE文の書き方：データの削除

SELECT文の書き方：データの抽出

SELECT文はデータベースからデータを抽出するためのSQL文です。

SELECT 列名 FROM テーブル名;

テーブル名の部分には取得したいデータが格納されているテーブル名を、列名の部分には取得したいデータの列名を指定します。

列名には “*” を指定することで全ての列を取得することもでもできます。

SELECT * FROM Users;

INSERT文の書き方：データの追加

INSERT文は新しいデータをデータベースに追加するためのSQL文です。

INSERT INTO テーブル名 (列名1, 列名2,…) VALUES (値1, 値2, …);

テーブル名の部分にはデータを追加したいテーブル名を、列名の部分には追加したいデータの列名を、値の部分には追加したいデータの値を指定します。

INSERT INTO Users (name, age) VALUES ('John', 25);

Usersテーブルに新しいユーザー ‘John’ のデータを追加します。

UPDATE文の書き方：データの更新

UPDATE文は既存のデータを更新するためのSQL文です。

UPDATE テーブル名 SET 列名=新しい値 WHERE 条件;

テーブル名の部分にはデータを更新したいテーブル名を、列名の部分には更新したいデータの列名を、新しい値の部分には更新したいデータの新しい値を、条件の部分にはどのデータを更新するかの条件を指定します。

UPDATE Users SET age=26 WHERE name='John';

Usersテーブルのユーザー ‘John’ の年齢を26に更新します。

DELETE文の書き方：データの削除

DELETE文はデータベースからデータを削除するためのSQL文です。

DELETE FROM テーブル名 WHERE 条件;

テーブル名の部分にはデータを削除したいテーブル名を、条件の部分にはどのデータを削除するかの条件を指定します。

注意点としては、条件を指定しない場合、全てのデータが削除されますので、必ず条件を指定するか、全てのデータを削除しても問題ないことを確認してから使用します。

DELETE FROM Users WHERE age<20;

Usersテーブルの年齢が20歳未満のユーザーのデータを削除します。

SQLの基本的な書き方：データベースとテーブルの操作

このセクションでは、データベースやテーブルを操作するための基本的なSQL文、すなわちCREATE、ALTER、そしてDROPについて解説していきます。

CREATE文の書き方：データベース・テーブルの作成
ALTER文の書き方：テーブルの変更
DROP文の書き方：データベース・テーブルの削除

CREATE文の書き方：データベース・テーブルの作成

CREATE文は新しいデータベースやテーブルを作成するためのSQL文です。

データベースの作成

CREATE DATABASE データベース名;

テーブルの作成

CREATE TABLE テーブル名 (列名1 列の型, 列名2 列の型, …);

列の型には、その列のデータ型（例：INT、VARCHAR、DATE等）を指定します。

--新しいデータベース
CREATE DATABASE MyDatabase;

--新しいテーブルを作成
CREATE TABLE Users (id INT, name VARCHAR(100), age INT);

ALTER文の書き方：テーブルの変更

ALTER文は既存のテーブルを変更するためのSQL文。

列の追加や列の削除、列名の変更などが可能です。

列を追加する

ALTER TABLE テーブル名 ADD 列名列の型;

列を削除する

ALTER TABLE テーブル名 DROP COLUMN 列名;

列名を変更する

ALTER TABLE テーブル名 RENAME COLUMN 旧列名 TO 新列名;

ALTER TABLE Users ADD gender VARCHAR(10);

Usersテーブルにgender列を追加しています。

ALTER TABLE Users DROP COLUMN age;

こちらはage列を削除するクエリです。

DROP文の書き方：データベース・テーブルの削除

DROP文はデータベースやテーブルを削除するためのSQL文です。

データベースを削除する

DROP DATABASE データベース名;

テーブルを削除する

DROP TABLE テーブル名;

この命令を実行すると、削除されたデータベースやテーブルは元に戻すことができないため、注意が必要です。

複雑なデータの操作：JOINとサブクエリ

このセクションでは、複数のテーブルを結合したり、より複雑なデータ抽出を行うためのSQLのテクニック、JOINとサブクエリについて説明します。

JOINの書き方：複数テーブルの結合
サブクエリの書き方：複雑なデータ抽出

JOINの書き方：複数テーブルの結合

JOINは異なるテーブル間で関連性のあるデータを結合するためのSQLの文法です。

主な形式は以下のとおり。

INNER JOIN
LEFT JOIN
RIGHT JOIN
FULL JOIN

基本的な書き方はこちら。

SELECT 列名 FROM テーブル名1 JOIN テーブル名2 ON 結合条件;

SELECT Orders.OrderID, Customers.CustomerName FROM Orders INNER JOIN Customers ON Orders.CustomerID=Customers.CustomerID;

