SQLで月ごとのデータを抽出する方法とテクニック

SQLで月ごとのデータ抽出と集計の基本

基本的な月次データの抽出方法

MySQLでは、DATE_FORMAT関数を使用して月単位でデータを抽出できます。以下は基本的な構文例です：

SELECT 
    DATE_FORMAT(created_at, '%Y-%m') AS month,
    COUNT(*) as count,
    SUM(amount) as total_amount
FROM 
    sales_table
GROUP BY 
    DATE_FORMAT(created_at, '%Y-%m')
ORDER BY 
    month

このクエリは売上データを月ごとに集計し、件数と合計金額を表示します。

データベース別の月次抽出テクニック

各データベースで使用できる月次抽出の方法は異なります：

-- MySQL/MariaDB
SELECT EXTRACT(MONTH FROM date_column) AS month
-- SQL Server
SELECT DATEPART(MONTH, date_column) AS month
-- PostgreSQL
SELECT date_trunc('month', date_column) AS month

特にSQL Serverでは、DATEPARTを使用することで年と月を別々に抽出できる特徴があります。

月次データのサブクエリ活用術

より複雑な集計には、サブクエリを活用します：

SELECT 
    ym,
    SUM(daily_total) as monthly_total
FROM (
    SELECT 
        DATE_FORMAT(sale_date, '%Y-%m') as ym,
        SUM(amount) as daily_total
    FROM 
        sales
    GROUP BY 
        sale_date
) tmp
GROUP BY 
    ym

このアプローチにより、日次データを月次データに変換しながら、複数の集計処理を行うことができます。

パフォーマンスを考慮した月次抽出の最適化

大量のデータを扱う場合、以下の点に注意が必要です：

• インデックスの作成：日付カラムにインデックスを設定
• パーティショニングの活用：月単位でテーブルを分割
• 適切なデータ型の選択：DATETIME型やTIMESTAMP型の使い分け

-- インデックス作成例
CREATE INDEX idx_date ON sales_table(created_at)
-- パーティショニング例
PARTITION BY RANGE (YEAR(created_at)) (
    PARTITION p2023 VALUES LESS THAN (2024),
    PARTITION p2024 VALUES LESS THAN (2025)
)

月次データの高度な集計テクニック

より詳細な分析のための高度な集計方法を紹介します：

-- 前月比の計算
SELECT 
    current_month,
    sales_amount,
    LAG(sales_amount) OVER (ORDER BY current_month) as prev_month_sales,
    (sales_amount - LAG(sales_amount) OVER (ORDER BY current_month)) / 
    LAG(sales_amount) OVER (ORDER BY current_month) * 100 as growth_rate
FROM (
    SELECT 
        DATE_FORMAT(sale_date, '%Y-%m') as current_month,
        SUM(amount) as sales_amount
    FROM 
        sales
    GROUP BY 
        DATE_FORMAT(sale_date, '%Y-%m')
) monthly_sales

このクエリでは、ウィンドウ関数を使用して前月比や成長率を計算しています。