この記事では、SQLにおけるCOUNT関数とウィンドウ関数を組み合わせたデータ分析の具体例を解説します。データベース操作の中でも特に高度な概念に該当するウィンドウ関数は、COUNT関数と組み合わせることでさまざまな集計や分析が行いやすくなります。具体的なSQLコードとサンプルデータを交えながら、実践的な使い方を学んでいきましょう。
目次
前提知識: COUNT関数とウィンドウ関数
COUNT関数は、特定の列に存在する行数をカウントする関数です。一方で、ウィンドウ関数は集計を行いながらも各行を独立した値として保持することができる関数です。
COUNT関数の基本構文
SELECT COUNT(column_name)
FROM table_name;
ウィンドウ関数の基本構文
SELECT column_name,
AVG(column_name) OVER (PARTITION BY another_column)
FROM table_name;
データ分析のケーススタディ
以下に、COUNT関数とウィンドウ関数を組み合わせたデータ分析の一例を示します。
サンプルデータ
| 注文ID | 商品名 | 数量 | カテゴリ |
|---|---|---|---|
| 1 | リンゴ | 5 | フルーツ |
| 2 | バナナ | 10 | フルーツ |
| 3 | キャベツ | 2 | 野菜 |
具体的なSQLクエリ例
この例では、各カテゴリにおける商品の平均数量と、そのカテゴリ内での各商品の数量のランクを取得します。
SELECT カテゴリ,
AVG(数量) OVER (PARTITION BY カテゴリ),
COUNT(*) OVER (PARTITION BY カテゴリ) as total_count,
RANK() OVER (PARTITION BY カテゴリ ORDER BY 数量 DESC)
FROM orders;
解説
このクエリでは、ウィンドウ関数の`PARTITION BY`を使ってカテゴリごとにデータを分け、その上でCOUNT関数とAVG関数を適用しています。その結果、各カテゴリにおける商品の平均数量と、各商品の数量のランクを一度のクエリで取得することができます。
まとめ
COUNT関数とウィンドウ関数を組み合わせることで、より高度なデータ分析が可能になります。この組み合わせにより、集計しながらも各行の個別性を保ち、多角的な分析を行うことができます。特に、複雑な集計が必要な業務レポートやデータ解析において、この手法は非常に有用です。
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