テーブルと1行の単位｜テーブル・SELECT・条件抽出

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テーブル・SELECT・条件抽出（初級・読む20分＋演習30分）

この授業のゴール

• 表の1行が何を表すか（1行の単位＝粒度）を、列名とキーから言葉で説明できる
• 主キーと外部キーの役割を説明し、行数・種類数（重複を除いた数）の違いを使い分けられる
• SELECT COUNT(*) と COUNT(DISTINCT 列) で、行数と対象の種類数を別々に数えられる
• 「顧客数」「注文数」「明細行数」を混同した数字を、粒度から見抜ける

仕事でどう使うか

SQLを書く前に、まず表を読みます。表の1行が何を表すかを取り違えると、正しい構文で書いても、数字の意味が変わります。「注文数」のつもりが「商品の行数」になっていた、という事故は実務で頻繁に起きます。

この授業の目的は、SQLの文法よりも前に「表を正しく読む目」を作ることです。

前提

次の言葉を使います。不安があれば先に戻ってください。

• 表・行・列（縦と横に並んだ数値や文字の集まり）→ 行と列と1行の単位
• 単位（数字が何の数かを表す）と 割合 → 単位と桁と丸め、比率・割合・パーセントポイント

SQL（Structured Query Language：データベースに問い合わせる言語）の経験は不要です。この授業のSQLは、実行 ボタンで画面内で動かせます。

身近な状況：「注文は何件？」に答えが3つある

ネットショップの担当者が「先月の注文は何件ですか」と聞かれました。手元には次の表があります。

注文表 orders（8行）の先頭部分：

明細表 order_items（注文の中の商品ごとに1行）には、注文1のために2行（商品p1とp2）があります。

この状況で「件数」と言えそうな数字は3つあります。

1. 注文表の行数：注文が何件あったか（8）
2. 明細表の行数：商品の行が何行あるか（8）
3. 注文した顧客の人数：何人が買ったか（5）

偶然、1と2はどちらも8ですが、意味は別物です。2は「注文1に商品が2行ある」ぶん増え、「明細のない注文（注文6）」ぶん減っています。どの表の何を数えるのかを決めないと、答えが決まりません。

下を実行して、表を眺めてみましょう。-- db: none は「空のデータベースから始める」印です。

-- db: none
CREATE TABLE customers (
  customer_id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT NOT NULL,
  prefecture TEXT
);
INSERT INTO customers VALUES
  (101,'佐藤','東京都'),(102,'鈴木','大阪府'),(103,'高橋','東京都'),
  (104,'田中','愛知県'),(105,'伊藤','東京都'),(106,'渡辺','北海道');
CREATE TABLE orders (
  order_id INTEGER PRIMARY KEY,
  customer_id INTEGER NOT NULL,
  order_date TEXT NOT NULL,
  status TEXT NOT NULL CHECK(status IN ('paid','cancelled','refunded')),
  channel TEXT NOT NULL,
  amount INTEGER,
  coupon_code TEXT
);
INSERT INTO orders VALUES
  (1,101,'2025-03-31','paid','web',3000,NULL),
  (2,102,'2025-04-01','paid','app',1200,'SPRING'),
  (3,101,'2025-04-01','cancelled','web',2500,NULL),
  (4,103,'2025-04-10','paid','store',0,NULL),
  (5,104,'2025-04-15','refunded','app',1800,'SPRING'),
  (6,102,'2025-04-20','paid','web',NULL,NULL),
  (7,105,'2025-04-30','paid','web',1200,''),
  (8,103,'2025-05-01','paid','app',4000,'VIP');
CREATE TABLE order_items (
  order_id INTEGER NOT NULL,
  line_no INTEGER NOT NULL,
  product_id TEXT NOT NULL,
  quantity INTEGER NOT NULL,
  unit_price INTEGER NOT NULL,
  PRIMARY KEY (order_id, line_no)
);
INSERT INTO order_items VALUES
  (1,1,'p1',1,2000),(1,2,'p2',2,500),(2,1,'p3',1,1200),(3,1,'p4',1,2500),
  (4,1,'p5',1,0),(5,1,'p6',1,1800),(7,1,'p3',1,1200),(8,1,'p7',2,2000);
SELECT * FROM customers;
SELECT * FROM orders;
SELECT * FROM order_items;

