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SQLポケットガイド第4版

Name: SQLポケットガイド 第4版
ISBN: 9784814400805

by Alice Zhao, 原隆文

July 2024

Intermediate to advanced

328 pages

3h 24m

Japanese

O'Reilly Japan, Inc.

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　大扉
　原書大扉
　クレジット
　まえがき
　　　　　よくある（SQLの）質問
　1章　SQL速修講座
　　1.1　データベースとは何か？　　　1.1.1　SQL　　　1.1.2　NoSQL　　　1.1.3　データベース管理システム（DBMS）　　　　　SQL構文をGoogleで検索する　　1.2　SQLクエリーとは何か？　　　1.2.1　SQL文　　　1.2.2　SQLクエリー　　　1.2.3　SELECT文　　　　　この順序を覚えておいてください　　　1.2.4　実行の順序　　1.3　データモデル　　　　　これで速修講座は終わりです！
　2章　SQLコードはどこに記述できるか？
　　2.1　RDBMSソフトウェア　　　2.1.1　どのRDBMSを選ぶべきか？　　　　　SQLiteを用いたクイックスタート　　　2.1.2　ターミナルウィンドウとは何か？　　　2.1.3　SQLite　　　2.1.4　MySQL　　　2.1.5　Oracle　　　2.1.6　PostgreSQL　　　2.1.7　SQL Server　　2.2　データベースツール　　　2.2.1　データベースツールをデータベースに接続する　　　　　選択肢1：新しいデータベースを作成する　　　　　選択肢2：データベースファイルを開く　　　　　選択肢3：既存のデータベースに接続する　　　　　データベース接続フィールド　　2.3　他のプログラミング言語　　　　　データ分析の基本的なワークフロー　　　　　データ分析のよりよいワークフロー　　　2.3.1　Pythonをデータベースに接続する　　　　　ステップ1：Python用のデータベースドライバーをインストールする　　　　　ステップ2：Python内でデータベース接続を設定する　　　　　Pythonでパスワードを安全に保管する　　　　　ステップ3：Python内でSQLコードを記述する　　　　　Python愛好者のためのSQLAlchemy　　　2.3.2　Rをデータベースに接続する　　　　　ステップ1：R用のデータベースドライバーをインストールする　　　　　ステップ2：R内でデータベース接続を設定する　　　　　Rでパスワードを安全に保管する　　　　　ステップ3：R内でSQLコードを記述する
　3章　SQL言語
　　3.1　他の言語との比較　　　　　SQLの拡張機能　　3.2　ANSI規格　　　　　SQLとANSI SQLとMySQLと...　　　　　読者も規格に従うべきか？　　　　　どの規格を選択すべきか？　　3.3　SQLの用語　　　3.3.1　キーワードと関数　　　　3.3.1.1　キーワード　　　　　SQLは大文字と小文字を区別しない　　　　3.3.1.2　関数　　　3.3.2　識別子とエイリアス　　　　3.3.2.1　識別子　　　　3.3.2.2　エイリアス　　　3.3.3　文と句　　　　3.3.3.1　文　　　　3.3.3.2　句　　　3.3.4　式と述語　　　　3.3.4.1　式　　　　3.3.4.2　述語　　　3.3.5　コメント、引用符、空白文字　　　　3.3.5.1　コメント　　　　3.3.5.2　引用符　　　　3.3.5.3　空白文字　　3.4　サブ言語　　　　　SQL言語のまとめ
　4章　クエリーの基礎
　　4.1　SELECT句　　　4.1.1　列を選択する　　　4.1.2　すべての列を選択する　　　4.1.3　式を選択する　　　4.1.4　関数を選択する　　　4.1.5　列に別名を付ける　　　　4.1.5.1　大文字・小文字の区別や句読点を持つ列エイリアス　　　4.1.6　列を修飾する　　　　4.1.6.1　テーブルを修飾する　　　　　列エイリアスとテーブルエイリアス　　　4.1.7　サブクエリーを選択する　　　　　非相関サブクエリーと相関サブクエリー　　　　4.1.7.1　相関サブクエリーでのパフォーマンスの問題　　　4.1.8　DISTINCTキーワード　　　　4.1.8.1　COUNTとDISTINCT　　4.2　FROM句　　　4.2.1　複数のテーブルから検索する　　　　4.2.1.1　テーブルエイリアス　　　　4.2.1.2　JOIN .. ON ..　　　　4.2.1.3　結果テーブル　　　　4.2.1.4　JOINのバリエーション　　　　　JOINのデフォルトはINNER JOIN　　　4.2.2　サブクエリーから検索する　　　　　ステップ1：サブクエリーが実行される　　　　　ステップ2：クエリー全体が実行される　　　　　サブクエリーかWITH句か？　　　4.2.3　なぜFROM句の中でサブクエリーを使うのか？　　4.3　WHERE句　　　4.3.1　複数の述語　　　4.3.2　サブクエリーによるフィルタリング　　　　4.3.2.1　なぜWHERE句の中でサブクエリーを使うのか？　　　　　最適化より動作することを優先　　　　4.3.2.2　データをフィルタリングするためのその他の方法　　4.4　GROUP BY句　　　　　ステップ1：行の収集　　　　　ステップ2：行の集約　　　　　GROUP BY句の実際の使い方　　4.5　HAVING句　　　　　WHERE句とHAVING句　　4.6　ORDER BY句　　　　　COALESCE関数　　　　　ORDER BY句はサブクエリー内では使用できない　　4.7　LIMIT句