OrdersテーブルとCustomersテーブルを結合し、それぞれのテーブルからOrderIDとCustomerNameを抽出します。

サブクエリの書き方：複雑なデータ抽出

サブクエリは、一つのSQL文の中に含まれる別のSQL文で、主となるSQL文の処理を補助します。

通常は、括弧（()）内に記述します。

サブクエリは主にSELECT、FROM、WHERE、HAVING句で使用されます。

SELECT CustomerName, (SELECT MAX(OrderDate) FROM Orders WHERE CustomerID = 1) AS LastOrderDate FROM Customers;

サブクエリは、Customersテーブルの各顧客の最終注文日を抽出します。

データの絞り込み：WHEREとHAVING

ここでは、データの絞り込みを行うためのWHERE句とHAVING句について説明します。

WHERE句の書き方：条件を満たすデータの抽出
HAVING句の書き方：グループ化したデータの抽出

WHERE句の書き方：条件を満たすデータの抽出

WHERE句は特定の条件を満たすデータのみを抽出するための文法です。

SELECT 列名 FROM テーブル名 WHERE 条件式;

条件式には比較演算子（=、<>、>、<、>=、<=）や論理演算子（AND、OR、NOT）を使用します。

HAVING句の書き方：グループ化したデータの抽出

HAVING句はGROUP BY句と共に使用され、特定の条件を満たすグループのみを抽出するためのSQLの文法です。

SELECT 列名, 集計関数 FROM テーブル名 GROUP BY 列名 HAVING 条件式;

SELECT Product, COUNT() FROM Orders GROUP BY Product HAVING COUNT() > 5;

注文数が5件以上の商品のみを抽出します。

データのソートとグループ化：ORDER BYとGROUP BY

ここでは、データを並び替えるためのORDER BY句と、データを特定のカテゴリでグループ化するためのGROUP BY句について説明します。

ORDER BYの書き方：データの並び替え
GROUP BYの書き方：データのグループ化

ORDER BYの書き方：データの並び替え

ORDER BY句は取得したデータの並び順を指定するためのSQLの文法です。

SELECT 列名 FROM テーブル名 ORDER BY 列名 [ASC|DESC];

ASCは昇順：小さいものから大きいものへ
DESCは降順：大きいものから小さいものへ

例えば、”SELECT name, age FROM Users ORDER BY age DESC” はUsersテーブルから名前と年齢を抽出し、年齢の降順に並べます。

GROUP BYの書き方：データのグループ化

GROUP BY句は特定の列を基準にして、データをグループ化するためのSQLの文法です。

SELECT 列名, 集計関数 FROM テーブル名 GROUP BY 列名;

ここでの集計関数には以下が存在します。

COUNT()
SUM()
AVG()
MIN()
MAX()

SELECT Country, COUNT(*) FROM Customers GROUP BY Country;

Customersテーブルの国ごとの顧客数を抽出します。

SQLの特殊記号とその使い方

この章では、SQLでよく使われる特殊記号について解説します。

これらの記号は、SQLの書き方の中でも特に重要な要素です。

「*」記号の意味と使い方
「;」記号の意味と使い方
「’」記号の意味と使い方

「*」記号の意味と使い方

「*」記号は、SELECT文で用いられ、全列を取得したい時に使用するものです。

「*」は、SQLで”すべて”を意味します。

SELECT * FROM Employees;

ただし実際の運用では、必要なデータのみを取得し、パフォーマンスの向上をこころがけましょう。

「;」記号の意味と使い方

「;」記号は、ひとつのSQLクエリが終了したことをデータベースシステムに伝えるために用います。

「;」がSQL文の終了を意味するからです。

SELECT * FROM Employees;

一部のデータベースシステムやツールでは必須ではない場合もありますが、必ず付けるように心がけてください。

「’」記号の意味と使い方

「’」記号は、SQLにおいて文字列を表現するための記号です。

文字列を使う場合、その前後にこの記号を置くことで、データベースシステムが文字列として認識します。

SELECT * FROM Employees WHERE name = 'John';

この例では、name列が”John”であるレコードをEmployeesテーブルから取得しています。

SQLの基本的なルールとエラーへの対処

この章では、SQL文を書く上での基本的なルールと、エラーが発生した場合の対処法について説明します。

SQL文の基本的なルール
よくあるエラーとその対処法

SQL文の基本的なルール

SQL文を書く上での基本的なルールは以下のとおり。

QLは大文字小文字を区別しない：「SELECT」と「select」は同じ意味
SQL文は半角スペースや改行で区切る：文の可読性を高める
SQL文は通常セミコロン（;）で終了：SQL文が終わったことをデータベースシステムに伝える