直感的な説明：表は名簿、1行は名簿の1人分

表（テーブル）は、同じ項目をもつ記録を並べた名簿のようなものです。

• 横の1本が行（レコード）。名簿の1人分。
• 縦の1本が列（カラム）。名簿の1つの項目（名前、住所など）。
• 名簿には「この名簿の1人分は誰を表すか」が決まっています。顧客名簿なら1行＝顧客1人、注文名簿なら1行＝注文1件です。

この「1行が表す単位」を粒度（りゅうど、grain）と呼びます。粒度が違う表は、数え方も違います。

粒度の見分け方は、表の名前、主キー（行を1つに決める列）、列の名前を読むことです。order_items の主キーが (order_id, line_no) の組なら、「注文番号と行番号が決まれば1行に決まる」ので、1行＝注文の中の1行だとわかります。

正確な定義：主キー・外部キー・行数と種類数

この授業で使う言葉を、正確に定義します。

• 主キー（primary key）：その表の行を1つに特定する列（または列の組）。値は重複せず、NULL（値がない印）にならない。
• 外部キー（foreign key）：別の表の主キーを指す列。orders.customer_id は customers.customer_id を指す。これにより、注文から顧客の名前をたどれる。
• 行数：条件を付けないときの、表の行の総数。COUNT(*) で数える。
• 種類数：重複を除いた値の数。COUNT(DISTINCT 列) で数える。

$$\text{行数} \ge \text{種類数}$$

主キーの列なら、行数と種類数は一致します。主キーではない列（外部キー customer_id など）では、同じ値が複数行に現れるので、行数のほうが大きくなりえます。

関数の整理：

実行して確認します。

-- db: none
CREATE TABLE customers (
  customer_id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT NOT NULL,
  prefecture TEXT
);
INSERT INTO customers VALUES
  (101,'佐藤','東京都'),(102,'鈴木','大阪府'),(103,'高橋','東京都'),
  (104,'田中','愛知県'),(105,'伊藤','東京都'),(106,'渡辺','北海道');
CREATE TABLE orders (
  order_id INTEGER PRIMARY KEY,
  customer_id INTEGER NOT NULL,
  order_date TEXT NOT NULL,
  status TEXT NOT NULL CHECK(status IN ('paid','cancelled','refunded')),
  channel TEXT NOT NULL,
  amount INTEGER,
  coupon_code TEXT
);
INSERT INTO orders VALUES
  (1,101,'2025-03-31','paid','web',3000,NULL),
  (2,102,'2025-04-01','paid','app',1200,'SPRING'),
  (3,101,'2025-04-01','cancelled','web',2500,NULL),
  (4,103,'2025-04-10','paid','store',0,NULL),
  (5,104,'2025-04-15','refunded','app',1800,'SPRING'),
  (6,102,'2025-04-20','paid','web',NULL,NULL),
  (7,105,'2025-04-30','paid','web',1200,''),
  (8,103,'2025-05-01','paid','app',4000,'VIP');
CREATE TABLE order_items (
  order_id INTEGER NOT NULL,
  line_no INTEGER NOT NULL,
  product_id TEXT NOT NULL,
  quantity INTEGER NOT NULL,
  unit_price INTEGER NOT NULL,
  PRIMARY KEY (order_id, line_no)
);
INSERT INTO order_items VALUES
  (1,1,'p1',1,2000),(1,2,'p2',2,500),(2,1,'p3',1,1200),(3,1,'p4',1,2500),
  (4,1,'p5',1,0),(5,1,'p6',1,1800),(7,1,'p3',1,1200),(8,1,'p7',2,2000);
SELECT COUNT(*)                    AS order_rows,
       COUNT(DISTINCT order_id)    AS order_kinds,
       COUNT(DISTINCT customer_id) AS customer_kinds
FROM orders;