　5章　作成、更新、削除
　　5.1　データベース　　　5.1.1　データモデルとスキーマ　　　5.1.2　既存のデータベース名の表示　　　5.1.3　現在のデータベース名の表示　　　5.1.4　別のデータベースへの切り替え　　　5.1.5　データベースの作成　　　5.1.6　データベースの削除　　5.2　テーブルの作成　　　5.2.1　簡単なテーブルの作成　　　5.2.2　既存のテーブル名の表示　　　5.2.3　まだ存在していないテーブルの作成　　　5.2.4　制約を持つテーブルの作成　　　　5.2.4.1　制約：列内にNULL値を許可しないNOT NULL　　　　5.2.4.2　制約：列内のデフォルト値を設定するDEFAULT　　　　5.2.4.3　制約：列内の値を制限するCHECK　　　　5.2.4.4　制約：列内で一意の値を要求するUNIQUE　　　5.2.5　主キーと外部キーを持つテーブルの作成　　　　5.2.5.1　主キーの指定　　　　　主キーのベストプラクティス　　　　5.2.5.2　外部キーの指定　　　5.2.6　自動的に生成されるフィールドを持つテーブルの作成　　　5.2.7　クエリーの結果をテーブルに挿入する　　　5.2.8　テキストファイルからテーブルにデータを挿入する　　　　　デスクトップのファイルパスの例　　　　5.2.8.1　欠落データとNULL値　　5.3　テーブルの変更　　　5.3.1　テーブルや列の名前の変更　　　　5.3.1.1　テーブル名の変更　　　　5.3.1.2　列名の変更　　　5.3.2　列の表示、追加、削除　　　　5.3.2.1　テーブルの列を表示する　　　　5.3.2.2　テーブルに列を追加する　　　　5.3.2.3　テーブルから列を削除する　　　　　SQLiteでの手作業による変更　　　5.3.3　行の表示、追加、削除　　　　5.3.3.1　テーブルの行を表示する　　　　5.3.3.2　テーブルに行を追加する　　　　5.3.3.3　テーブルから行を削除する　　　5.3.4　制約の表示、追加、変更、削除　　　　5.3.4.1　テーブルの制約を表示する　　　　5.3.4.2　テーブルに制約を追加する　　　　5.3.4.3　テーブルの制約を変更する　　　　5.3.4.4　テーブルから制約を削除する　　　5.3.5　データの列の更新　　　5.3.6　データの行の更新　　　5.3.7　クエリーの結果を用いてデータの行を更新する　　　5.3.8　テーブルの削除　　　　5.3.8.1　外部キーで参照されているテーブルの削除　　5.4　インデックス　　　5.4.1　本の索引とSQLのインデックスの比較　　　5.4.2　インデックスの作成によるクエリーの高速化　　　　5.4.2.1　インデックスの削除　　5.5　ビュー　　　　　サブクエリーかビューか？　　　5.5.1　ビューを作成してクエリーの結果を保存する　　　　5.5.1.1　既存のビューの表示　　　　5.5.1.2　ビューの更新　　　　5.5.1.3　ビューの削除　　5.6　トランザクション管理　　　　　トランザクションを利用すると、なぜ安全なのか？　　　5.6.1　COMMITの前に変更を再確認する　　　5.6.2　ROLLBACKを使って変更を取り消す
　6章　データ型
　　　　　NULLリテラル　　6.1　データ型の選び方　　6.2　数値データ　　　6.2.1　数値　　　　6.2.1.1　整数　　　　6.2.1.2　小数　　　　6.2.1.3　浮動小数点数　　　6.2.2　整数データ型　　　6.2.3　小数データ型　　　6.2.4　浮動小数点データ型　　　　6.2.4.1　ビットとバイトと数値　　6.3　文字列データ　　　6.3.1　文字列値　　　　6.3.1.1　文字列の基礎　　　　6.3.1.2　単一引用符の代替手段　　　　6.3.1.3　エスケープシーケンス　　　6.3.2　文字データ型　　　6.3.3　Unicodeデータ型　　　　　ASCIIエンコードとUnicodeエンコード　　6.4　日時データ　　　6.4.1　日時値　　　　6.4.1.1　日付　　　　6.4.1.2　時刻　　　　6.4.1.3　日時　　　6.4.2　日時データ型　　　　6.4.2.1　MySQLの日時データ型　　　　6.4.2.2　Oracleの日時データ型　　　　6.4.2.3　Oracleでの日時フォーマットの確認　　　　6.4.2.4　PostgreSQLの日時データ型　　　　6.4.2.5　SQL Serverの日時データ型　　　　6.4.2.6　SQLiteの日時データ型　　6.5　その他のデータ　　　6.5.1　ブールデータ　　　　6.5.1.1　ブールデータ型　　　6.5.2　外部ファイル（画像、ドキュメントなど）　　　　　方法1：ファイルへのリンクを保持する　　　　　方法2：ファイルをバイナリー値として保持する　　　　6.5.2.1　バイナリー値と16進値　　　　6.5.2.2　バイナリーデータ型

