SQLまとめとデータベース基礎の学習リソース完全ガイド

SQLまとめと学習の基本ガイド

SQLを効率的に学ぶためのポイント

📚

基礎からステップアップ

データベースの基本概念からSQLの実践的な使い方まで、段階的に学習することが重要です。

💻

実践的な環境での学習

実際のデータベースを操作しながら、クエリの書き方を身につけることができます。

🎯

目的に応じた学習選択

業務効率化、資格取得、キャリアアップなど、目的に合わせた学習方法を選択できます。

このページの目次

SQLまとめと学習の基本ガイド

SQLの基本文法と実践的なクエリ例

データベースを操作するための基本的なSQL文について解説します。


-- テーブルの作成
CREATE TABLE users (
    id INT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(50),
    age INT,
    created_at TIMESTAMP
)
-- データの挿入
INSERT INTO users (id, name, age, created_at)
VALUES (1, '山田太郎', 25, CURRENT_TIMESTAMP)
-- データの検索
SELECT name, age 
FROM users 
WHERE age >= 20 
ORDER BY age DESC
-- データの更新
UPDATE users 
SET age = age + 1 
WHERE id = 1
-- データの削除
DELETE FROM users 
WHERE age < 20

SQLオンライン学習プラットフォームの特徴比較

主要なSQLオンライン学習プラットフォームの特徴を比較表で紹介します。

プラットフォーム名	特徴	料金	対象レベル
Progate	スライド形式で直感的に学習可能	有料/一部無料	初級〜中級
SQL攻略	実践的な問題が豊富	無料	初級〜上級
Tech PROjin	業務レベルの演習問題が充実	有料/一部無料	中級〜上級
1週間で身につくMySQL	短期集中型のカリキュラム	無料	初級

SQLの実務で役立つ応用テクニック


-- サブクエリを使用した高度な検索
SELECT department_name, 
       (SELECT COUNT(*) 
        FROM employees 
        WHERE departments.id = employees.department_id) as employee_count
FROM departments
-- CASE文を使用した条件分岐
SELECT name,
       CASE 
           WHEN age < 20 THEN '未成年'
           WHEN age >= 20 AND age < 65 THEN '成人'
           ELSE 'シニア'
       END as age_category
FROM users
-- ウィンドウ関数を使用した分析
SELECT department_id,
       employee_name,
       salary,
       AVG(salary) OVER (PARTITION BY department_id) as dept_avg_salary
FROM employees

SQLパフォーマンスチューニングのベストプラクティス

インデックスの適切な使用
- 検索頻度の高いカラムにインデックスを作成
- 複合インデックスの効果的な活用
- 不要なインデックスの削除
クエリの最適化
- 必要なカラムのみを選択
- 適切なJOIN方法の選択
- サブクエリの効率的な使用
データベース設計の改善
- 正規化レベルの適切な選択
- パーティショニングの活用
- 適切なデータ型の選択

SQLを使用したデータ分析の実践例


-- 月別売上集計
SELECT 
    DATE_FORMAT(order_date, '%Y-%m') as order_month,
    COUNT(*) as order_count,
    SUM(amount) as total_amount,
    AVG(amount) as average_amount
FROM orders
GROUP BY DATE_FORMAT(order_date, '%Y-%m')
HAVING total_amount > 1000000
ORDER BY order_month
-- 顧客セグメント分析
SELECT 
    customer_segment,
    COUNT(DISTINCT customer_id) as customer_count,
    ROUND(AVG(purchase_amount), 2) as avg_purchase
FROM (
    SELECT 
        customer_id,
        SUM(amount) as purchase_amount,
        CASE 
            WHEN SUM(amount) >= 1000000 THEN 'VIP'
            WHEN SUM(amount) >= 500000 THEN 'Premium'
            ELSE 'Regular'
        END as customer_segment
    FROM orders
    GROUP BY customer_id
) segment_table
GROUP BY customer_segment
ORDER BY avg_purchase DESC