結果は order_rows=8、order_kinds=8、customer_kinds=5 です。order_id は主キーなので行数と種類数が同じ、customer_id は同じ顧客が複数回注文するので8行に対して5種類です。

段階付き例題：「注文した顧客は何人？」を3つの表で数える

問題：注文を1件以上した顧客の人数を求める。また、一度も注文していない顧客の人数も求める。

ステップ1：数える対象を決める。「人数」なので数えるのは顧客。顧客の一覧がある表は customers（1行＝顧客1人）。

ステップ2：全顧客の人数を数える。customers は主キーが customer_id なので、行数がそのまま人数になる。

ステップ3：注文した顧客の人数を数える。orders は1行＝注文1件で、同じ顧客が複数行に現れる。行数（8）を使うと注文件数になってしまうので、COUNT(DISTINCT customer_id) で種類数を数える。

ステップ4：差を求める。注文なしの顧客 ＝ 全顧客 − 注文した顧客。

-- db: none
CREATE TABLE customers (
  customer_id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT NOT NULL,
  prefecture TEXT
);
INSERT INTO customers VALUES
  (101,'佐藤','東京都'),(102,'鈴木','大阪府'),(103,'高橋','東京都'),
  (104,'田中','愛知県'),(105,'伊藤','東京都'),(106,'渡辺','北海道');
CREATE TABLE orders (
  order_id INTEGER PRIMARY KEY,
  customer_id INTEGER NOT NULL,
  order_date TEXT NOT NULL,
  status TEXT NOT NULL CHECK(status IN ('paid','cancelled','refunded')),
  channel TEXT NOT NULL,
  amount INTEGER,
  coupon_code TEXT
);
INSERT INTO orders VALUES
  (1,101,'2025-03-31','paid','web',3000,NULL),
  (2,102,'2025-04-01','paid','app',1200,'SPRING'),
  (3,101,'2025-04-01','cancelled','web',2500,NULL),
  (4,103,'2025-04-10','paid','store',0,NULL),
  (5,104,'2025-04-15','refunded','app',1800,'SPRING'),
  (6,102,'2025-04-20','paid','web',NULL,NULL),
  (7,105,'2025-04-30','paid','web',1200,''),
  (8,103,'2025-05-01','paid','app',4000,'VIP');
CREATE TABLE order_items (
  order_id INTEGER NOT NULL,
  line_no INTEGER NOT NULL,
  product_id TEXT NOT NULL,
  quantity INTEGER NOT NULL,
  unit_price INTEGER NOT NULL,
  PRIMARY KEY (order_id, line_no)
);
INSERT INTO order_items VALUES
  (1,1,'p1',1,2000),(1,2,'p2',2,500),(2,1,'p3',1,1200),(3,1,'p4',1,2500),
  (4,1,'p5',1,0),(5,1,'p6',1,1800),(7,1,'p3',1,1200),(8,1,'p7',2,2000);
SELECT (SELECT COUNT(*) FROM customers)                    AS all_customers,
       (SELECT COUNT(DISTINCT customer_id) FROM orders)    AS ordered_customers,
       (SELECT COUNT(*) FROM customers)
       - (SELECT COUNT(DISTINCT customer_id) FROM orders)  AS never_ordered;

ステップ5：結果を読む。全顧客6人、注文した顧客5人、一度も注文していない顧客1人（106 渡辺）です。計算の式は $6 - 5 = 1$ です。

ステップ6：意味を確認する。購入率（顧客のうち購入した人の割合）は $5 \div 6 \approx 0.833$、つまり83.3%です。もし誤って注文の行数8を人数として使うと $8 \div 6 = 133\%$ となり、100%を超えるため誤りに気づけます。割合が100%を超えたら、分子の数え方を疑うのが検算の基本です。