　7章　演算子と関数
　　　　　演算子と関数　　7.1　演算子　　　7.1.1　論理演算子　　　7.1.2　比較演算子　　　　　演算子と述語　　　　7.1.2.1　BETWEEN　　　　7.1.2.2　EXISTS　　　　　EXISTSかJOINか？　　　　7.1.2.3　IN　　　　7.1.2.4　IS NULL　　　　7.1.2.5　LIKE　　　7.1.3　数学演算子　　7.2　集計関数　　　　　MIN/MAXとLEAST/GREATEST　　7.3　数値関数　　　7.3.1　数学関数の適用　　　7.3.2　乱数の生成　　　7.3.3　数値の丸め　　　7.3.4　データを数値データ型に変換する　　7.4　文字列関数　　　7.4.1　文字列の長さを求める　　　7.4.2　文字列の大文字・小文字を変換する　　　7.4.3　文字列の前後の不要な文字を取り除く　　　　7.4.3.1　文字列の前後のスペースを取り除く　　　　7.4.3.2　文字列の前後のその他の文字を取り除く　　　　7.4.3.3　文字列の左側または右側から文字を取り除く　　　　　選択肢1：TRIM(LEADING ..)とTRIM(TRAILING ..)　　　　　選択肢2：LTRIMとRTRIM　　　7.4.4　文字列の連結　　　7.4.5　文字列内のテキストの検索　　　　　SQLでのカウントは1から始まる　　　7.4.6　文字列の一部を抽出する　　　7.4.7　文字列内のテキストの置換　　　7.4.8　文字列からテキストを削除する　　　7.4.9　正規表現の利用　　　　7.4.9.1　MySQLでの正規表現　　　　7.4.9.2　Oracleでの正規表現　　　　7.4.9.3　PostgreSQLでの正規表現　　　　　SIMILAR TOと~　　　　7.4.9.4　SQL Serverでの正規表現　　　7.4.10　データを文字列データ型に変換する　　7.5　日時関数　　　7.5.1　現在の日付または時刻を返す　　　7.5.2　日付間隔や時間間隔の加算と減算　　　7.5.3　2つの日付または時刻の差を求める　　　　7.5.3.1　日付の差を求める　　　　7.5.3.2　時刻の差を求める　　　　7.5.3.3　日時の差を求める　　　7.5.4　日付や時刻の一部を抽出する　　　7.5.5　日付の曜日を判別する　　　7.5.6　日付を最も近い時間単位に丸める　　　　7.5.6.1　Oracleでの丸め　　　　7.5.6.2　PostgreSQLでの丸め　　　7.5.7　文字列を日時データ型に変換する　　　　7.5.7.1　CAST関数　　　　7.5.7.2　STR_TO_DATE関数、TO_DATE関数、CONVERT関数　　　　7.5.7.3　日時関数を文字列の列に適用する　　7.6　NULL関数　　　7.6.1　NULL値が存在する場合に代わりの値を返す
　8章　高度なクエリーの概念
　　8.1　CASE文　　　8.1.1　単一列に関して、if-elseロジックを基に値を表示する　　　8.1.2　複数列に関して、if-elseロジックを基に値を表示する　　8.2　グループ化と集約　　　8.2.1　GROUP BYの基礎　　　　8.2.1.1　複数列によるグループ化　　　　　効率を上げるためにGROUP BYのリストを減らす　　　8.2.2　複数の行を1つの値またはリストに集約する　　　8.2.3　ROLLUP、CUBE、GROUPING SETS　　　　8.2.3.1　ROLLUP　　　　8.2.3.2　CUBE　　　　8.2.3.3　GROUPING SETS　　8.3　ウィンドウ関数　　　8.3.1　集計関数の例　　　8.3.2　ウィンドウ関数の例　　　　　ウィンドウ関数を分解する　　　8.3.3　テーブル内の行をランク付けする　　　　　ROW_NUMBERとRANKとDENSE_RANK　　　8.3.4　各グループ内の最初の値を返す　　　　　ステップ1：各性別で最も人気のある名前を表示する　　　　　ステップ2：各性別で最も人気のある名前を含んでいる2行だけを返す　　　8.3.5　各グループ内の2番目の値を返す　　　　　ステップ1：各性別で2番目に人気のある名前を表示する　　　　　ステップ2：各性別で2番目に人気のある名前を含んでいる2行だけを返す　　　8.3.6　各グループ内の最初の2つの値を返す　　　　　ステップ1：各性別での人気ランキングを表示する　　　　　ステップ2：各性別で順位が1位と2位の行をフィルタリングする　　　8.3.7　前の行の値を返す　　　8.3.8　移動平均を計算する　　　8.3.9　累計を計算する　　　　　ROWSとRANGE　　8.4　ピボットとピボット解除　　　8.4.1　1つの列の値を複数の列に分割する　　　　　PIVOTの代替手段：CASE　　　8.4.2　複数の列の値を1つの列にリストする　　　　　UNPIVOTの代替手段：UNION ALL
