この記事では、複数のデータソースを一元化して視覚化するためのSQLクエリについて解説します。特に、`JOIN`、`UNION`、および`CASE`文などのSQL構文を使用して、データソースを効率よく一元化する方法を探ります。この内容を理解することで、ビジネス分析やレポート作成においても高度な視点からアプローチできるようになります。
目次
なぜデータ一元化が重要なのか
多くの企業やプロジェクトでは、異なるデータソースから情報を取得しています。これらを一元化することで、データ分析が容易になり、より正確な意思決定が可能になります。
基本的なテーブル結合（JOIN）
最も一般的なデータ一元化の方法は、複数のテーブルを`JOIN`することです。
INNER JOIN
INNER JOINは、指定した条件にマッチするレコードのみを結合します。
SELECT A.name, B.age
FROM table1 A
INNER JOIN table2 B ON A.id = B.id;
| table1のname | table2のage |
|---|---|
| 山田 | 35歳 |
| 鈴木 | 29歳 |
LEFT JOIN
LEFT JOINは、左のテーブルの全レコードと、右のテーブルのマッチするレコードを結合します。マッチしない場合はNULLが入ります。
SELECT A.name, B.age
FROM table1 A
LEFT JOIN table2 B ON A.id = B.id;
| table1のname | table2のage |
|---|---|
| 山田 | 35歳 |
| 鈴木 | NULL |
データの集約（UNION）
`UNION`は、複数のSELECT文の結果を一つのテーブルにまとめ上げます。
SELECT name FROM table1
UNION
SELECT name FROM table2;
| name |
|---|
| 山田 |
| 鈴木 |
| 佐藤 |
条件分岐（CASE文）
`CASE`文を使用することで、特定の条件に応じてデータを選択的に表示することが可能です。
SELECT name,
CASE
WHEN age >= 30 THEN '30代以上'
ELSE '30代未満'
END as age_group
FROM table1;
| name | age_group |
|---|---|
| 山田 | 30代以上 |
| 鈴木 | 30代未満 |
まとめ
この記事では、複数のデータソースを一元化して視覚化するためのSQLのクエリについて詳しく解説しました。これらのテクニックをマスターすることで、複雑なデータ解析やレポート作成が効率よく行えるようになります。
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