（(SELECT ...) は、小さな問い合わせの結果を1つの値として使う書き方です。詳しくは 「サブクエリ」（有料版） で学びます。）

操作して理解する：表の「キー」と粒度を自分で確かめる

次のSQLを実行し、結果を実行前に予想してから確認してください。

-- db: none
CREATE TABLE customers (
  customer_id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT NOT NULL,
  prefecture TEXT
);
INSERT INTO customers VALUES
  (101,'佐藤','東京都'),(102,'鈴木','大阪府'),(103,'高橋','東京都'),
  (104,'田中','愛知県'),(105,'伊藤','東京都'),(106,'渡辺','北海道');
CREATE TABLE orders (
  order_id INTEGER PRIMARY KEY,
  customer_id INTEGER NOT NULL,
  order_date TEXT NOT NULL,
  status TEXT NOT NULL CHECK(status IN ('paid','cancelled','refunded')),
  channel TEXT NOT NULL,
  amount INTEGER,
  coupon_code TEXT
);
INSERT INTO orders VALUES
  (1,101,'2025-03-31','paid','web',3000,NULL),
  (2,102,'2025-04-01','paid','app',1200,'SPRING'),
  (3,101,'2025-04-01','cancelled','web',2500,NULL),
  (4,103,'2025-04-10','paid','store',0,NULL),
  (5,104,'2025-04-15','refunded','app',1800,'SPRING'),
  (6,102,'2025-04-20','paid','web',NULL,NULL),
  (7,105,'2025-04-30','paid','web',1200,''),
  (8,103,'2025-05-01','paid','app',4000,'VIP');
CREATE TABLE order_items (
  order_id INTEGER NOT NULL,
  line_no INTEGER NOT NULL,
  product_id TEXT NOT NULL,
  quantity INTEGER NOT NULL,
  unit_price INTEGER NOT NULL,
  PRIMARY KEY (order_id, line_no)
);
INSERT INTO order_items VALUES
  (1,1,'p1',1,2000),(1,2,'p2',2,500),(2,1,'p3',1,1200),(3,1,'p4',1,2500),
  (4,1,'p5',1,0),(5,1,'p6',1,1800),(7,1,'p3',1,1200),(8,1,'p7',2,2000);
-- (1) 明細表の行数と、明細のある注文の種類数
SELECT COUNT(*) AS item_rows, COUNT(DISTINCT order_id) AS orders_with_items
FROM order_items;
-- (2) 明細が1行もない注文はどれ？
SELECT order_id FROM orders
WHERE order_id NOT IN (SELECT order_id FROM order_items);
-- (3) 同じ (order_id, line_no) が2行以上ある？ 0行なら主キーが守られている
SELECT order_id, line_no, COUNT(*) AS n
FROM order_items GROUP BY order_id, line_no HAVING COUNT(*) > 1;

答えと読み方：

• (1) 明細8行、明細のある注文は7種類。注文表は8行なので、1注文ぶんは明細がありません。
• (2) 注文6です（金額が未記録の注文）。明細のない注文があるので、「注文表と明細表を結合した行数」は注文数と一致しません。
• (3) 0行です。主キーが守られているので、(注文番号, 行番号) で1行に決まります。

自分でも試してみましょう：(1) の COUNT(DISTINCT order_id) を COUNT(DISTINCT product_id) に変えると、商品の種類数（p1〜p7で7）が出ます。同じ表でも、数える列を変えると数えている対象が変わります。

発展：キーが守られない表と「見かけの1行」

実際の業務データでは、主キーを宣言していない表や、宣言していても意味の上で重複している表があります。

• 注文の取込を2回実行して、同じ注文が2行ずつ入っている。order_id が主キーでなければ登録できてしまう。
• 履歴型の表（顧客の住所変更を、変更のたびに新しい行で追加する）。1行＝「顧客のある時点の状態」であり、顧客1人が複数行になる。
• 集計済みの表（日次売上）。1行＝1日であり、注文や顧客の数をこの表から直接は数えられない。

