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SQL入門:データベース操作のきほん
HAVINGでグループ条件

SQL入門:データベース操作のきほん

SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE に加え、WHERE、JOIN、GROUP BY、サブクエリなど SQL の基礎構文を、ブラウザ上のサンプル DB を操作しながら学べる無料コースです。データ分析やアプリ開発で SQL を初めて学ぶ社会人や学生を対象としています。約 18 時間 (1 日 30 分 × 36 日) で 71 レッスンを修了でき、修了後は業務データの抽出、集計、簡単なレポート作成を SQL で行えるようになります。

1
SQLとデータベースの基礎
01. データベースとは何か5分
02. リレーショナルDBの仕組み5分
03. テーブル・行・列の基本5分
04. 主キーとNULL制約5分
05. 基礎確認クイズ5分
2
データの取得 - SELECT文マスター
01. SELECT文の基本構文5分
02. WHERE句で条件絞り込み5分
03. 比較演算子とLIKEパターン5分
04. AND/OR/NOTで複合条件5分
05. ORDER BYでソート5分
06. LIMITで件数制限5分
07. 日付関数の活用5分
08. データ取得チャレンジ5分
3
データ集計と分析
01. 集計関数 COUNT/SUM/AVG/MAX/MIN5分
02. NULLの扱い方5分
03. 算術演算とエイリアス5分
04. CASE式で条件分岐5分
05. DISTINCTで重複排除5分
06. 文字列関数5分
07. GROUP BYでグループ化5分
08. HAVINGでグループ条件5分
09. SELECT文の実行順序5分
10. 集計分析チャレンジ5分
4
テーブル結合
01. なぜ結合が必要か5分
02. INNER JOINの基本5分
03. LEFT/RIGHT OUTER JOIN5分
04. 複数テーブルの結合5分
05. 自己結合5分
06. 集合演算 UNION/INTERSECT/EXCEPT5分
07. 結合の実践演習5分
08. テーブル結合クイズ5分
5
サブクエリ活用
01. サブクエリとは5分
02. WHERE句のサブクエリ5分
03. FROM句のサブクエリ5分
04. SELECT句のサブクエリ5分
05. WITH句(CTE)の活用5分
06. サブクエリ実践クイズ5分
6
テーブル作成とデータ操作
01. CREATE DATABASE と CREATE TABLE5分
02. データ型の選び方5分
03. INSERT 文でデータを追加する5分
04. UPDATE 文でデータを更新する5分
05. DELETE 文でデータを削除する5分
06. 物理削除と論理削除5分
07. ALTER TABLE で構造を変更する5分
08. 制約 (NOT NULL / UNIQUE / DEFAULT)5分
09. TRUNCATE と DROP5分
10. DDL / DML 実践クイズ5分
7
外部キーと参照整合性
01. 外部キーの役割5分
02. FOREIGN KEY制約の設定5分
03. ON DELETE/UPDATE ポリシー5分
04. CASCADE vs RESTRICT vs SET NULL5分
05. 物理FK vs 論理FK5分
06. 外部キークイズ5分
8
データモデリング入門
01. データモデリングとは5分
02. ER図の読み方・書き方5分
03. エンティティと属性5分
04. リレーションシップとカーディナリティ5分
05. 1対1/1対多/多対多の設計5分
06. モデリング基礎クイズ5分
9
正規化
01. なぜ正規化が必要か5分
02. 第1正規形 (1NF)5分
03. 第2正規形 (2NF)5分
04. 第3正規形 (3NF)5分
05. 非正規化の判断5分
06. 正規化クイズ5分
10
物理設計とインデックス
01. 物理設計の考え方5分
02. 命名規則のベストプラクティス5分
03. インデックスの仕組み5分
04. CREATE INDEXの使い方5分
05. インデックス設計の注意点5分
06. 物理設計クイズ5分

HAVINGでグループ条件

GROUP BY でグループごとの件数や平均までは出せるようになりました。ところが「そのうち平均が 4.0 以上の商品だけ見たい」と思って WHERE に条件を足すと、たいていエラーで止まります。

