この記事では、時系列データを扱う際の一般的なSQLクエリの例について解説します。日常業務でよく出会う時系列データに対する操作をスムーズに行うためのSQLクエリには、いくつかのテクニックと考慮点があります。この記事では、それらのポイントを実際のSQLコードとともに解説します。
目次
はじめに
時系列データとは、時間に依存するようなデータのことです。株価、気温、売上高などが該当します。時系列データを効率よく扱うためのSQLクエリには特有のテクニックが必要で、それを理解することでデータの取扱いが劇的に改善される場合があります。
基本的なSELECTクエリ
時系列データを取得する一番基本的な方法です。下記は、`sales`テーブルから売上日(`sale_date`)と売上高(`amount`)を取得するSQLクエリです。
SELECT sale_date, amount FROM sales ORDER BY sale_date ASC;
範囲指定によるデータ取得
特定の期間のデータだけを取得する場合、WHERE句で範囲を指定します。
SELECT sale_date, amount FROM sales WHERE sale_date BETWEEN '2022-01-01' AND '2022-01-31' ORDER BY sale_date ASC;
日付関数を活用する
SQLには日付を操作するための関数があります。例えば、MySQLでは以下のように書くことで、先週のデータを取得できます。
SELECT sale_date, amount FROM sales WHERE sale_date >= CURDATE() - INTERVAL 7 DAY;
集計関数を用いる
時系列データを集計する場合、GROUP BY句を使います。以下は月ごとの売上を集計する例です。
SELECT MONTH(sale_date) as sale_month, SUM(amount) as total_amount FROM sales GROUP BY sale_month;
ウィンドウ関数を活用する
より高度な集計を行う場合には、ウィンドウ関数が有用です。以下は、各日の売上高とその7日間の移動平均を計算する例です。
SELECT sale_date, amount, AVG(amount) OVER (ORDER BY sale_date ROWS BETWEEN 6 PRECEDING AND CURRENT ROW) as moving_average FROM sales;
| 関数 | 用途 |
|---|---|
| AVG() | 平均値を計算 |
| SUM() | 合計値を計算 |
| MIN() | 最小値を求める |
| MAX() | 最大値を求める |
時系列データのパーティショニング
大量の時系列データを扱う場合、パーティショニングが有用です。これは、テーブルを複数の小さな部分（パーティション）に分割するテクニックです。
PARTITION BY RANGE (YEAR(sale_date)) (
PARTITION p0 VALUES LESS THAN (1991),
PARTITION p1 VALUES LESS THAN (1992),
PARTITION p2 VALUES LESS THAN (1993)
);
まとめ
時系列データを効率的に扱うためのSQLクエリには多くのテクニックがあります。範囲指定、集計関数、ウィンドウ関数、パーティショニングなどを活用することで、日々の業務やデータ分析が格段にスムーズになります。
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