どの場合も、使う前に次の3点を確認する習慣を付けます。

1. 主キー（またはそれに相当する列）で行数と種類数が一致するか。
2. 1行＝何かを、列名とサンプル行から言葉にできるか。
3. 期間や状態（取消など）で、行が追加・上書き・削除されるのか。

なお、データベースの方言（MySQL、PostgreSQL、SQLiteなど）によって主キーの扱い（NULLの許容など）に細かな違いがあります。ここではSQLiteで説明しています。

よくある失敗

失敗1：COUNT(*) を「顧客数」として報告する

-- db: none
CREATE TABLE customers (
  customer_id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT NOT NULL,
  prefecture TEXT
);
INSERT INTO customers VALUES
  (101,'佐藤','東京都'),(102,'鈴木','大阪府'),(103,'高橋','東京都'),
  (104,'田中','愛知県'),(105,'伊藤','東京都'),(106,'渡辺','北海道');
CREATE TABLE orders (
  order_id INTEGER PRIMARY KEY,
  customer_id INTEGER NOT NULL,
  order_date TEXT NOT NULL,
  status TEXT NOT NULL CHECK(status IN ('paid','cancelled','refunded')),
  channel TEXT NOT NULL,
  amount INTEGER,
  coupon_code TEXT
);
INSERT INTO orders VALUES
  (1,101,'2025-03-31','paid','web',3000,NULL),
  (2,102,'2025-04-01','paid','app',1200,'SPRING'),
  (3,101,'2025-04-01','cancelled','web',2500,NULL),
  (4,103,'2025-04-10','paid','store',0,NULL),
  (5,104,'2025-04-15','refunded','app',1800,'SPRING'),
  (6,102,'2025-04-20','paid','web',NULL,NULL),
  (7,105,'2025-04-30','paid','web',1200,''),
  (8,103,'2025-05-01','paid','app',4000,'VIP');
CREATE TABLE order_items (
  order_id INTEGER NOT NULL,
  line_no INTEGER NOT NULL,
  product_id TEXT NOT NULL,
  quantity INTEGER NOT NULL,
  unit_price INTEGER NOT NULL,
  PRIMARY KEY (order_id, line_no)
);
INSERT INTO order_items VALUES
  (1,1,'p1',1,2000),(1,2,'p2',2,500),(2,1,'p3',1,1200),(3,1,'p4',1,2500),
  (4,1,'p5',1,0),(5,1,'p6',1,1800),(7,1,'p3',1,1200),(8,1,'p7',2,2000);
-- 誤り：注文表の行数は「注文件数」。顧客数ではない
SELECT COUNT(*) AS customers_wrong FROM orders;
-- 正しい：顧客の種類数
SELECT COUNT(DISTINCT customer_id) AS customers_right FROM orders;

誤りは8、正しくは5です。注文表の1行は注文1件なので、同じ顧客（101、102、103）が複数回数えられています。直し方：数えたい対象（顧客）の種類数を COUNT(DISTINCT customer_id) で数えるか、顧客表の行数を使う。

失敗2：粒度の違う表をそのまま足し算の元にする

注文表の amount（注文の合計金額）と、明細表の unit_price（商品1個の単価）は粒度も意味も違います。明細表の unit_price をそのまま合計しても、売上にはなりません。