　9章　複数のテーブルおよびクエリーの操作
　　9.1　テーブルの結合　　　　　JOIN句を分解する　　　9.1.1　結合の基礎とINNER JOIN　　　　9.1.1.1　結合の基礎　　　　　ステップ1：テーブル内の行のすべての組み合わせを表示する　　　　　ステップ2：名前が一致している行をフィルタリングする　　　　9.1.1.2　INNER JOIN　　　9.1.2　LEFT JOIN、RIGHT JOIN、FULL OUTER JOIN　　　　9.1.2.1　LEFT JOIN　　　　9.1.2.2　RIGHT JOIN　　　　9.1.2.3　FULL OUTER JOIN　　　9.1.3　USINGとNATURAL JOIN　　　　9.1.3.1　USING　　　　9.1.3.2　NATURAL JOIN　　　9.1.4　CROSS JOINと自己結合　　　　9.1.4.1　CROSS JOIN　　　　9.1.4.2　自己結合　　　　　例1：従業員と管理者のリストを返す　　　　　例2：それぞれの従業員と、同じ部署内の別の従業員とを結びつける　　9.2　集合演算子　　　9.2.1　UNION　　　　　UNIONは、どのようなクエリーを結合できるか？　　　　9.2.1.1　UNION ALL　　　　9.2.1.2　UNIONとその他の句　　　　9.2.1.3　3つ以上のテーブルのUNION　　　9.2.2　EXCEPTとINTERSECT　　　　9.2.2.1　EXCEPT　　　　9.2.2.2　INTERSECT　　　　　集合演算子：評価の順序　　9.3　共通テーブル式　　　9.3.1　CTEとサブクエリー　　　　　ステップ1：それぞれの部署の平均給与を求めるクエリーを記述する　　　　　ステップ2：前のクエリーを使って、平均給与が最も高い部署を求めるCTEとサブクエリーを記述する　　　　　サブクエリーに対するCTEのメリット　　　9.3.2　再帰CTE　　　　9.3.2.1　一連のデータ内で欠けている行を埋める　　　　　ステップ1：再帰CTEを使って、my_datesという一連の日付を生成する　　　　　ステップ2：再帰CTEと元のテーブルを左外部結合する　　　　　ステップ3（オプション）：NULL値を前日の価格で埋める　　　　9.3.2.2　子の行のすべての親を返す
　10章　こんなときは...
　　10.1　重複する値を含んでいる行を探す　　　10.1.1　すべての一意の組み合わせを返す　　　　　拡張のためのヒント　　　10.1.2　重複する値を持つ行だけを返す　　　　　説明　　　　　クエリー内のキーワード　　　　　拡張のためのヒント　　10.2　別の列の最大値を持つ行を選択する　　　　　解決策　　　　　説明　　　　　クエリー内のキーワード　　　　　拡張のためのヒント　　10.3　複数のフィールドから1つのフィールドにテキストを連結する　　　10.3.1　1つの行の複数のフィールドからテキストを連結する　　　　　拡張のためのヒント　　　10.3.2　複数行のフィールドからテキストを連結する　　　　　拡張のためのヒント　　10.4　特定の列名を含んでいるすべてのテーブルを探す　　　　　解決策　　　　　拡張のためのヒント　　10.5　別のテーブルとIDが一致するテーブルを更新する　　　　　解決策　　　　　拡張のためのヒント　　　　　最後に
　付録A　サンプルテーブルの定義と内容
　　A.1　countyテーブル　　　　　定義　　　　　データ　　A.2　ownerテーブル　　　　　定義　　　　　データ　　A.3　waterfallテーブル　　　　　定義　　　　　データ　　A.4　tourテーブル　　　　　定義　　　　　データ
　付録B　Oracle Database 23aiの新機能について
　　　　　FROM句なしのSELECT文　　　　　ブールデータ型のサポート　　　　　IF [NOT] EXISTS構文のサポート　　　　　GROUP BY句やHAVING句でのエイリアスの使用　　　　　UPDATE文の直接結合　　　　　日付の丸めに関するCEILとFLOORのサポート　　　　　複数のデータ行の一括挿入
　著者紹介
　奥付