WHERE に集計関数を書くと怒られる

SQL クエリ

-- reviews を商品ごとにまとめ、評価の高い商品だけ見たい SELECT product_id, AVG(rating) AS avg_rating FROM reviews WHERE AVG(rating) >= 4.0 -- ここでエラーになる GROUP BY product_id;

理由は「その時点で平均がまだ存在しない」からです。WHERE はテーブルから読み込んだ行を 1 行ずつ見て、残すか捨てるかを決めます。この段階のレビューはまだばらばらの 1 件 1 件で、平均という値はどこにも作られていません。無い値を条件にしようとしたので怒られたわけです。

集計し終わってから絞るのが HAVING

グループにまとめて平均を計算したあとで絞り込む句が HAVING です。書く場所は GROUP BY のうしろになります。

SQL クエリ

SELECT product_id, AVG(rating) AS avg_rating FROM reviews GROUP BY product_id HAVING AVG(rating) >= 4.0;

これで「全レビューの平均が 4.0 以上だった商品」だけが残ります。集計する前に絞るのが WHERE、集計した後に絞るのが HAVING。違いはこの一点だけです。下の図も、集計を終えて 4 つになったグループを HAVING が 2 つに絞るところを表しています。

FROM WHERE GROUP COUNT HAVING ORDER 8 行 なし 4 組 3/3/1/1 >= 3 2 行 集計済み · 4 グループ GROUP BY user_id → COUNT(*) 101 · 3 102 · 3 103 · 1 104 · 1 >= 3 < 3 結果に残る 2 グループ 101 · 3 102 · 3 DESC · どちらも 3 結果から除外 2 グループ 103 · 1 104 · 1 注文行は残る HAVING は集計後の 4 グループを見る 残る 101 / 3 · 102 / 3 orders 8 行 → 4 組 → 2 組。103 / 1・104 / 1 は除外

同じ 4.0 でも、書く場所で意味が変わる

条件を WHERE に移すと、まったく別の集計になります。

SQL クエリ

-- 4 点以上のレビューだけを集めて、その平均を出す SELECT product_id, AVG(rating) AS avg_rating FROM reviews WHERE rating >= 4.0 GROUP BY product_id;

こちらは低い評価を最初に捨ててから平均を取るので、どの商品も平均は必ず 4.0 以上になります。「評価の高い商品を選ぶ」のではなく「高評価だけを集めて平均する」クエリです。両方を同時に書くこともできて、その場合は WHERE が先に行を減らし、残った行だけが集計されます。読み込む行が減るぶん速くなります。

解説

迷ったら、その条件に集計関数が入っているかどうかで決めます。入っていれば HAVING、入っていなければ WHERE です。

テーブル構造

CREATE TABLE orders ( id INT PRIMARY KEY, user_id INT NOT NULL, product VARCHAR(50) NOT NULL, amount INT NOT NULL ); INSERT INTO orders (id, user_id, product, amount) VALUES (1, 101, 'ノートPC', 128000), (2, 101, 'キーボード', 6800), (3, 101, '小説A', 1800), (4, 102, 'マウス', 2980), (5, 102, 'コーヒー豆', 1500), (6, 102, '紅茶葉', 1200), (7, 103, 'マウス', 2980), (8, 104, '小説B', 2200);

期待される出力

user_idorder_count
1013
1023

ヒント

HAVING には集計関数の結果を条件として書く

COUNT(*) >= 3 と HAVING に書く

ORDER BY order_count DESC で降順

このレッスンに出てくる用語

意味があいまいなまま進んだ語は、ここから読み直せます。

  • ループ繰り返し処理。矢印で戻すか専用記号で示す
  • 関数処理に名前を付けて再利用できる単位
  • テーブルDB の表 (Excel のシートみたいなもの)
  • レビューコードを読み合い品質を上げる工程
  • ビュークエリに名前をつけて再利用する仮想表
  • HTTPWeb の通信プロトコル、HTTPS は TLS で暗号化したもの
  • URLページの住所全体
  • None「値がない」ことを表す特別な値。
query.sql
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