-- db: none
CREATE TABLE customers (
  customer_id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT NOT NULL,
  prefecture TEXT
);
INSERT INTO customers VALUES
  (101,'佐藤','東京都'),(102,'鈴木','大阪府'),(103,'高橋','東京都'),
  (104,'田中','愛知県'),(105,'伊藤','東京都'),(106,'渡辺','北海道');
CREATE TABLE orders (
  order_id INTEGER PRIMARY KEY,
  customer_id INTEGER NOT NULL,
  order_date TEXT NOT NULL,
  status TEXT NOT NULL CHECK(status IN ('paid','cancelled','refunded')),
  channel TEXT NOT NULL,
  amount INTEGER,
  coupon_code TEXT
);
INSERT INTO orders VALUES
  (1,101,'2025-03-31','paid','web',3000,NULL),
  (2,102,'2025-04-01','paid','app',1200,'SPRING'),
  (3,101,'2025-04-01','cancelled','web',2500,NULL),
  (4,103,'2025-04-10','paid','store',0,NULL),
  (5,104,'2025-04-15','refunded','app',1800,'SPRING'),
  (6,102,'2025-04-20','paid','web',NULL,NULL),
  (7,105,'2025-04-30','paid','web',1200,''),
  (8,103,'2025-05-01','paid','app',4000,'VIP');
CREATE TABLE order_items (
  order_id INTEGER NOT NULL,
  line_no INTEGER NOT NULL,
  product_id TEXT NOT NULL,
  quantity INTEGER NOT NULL,
  unit_price INTEGER NOT NULL,
  PRIMARY KEY (order_id, line_no)
);
INSERT INTO order_items VALUES
  (1,1,'p1',1,2000),(1,2,'p2',2,500),(2,1,'p3',1,1200),(3,1,'p4',1,2500),
  (4,1,'p5',1,0),(5,1,'p6',1,1800),(7,1,'p3',1,1200),(8,1,'p7',2,2000);
-- 誤り：単価の合計。数量を掛けていないので、注文1の金額が合わない
SELECT SUM(unit_price) AS wrong_total FROM order_items WHERE order_id = 1;
-- 正しい：数量×単価の合計
SELECT SUM(quantity * unit_price) AS right_total FROM order_items WHERE order_id = 1;

誤りは2500（2000+500）、正しくは3000（2000×1 + 500×2）で、注文表の amount（3000）と一致します。直し方：明細の売上は「数量×単価」の合計で出し、注文表の金額と照合する。

失敗3：0・NULL・空欄を「同じ未入力」とみなす

注文4の金額は 0（無料サンプル）、注文6の金額は NULL（未記録）、注文7のクーポン欄は空文字 '' です。この3つは別の意味です。

-- db: none
CREATE TABLE customers (
  customer_id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT NOT NULL,
  prefecture TEXT
);
INSERT INTO customers VALUES
  (101,'佐藤','東京都'),(102,'鈴木','大阪府'),(103,'高橋','東京都'),
  (104,'田中','愛知県'),(105,'伊藤','東京都'),(106,'渡辺','北海道');
CREATE TABLE orders (
  order_id INTEGER PRIMARY KEY,
  customer_id INTEGER NOT NULL,
  order_date TEXT NOT NULL,
  status TEXT NOT NULL CHECK(status IN ('paid','cancelled','refunded')),
  channel TEXT NOT NULL,
  amount INTEGER,
  coupon_code TEXT
);
INSERT INTO orders VALUES
  (1,101,'2025-03-31','paid','web',3000,NULL),
  (2,102,'2025-04-01','paid','app',1200,'SPRING'),
  (3,101,'2025-04-01','cancelled','web',2500,NULL),
  (4,103,'2025-04-10','paid','store',0,NULL),
  (5,104,'2025-04-15','refunded','app',1800,'SPRING'),
  (6,102,'2025-04-20','paid','web',NULL,NULL),
  (7,105,'2025-04-30','paid','web',1200,''),
  (8,103,'2025-05-01','paid','app',4000,'VIP');
CREATE TABLE order_items (
  order_id INTEGER NOT NULL,
  line_no INTEGER NOT NULL,
  product_id TEXT NOT NULL,
  quantity INTEGER NOT NULL,
  unit_price INTEGER NOT NULL,
  PRIMARY KEY (order_id, line_no)
);
INSERT INTO order_items VALUES
  (1,1,'p1',1,2000),(1,2,'p2',2,500),(2,1,'p3',1,1200),(3,1,'p4',1,2500),
  (4,1,'p5',1,0),(5,1,'p6',1,1800),(7,1,'p3',1,1200),(8,1,'p7',2,2000);
SELECT order_id, amount, coupon_code,
       amount IS NULL     AS amount_is_null,
       coupon_code IS NULL AS coupon_is_null,
       coupon_code = ''   AS coupon_is_empty
FROM orders WHERE order_id IN (4, 6, 7);