Content preview from SQLポケットガイド第4版

まえがき

なぜSQLか？

『SQL Pocket Guide』の旧版が出版されてから、データの世界に大きな変化がありました。データの生成量と収集量は爆発的に増え、膨大なデータに対処するために多くのツールと雇用が生み出されました。しかし、このような変化を経ても、SQLはデータの世界で不可欠なパーツであり続けています。

筆者は、過去15年間にわたってエンジニア、コンサルタント、アナリスト、データサイエンティストとして働き、どの仕事でもSQLを利用してきました。たとえ、主な責務が別のツールやスキルに重点を置いたものだとしても、企業でデータにアクセスするためには、SQLを理解している必要がありました。

もしプログラミング言語の助演男優賞があったとしたら、SQLがそれを受賞していたでしょう。

最近では新しいテクノロジーがいろいろと登場していますが、データを扱うこととなると、依然として真っ先にSQLが頭に浮かびます。Amazon RedshiftやGoogle BigQueryのようなクラウドベースのストレージソリューションでは、データを取り出すためにSQLクエリーを書く必要があります。HadoopやSparkなどの分散データ処理フレームワークには、Hive SQLやSpark SQLといったツールがあり、それらはデータを分析するための、SQLに似たインタフェースを提供します。

SQLは50年近くにわたって使われており、近いうちになくなるようなことはありません。今日でも広く使われている最も古いプログラミング言語の1つであり、その優れた最新版を読者と共有できることに、とてもワクワクしています。

本書の目的

SQLの書籍はすでに数多く存在しており、初心者にコーディング方法を教えるものから、データベース管理者に詳細な技術仕様を提供するものまで多岐にわたります。本書は、SQLのすべての概念を詳細に解説することを目的としたものではなく、次のような場合のための簡潔なリファレンスとなることを目的としています。 ...

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