集計クエリ演習＆Day1まとめ

• 日程: Day 1 / セッション 11
• 時間: 16:20-17:00
• 形式: 実習＋振り返り
• ゴール: 「部署別の平均給与」「カテゴリ別の商品数」「月別の注文件数」のような集計クエリを3本書き、Day1の学習内容を1分で振り返れる
• 学習形式: ハンズオン実習＋振り返り

Day1の最終セッションです。セッション10で学んだ集約関数と GROUP BY / HAVING を、いよいよ実データで動かします。

今回作るのは3本だけですが、それぞれ「実務で本当に頼まれるレベル」の集計です。書き終わったあと、最後の10分でDay1全体を振り返り、Day2への接続をします。残りの体力を3本のクエリと振り返りに使い切りましょう。

集計クエリは、日本語で組み立てを言語化してから書くと、迷子になりません。

1. 何を数えたい/平均したい？ → 集約関数を決める（COUNT/AVG/SUM等）
2. 何ごとに集計したい？ → GROUP BY の列を決める
3. 元データを絞る必要は？ → WHERE を書く
4. 集計後の結果を絞る必要は？ → HAVING を書く
5. 並べたい？ → ORDER BY を書く

たとえると、料理の段取りメモです。「材料を切る → 炒める → 味付け → 盛り付け」の順番を頭に持っておくと、レシピを見なくても作れるようになります。SQLも同じ。

• 「何ごとに」を見つけたら、それが GROUP BY の列
• SELECT に書く列は「GROUP BYの列」または「集約関数の中の列」だけ
• 並びは WHERE → GROUP BY → HAVING → ORDER BY

employees テーブルから「部署IDごとの社員数と平均給与」を、平均給与の降順で取得してください。

ヒント：

• 集約関数：COUNT(*) と AVG(salary)
• グループ化：department_id
• 並び：平均給与の降順

期待する結果のイメージ（数値は例）：

書けたら、ROUND(AVG(salary), 0) で小数点を丸める版にも挑戦してみてください。

products テーブルから「カテゴリIDごとの商品数・平均価格・最高価格」を取得し、商品数の多い順に並べてください。

ヒント：

• 集約：COUNT(*) AVG(price) MAX(price)
• グループ化：category_id
• 並び：商品数の降順

書けたら、HAVING COUNT(*) >= 3 を追加して「商品が3件以上あるカテゴリだけ」に絞る版も書いてみましょう。WHERE と HAVING がどう違うか、自分の手で確認するのが目的です。

orders テーブルから「2024年における月ごとの注文件数と売上合計」を、月の昇順で取得してください。

ヒント：

• 「月」を取り出す関数：DATE_TRUNC('month', order_date) または EXTRACT(MONTH FROM order_date) を使う
• 集約：COUNT(*) SUM(total_amount)
• フィルター：WHERE order_date >= '2024-01-01' AND order_date < '2025-01-01'
• グループ化：月（上で取り出した値）
• 並び：月の昇順

参考サンプル：

SELECT DATE_TRUNC('month', order_date) AS 月,
       COUNT(*) AS 注文件数,
       SUM(total_amount) AS 売上合計
FROM orders
WHERE order_date >= '2024-01-01'
  AND order_date <  '2025-01-01'
GROUP BY DATE_TRUNC('month', order_date)
ORDER BY 月 ASC;

このクエリは少し難しいので、まずそのままコピペで動かしてみて、自分の言葉で「ここでは何をしているか」をAIに説明してみるのもおすすめです。

• 3本のSQLクエリ（.sql ファイル）
• 各クエリの結果サマリ（件数・主な数値）
• 「自分が一番つまずいたところ」と「AIにどう聞いて解決したか」のメモ

• GROUP BY の列を変えると見え方が変わります。たとえば課題3で「月」ではなく「status ごと」にしてみると、注文ステータスの内訳が見えてきます
• 結果が0件でも文法は合っている可能性大。WHERE を緩めて確認しましょう
• 詰まったら AI に「このSQLを書いたが意図と違う。期待は○○、結果は△△」と仮説付きで相談を

Day1のテーマは「データを読む」。皆さんは今日、次のことを身につけました。

ぱっと振り返ると：

• テーブル＝表、レコード＝行、カラム＝列、主キー＝行を一意に識別、外部キー＝他テーブルとの繋がり
• psql で \dt \d \l \q を覚えた
• 文字列は '、数値はクォートなし
• WHERE ORDER BY LIKE IN BETWEEN を組み合わせて1テーブルを自在に絞り込める
• COUNT/SUM/AVG/MAX/MIN ＋ GROUP BY ＋ HAVING で集計ができる

これだけで、現実のビジネスで頼まれる「データ抽出依頼」の半分は答えられます。

Day2は「データを 変える ・ つなぐ ・ 設計する」がテーマです。

• 変える：INSERT / UPDATE / DELETE
• つなぐ：JOIN（複数テーブルを跨いだ抽出）
• 設計する：CREATE TABLE、制約、インデックス、トランザクション

今日は「他人が用意したテーブル」を読むだけでしたが、明日は「自分でテーブルを作って・データを入れて・つないで・正しく管理する」までやります。最後には15問の確認テストもあります。

• データベースとSQLの関係を、初めて聞く新入社員に1分で説明できますか？
• WHERE と HAVING の違いを、実行順序の観点で説明できますか？
• 今日書いたSQLの中で、自分が一番「なるほど」と感じた1本を、なぜそう感じたか言葉にできますか？

• 参考リンク: PostgreSQL: 日付・時刻関数
• 発展課題：

  1. 「注文ステータスごとの注文件数」を集計するSQLを書く
  2. 「2024年の各月、注文件数が3件以上の月だけ抽出」するSQLを書く（HAVING）
  3. 今日書いたSQLを .sql ファイルにまとめ、コメントで「何のためのSQLか」を1行ずつ添える