注文4は金額0（NULLではない）、注文6は金額NULL、注文7のクーポンは空文字（NULLではない）です。「0」「欠損」「空欄」を一括りに集計すると、平均やデータ品質の数字が狂います。直し方：列ごとに「0は有効な値か」「空文字を欠損とみなすか」を決め、その定義を書いておく。詳しくは NULLと3値論理。

まとめ

• 表の1行が何を表すか（粒度）を最初に確認する。名前、主キー、列名、サンプル行から読み取る。
• 主キーは行を1つに決める列で、重複もNULLもない。外部キーは別の表の主キーを指す。
• 行数は COUNT(*)、種類数は COUNT(DISTINCT 列)。数えたい対象に合わせて使い分ける。
• 0・NULL・空文字は別の意味。集計前に区別して定義する。
• 割合が100%を超えたら、分子と分母の数え方を疑う。

用語

テーブル（表）（table）

同じ項目（列）をもつ記録（行）を並べたもの。データベースの基本単位。

粒度（grain）

表の1行が表す単位（顧客1人、注文1件、明細1行など）。

主キー（primary key）

表の行を1つに特定する列（または列の組）。重複もNULLも許されない。

外部キー（foreign key）

別の表の主キーを指す列。表どうしの関係を表す。

COUNT(DISTINCT 列)（COUNT DISTINCT）

重複を除いた値の種類数を数える。NULLは数えない。

よくある質問

なぜSQLを書く前に「1行の単位」を確認するのですか？

数える対象が決まらないと、COUNTやSUMの結果がどの量を表すのかが決まらないからです。構文が正しくても、顧客数のつもりで注文件数を出す事故が起きます。

COUNT(*) と COUNT(列) は何が違いますか？

COUNT(*) は行の総数、COUNT(列) はその列がNULLでない行の数です。NULLがない列なら同じ値になりますが、NULLがあると差が出ます。未入力の割合を調べるときにも使えます。

COUNT(DISTINCT 列) はいつも使えばよいですか？

いいえ。主キーの列では行数と同じなので不要です。重複の原因（結合で行が増えた等）を隠すために使うと、本物の重複まで消えて誤りの原因になります。何を数えたいかが「種類数」のときだけ使います。

主キーが宣言されていない表では、どうやって1行の単位を確認しますか？

列名とサンプル行から仮説を立て、COUNT(*) と COUNT(DISTINCT 候補の列) を比べます。一致すればその列は一意である可能性が高いです。それでも業務の担当者に定義を確認するのが確実です。

外部キーを宣言しておくと何が良いのですか？

存在しない顧客IDを持つ注文を登録できなくなり、データの整合性が守られます。また、表どうしの関係が読み手にわかり、結合の条件を間違えにくくなります。ただし分析用に取り込んだ表では宣言がないこともあるため、確認が必要です。

仕事の数字の「件数」はどう確認すべきですか？

報告する前に「何の1件か」を言葉にします。KPI定義書に『注文件数＝注文表の取消を除く行数』のように、表・条件・粒度を書いておけば、担当者が変わっても同じ数字になります。

確認問題

次に学ぶこと

次は SELECTと列 で、SELECTで必要な列だけを取り出し、列名を付け、式で新しい列を作ります。条件で行を選ぶ方法は WHEREと条件 で扱います。

この授業の確認問題だけで習得とはしません。モジュール テーブル・SELECT・条件抽出 の総合テストと、別データの自力課題で判定します。