1. GROUP BY とは？

集計作業は、日々の業務でよく行われる作業の一つです。

例えば、月ごとの売上合計を計算したり、カテゴリごとに売れた商品の件数を数えたりします。

Excelで売上を管理している人なら、ピボットテーブルを使って自動的に集計することもありますね。

データベースでは、このような集計作業を「グルーピング」または、「 集約」と呼び、 GROUP BY句を使って実行します。

GROUP BY句は、 SELECT文でデータを特定の列ごとにグループ化するために使用されます。グループごとに集計関数（ SUM、 AVG、 COUNTなど）を適用することで、統計的な集計を行うことができます。

見本データベースの表

以下の sales_dataテーブルを例に考えてみましょう。

id category sales
1 食品 1500
2 家電 3000
3 食品 2000
4 家具 5000
5 家電 2500
6 家具 3000

例：売上データのカテゴリごとの合計を求める

SELECT category, SUM(sales) AS total_sales
FROM sales_data
GROUP BY category;

このクエリは sales_dataテーブルの categoryごとに salesの合計 ( SUM) を計算します。

集計後の表

このクエリを実行すると、以下のような集計結果が得られます。

category total_sales
食品 3500
家電 5500
家具 8000

2. よく使われる集約関数

GROUP BY句では、さまざまな集約関数を利用してデータを集計できます。以下に代表的な関数を紹介します。

1. SUM() - 合計値の計算

SUM()関数は、特定の列の合計を計算する際に使用します。 

SELECT category, SUM(sales) AS total_sales
FROM sales_data
GROUP BY category;

2. AVG() - 平均値の計算

AVG()関数は、特定の列の平均値を求めるために使用します。 

SELECT category, AVG(sales) AS average_sales
FROM sales_data
GROUP BY category;

3. MAX() - 最大値の取得

MAX()関数は、特定の列の最大値を取得する際に使用します。実際の現場でもよく使われる集計関数です。 

SELECT category, MAX(sales) AS max_sales
FROM sales_data
GROUP BY category;

4. MIN() - 最小値の取得

MIN()関数は、特定の列の最小値を取得する際に使用します。 

SELECT category, MIN(sales) AS min_sales
FROM sales_data
GROUP BY category;

5. COUNT() - データ件数のカウント

COUNT()関数は、特定のグループ内のデータ件数を取得する際に使用します。データの件数を数えることは、システムの基本ですので当然ながら頻繁に使われます。 

SELECT category, COUNT(*) AS total_items
FROM sales_data
GROUP BY category;

6. WHERE と HAVING の違い

GROUP BY句でもフィルタリング(絞り込み)が可能です。ただ、２種類あるので注意しましょう。

GROUP BY句とともに条件を指定する場合、 WHERE句と HAVING句の違いを理解することが重要です。

WHERE 句

SELECT category, SUM(sales) AS total_sales
FROM sales_data
WHERE sales > 1000
GROUP BY category;

→ salesが 1000 を超えるデータのみを GROUP BYの対象とします。

HAVING 句

SELECT category, SUM(sales) AS total_sales
FROM sales_data
GROUP BY category
HAVING SUM(sales) > 5000;

→ categoryごとの SUM(sales)が 5000 を超えるグループのみを取得します。

WHERE と HAVING の違いまとめ

WHERE HAVING
適用タイミング グループ化前 グループ化後
使える条件 単純な列の条件 集約関数を含む条件
例 WHERE sales > 1000 HAVING SUM(sales) > 5000

7. 月ごとの売上集計

業務では、月ごとの売上を集計するケースがよくあります。こちらのやり方も覚えておきましょう。

見本データベースの表（ sales_data）

id sale_date sales
1 2024-01-05 1500
2 2024-01-15 3000
3 2024-02-10 2000
4 2024-02-20 5000
5 2024-03-05 2500
6 2024-03-25 3000

例：月ごとの売上合計を求める

SELECT DATE_FORMAT(sale_date, '%Y-%m') AS sale_month, SUM(sales) AS total_sales
FROM sales_data
GROUP BY sale_month;

集計後の表

sale_month total_sales
2024-01 4500
2024-02 7000
2024-03 5500

応用で年別の集計、週別の集計も可能です。

8. 複数のフィールドでグルーピングする

データをより詳細に分析するために、 GROUP BY句で複数のフィールドを指定してグルーピングすることが可能です。

例：カテゴリごと、かつ月ごとの売上合計を求める

SELECT category, DATE_FORMAT(sale_date, '%Y-%m') AS sale_month, SUM(sales) AS total_sales
FROM sales_data
GROUP BY category, sale_month;

このクエリを実行すると、 categoryと sale_monthの組み合わせごとに SUM(sales)を集計します。

集計後の表

category sale_month total_sales
食品 2024-01 1500
家電 2024-01 3000
食品 2024-02 2000
家具 2024-02 5000
家電 2024-03 2500
家具 2024-03 3000

このように、 GROUP BYで複数のカラムを指定することで、より詳細なデータ分析が可能になります。

9. まとめ

この知識を活用し、効率的なクエリを作成できるようになりましょう！

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