よくあるエラーとその対処法

SQLを書いていると、間違いからエラーが発生することがあります。

よくあるエラーとしてはこちら。

構文エラー
存在しないテーブル・列の参照
データ型の不一致

これらのエラーが発生した場合、まずはエラーメッセージをよく読み、どの部分で問題が発生しているのかを理解しましょう。

SQLを簡単に実行する方法

この章では、SQLを簡単に実行する基本的なステップと、そのための便利なツールについて紹介します。

SQL実行の基本的なステップ
便利なツールとその使用方法

SQL実行の基本的なステップ

SQLを実行する基本的なステップは、以下の通りです。

データベースに接続
SQL文を作成
作成したSQL文をデータベースシステムに送信
データベースシステムからの結果を受け取る

これらのステップは、どのようなデータベースシステムを使用していても基本的に同じです。

便利なツールとその使用方法

SQLの作成や実行を手助けするためのツールは多数あります。

phpMyAdmin
MySQL Workbench
SQL Server Management Studio

これらのツールはGUI（グラフィカルユーザーインターフェース）を提供しており、SQL文を直接書かずにデータベースの操作が可能です。

また、SQL文の作成支援機能や、エラーの確認、SQLの実行結果の視覚化などの便利な機能も多数提供しています。

ただし、ツールの使用方法はそれぞれ異なるため、各ツールのドキュメンテーションやチュートリアルを参照することが推奨されます。

実践！具体的なSQLの書き方

この章では、具体的なSQLの書き方について、一般的なデータベース操作の例と、実際の問題解決に向けた具体例を通じて解説します。

一般的なデータベース操作の例
実際の問題を解く：具体例とその解法

一般的なデータベース操作の例

一般的なデータベース操作としては、データの追加、更新、削除などがあります。

たとえば、新しい従業員を追加する場合、次のようなINSERT文を使用します。

INSERT INTO Employees (Name, Age) VALUES ('John', 25);

また、既存の従業員の情報を更新する場合は、次のようなUPDATE文を使用します。

UPDATE Employees SET Age = 26 WHERE Name = 'John';

そして、従業員を削除する場合は、次のようなDELETE文を使用します。

DELETE FROM Employees WHERE Name = 'John';

実際の問題を解く：具体例とその解法

実際の問題解決にSQLを利用する例として、特定の条件を満たすデータを抽出する場合を考えてみましょう。

例えば、年齢が25歳以上の従業員の名前と年齢を抽出する場合、次のようなSELECT文を使用します。0

SELECT Name, Age FROM Employees WHERE Age >= 25;

このように、SQLを使うことで、複雑なデータから必要な情報だけを効率よく抽出することが可能です。

SQLのデータ処理をExcelでイメージする

この章では、ExcelとSQLのデータ処理の違いを比較し、SQLの操作をExcelで理解する方法について解説します。

ExcelとSQLの比較：データ処理の違い
SQLの操作をExcelで理解する

ExcelとSQLの比較：データ処理の違い

ExcelとSQLはどちらもデータ処理のためのツールですが、その使用方法と対象とするデータの量には大きな違いがあります。

Excelは、比較的小規模なデータセットを対象に、データの視覚化や簡単な計算を行うのに適しています。

一方、SQLは大規模なデータベースを効率的に操作するための言語であり、複雑なクエリを実行して特定の情報を抽出したり、データを追加、更新、削除したりするのに使用します。

SQLの操作をExcelで理解する

SQLの基本的な操作をExcelで理解するためのアプローチをいくつか提供します。

例えば、「SELECT」文はExcelのフィルター機能に相当します。

Excelでは、特定の列の条件を設定してデータをフィルタリングしますが、SQLでは「SELECT」文と「WHERE」句を使用して同様の操作を行います。

また、「GROUP BY」句はExcelのピボットテーブル機能に似ており、特定の列に基づいてデータを集約します。これらの比較を通じて、SQLの操作を直感的に理解することができます。

SQLの学習におけるヒントとリソース

この章では、SQLの学習を進める上での有用なヒントと、さらに深く学ぶためのリソースを提供します。

SQLの学習におけるヒント
深く学ぶためのリソース

H3: 12.1 SQLの学習におけるヒント
SQLを学ぶ上で、以下のようなヒントが有用です。まず、実際に手を動かしてSQLを書くことが重要です。オンラインのSQLエディタを使用して、様々なクエリを試すことで、理論だけでなく実践的なスキルも身につけることができます。また、具体的な問題を解くことで、学んだことを実際の状況に適用する能力を鍛えることができます。

H3: 12.2 深く学ぶためのリソース
SQLの学習を深めるためのリソースとしては、オンラインコースやチュートリアル、書籍、コミュニティなどがあります。CourseraやedX、Udemyなどのプラットフォームでは、初心者から上級者向けまでさまざまなSQLのコースが提供されています。また、Stack Overflowなどのコミュニティでは、他の学習者や専門家との交流を通じて、質問をしたり、新しい知識を得たりすることができます。さらに、”SQL Cookbook”や”Learning SQL”といった書籍は、具体的な問題解決の手法や深い理解を得るための優れたリソースとなります。