データベースに保存されている情報を活用する際、そのデータの質が非常に重要です。一般的に、データはそのままでは利用するに不適切な状態であることが多いです。そのため、データクレンジング（データのクリーニング）と正規化が必要とされます。この記事では、SQLを使用してデータのクレンジングと正規化を行う具体的な手法について解説します。
目次
データクレンジングとは？
データクレンジングとは、データベース内の不整合性や誤り、不完全な情報を修正、または削除する作業のことを指します。目的は、後続の処理でのエラーを減らし、データの信頼性と利用価値を高めることです。
なぜ必要か
データの品質が低いと、ビジネスにおいて多くの問題が発生します。例えば、分析結果が不正確になる、システムが不安定になる、ユーザーエクスペリエンスが低下するなどが考えられます。
データ正規化とは？
データ正規化は、データベース内のデータを効率的に配置するためのプロセスです。正規化によってデータの重複を排除し、データの整合性を保ちます。
正規化のレベル
一般に、データ正規化は以下のようなレベルで行われます。
- 第1正規形（1NF）
- 第2正規形（2NF）
- 第3正規形（3NF）
- ボイス・コッド正規形（BCNF）
データクレンジングのSQLクエリ
NULL値の削除
NULL値は、分析や計算で問題を引き起こす可能性があります。NULL値を削除するSQLクエリは以下のとおりです。
DELETE FROM table_name WHERE column_name IS NULL;
| クエリ前 | クエリ後 |
|---|---|
| NULL | （データなし） |
| 100 | 100 |
重複行の削除
重複する行は、データの整合性を損なう可能性があります。以下のSQLクエリで重複行を削除できます。
DELETE FROM table_name WHERE row_id NOT IN (SELECT MIN(row_id) FROM table_name GROUP BY column_name);
| クエリ前 | クエリ後 |
|---|---|
| 行1 | 行1 |
| 行1 | （データなし） |
データ正規化のSQLクエリ
第1正規形（1NF）
第1正規形は、すべての列がアトミックな値を持つようにデータベースを設計するものです。
-- 列を分割するクエリ
ALTER TABLE table_name ADD column1_new column1_type;
UPDATE table_name SET column1_new = SUBSTRING(column1 FROM pattern);
まとめ
データのクレンジングと正規化は、データ分析やシステム開発において重要なステップです。SQLを使用することで、これらの作業を効率よく、確実に行うことができます。特にデータクレンジングは、ビジネス上の意思決定に影響を与えるため、注意深く行う必要があります。
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