SQL のフィルタリングと並べ替えと実際の例
このブログでは、従業員テーブルと部門テーブルを使用した実際の例を使用して、WHERE、HAVING、ORDER BY、GROUP BY などの SQL 句、およびその他の関連句について説明します。
目次
- テーブル構造
- WHERE 句
- GROUP BY 句
- HAVING 句
- ORDER BY 句
- LIMIT 句
- DISTINCT 句
- AND、OR、NOT 演算子
テーブルの構造
従業員テーブル
emp_id | name | age | department_id | hire_date | salary |
---|---|---|---|---|---|
1 | John Smith | 35 | 101 | 2020-01-01 | 5000 |
2 | Jane Doe | 28 | 102 | 2019-03-15 | 6000 |
3 | Alice Johnson | 40 | 103 | 2018-06-20 | 7000 |
4 | Bob Brown | 55 | NULL | 2015-11-10 | 8000 |
5 | Charlie Black | 30 | 102 | 2021-02-01 | 5500 |
部門テーブル
dept_id | dept_name |
---|---|
101 | HR |
102 | IT |
103 | Finance |
104 | Marketing |
WHERE句
WHERE 句は、指定された条件に基づいてレコードをフィルタリングするために使用されます。
SQLクエリ
SELECT name, age, salary FROM employees WHERE age > 30;
結果
name | age | salary |
---|---|---|
John Smith | 35 | 5000 |
Alice Johnson | 40 | 7000 |
Bob Brown | 55 | 8000 |
説明: WHERE 句は行をフィルターして、30 歳以上の従業員のみを含めます。
AND 演算子を使用した例
SELECT name, age, salary FROM employees WHERE age > 30 AND salary > 5000;
結果
name | age | salary |
---|---|---|
Alice Johnson | 40 | 7000 |
Bob Brown | 55 | 8000 |
説明: WHERE 句は、30 歳以上で給与が 5000 を超える従業員をフィルターします。
GROUP BY 句
GROUP BY 句は、各部門の従業員数を調べるなど、同じ値を持つ行を集計行にグループ化するために使用されます。
SQLクエリ
SELECT name, age, salary FROM employees WHERE age > 30;
結果
department_id | employee_count |
---|---|
101 | 1 |
102 | 2 |
103 | 1 |
説明: GROUP BY 句は、従業員を部門 ID ごとにグループ化し、各部門の従業員数をカウントします。
HAVING 句
HAVING 句は、GROUP BY 句によって作成されたグループをフィルタリングするために使用されます。これは WHERE 句と同様に機能しますが、集計後に使用されます。
SQLクエリ
SELECT name, age, salary FROM employees WHERE age > 30 AND salary > 5000;
結果
department_id | avg_salary |
---|---|
102 | 5750 |
103 | 7000 |
説明: HAVING 句は、各部門の従業員の平均給与に基づいてグループをフィルタリングします。平均給与が 5500 を超える部門のみが含まれています。
ORDER BY句
ORDER BY 句は、結果セットを 1 つ以上の列で並べ替えるために使用されます。デフォルトでは、昇順で並べ替えられます。降順に並べ替えるには、DESC を使用します。
SQLクエリ(昇順)
SELECT department_id, COUNT(*) AS employee_count FROM employees GROUP BY department_id;
結果
name | salary |
---|---|
John Smith | 5000 |
Charlie Black | 5500 |
Jane Doe | 6000 |
Alice Johnson | 7000 |
Bob Brown | 8000 |
説明: 結果は給与の昇順に並べ替えられます。
SQLクエリ(降順)
SELECT department_id, AVG(salary) AS avg_salary FROM employees GROUP BY department_id HAVING AVG(salary) > 5500;
結果
name | salary |
---|---|
Bob Brown | 8000 |
Alice Johnson | 7000 |
Jane Doe | 6000 |
Charlie Black | 5500 |
John Smith | 5000 |
説明: 結果は給与の降順に並べ替えられます。
LIMIT条項
LIMIT 句は、結果セットから返すレコードの数を指定するために使用されます。これは、大きな結果セットをページングしたり制限したりする場合に特に便利です。
SQLクエリ
SELECT name, age, salary FROM employees WHERE age > 30;
結果
name | salary |
---|---|
Bob Brown | 8000 |
Alice Johnson | 7000 |
Jane Doe | 6000 |
説明: LIMIT 句は、出力を最も給与の高い従業員上位 3 名のみに制限します。
DISTINCT 句
DISTINCT 句は、結果セット内の個別の (異なる) 値のみを返し、重複を削除するために使用されます。
SQLクエリ
SELECT name, age, salary FROM employees WHERE age > 30 AND salary > 5000;
結果
department_id |
---|
101 |
102 |
103 |
説明: DISTINCT 句は、重複を排除して一意の部門 ID 値を返します。
AND、OR、NOT 演算子
AND、OR、および NOT 演算子は、WHERE 句で複数の条件を結合するために使用されます。
AND 演算子
AND 演算子は、2 つ以上の条件を組み合わせるために使用されます。結果には、すべての条件が true である行のみが含まれます。
SELECT department_id, COUNT(*) AS employee_count FROM employees GROUP BY department_id;
結果
name | age | salary |
---|---|---|
Alice Johnson | 40 | 7000 |
Bob Brown | 55 | 8000 |
説明: WHERE 句は、両方の条件 (年齢 > 30 および給与 > 5500) が true である行をフィルターします。
OR 演算子
OR 演算子は、条件のうち 1 つだけが true でなければならない場合に使用されます。
SELECT department_id, AVG(salary) AS avg_salary FROM employees GROUP BY department_id HAVING AVG(salary) > 5500;
結果
name | age | salary |
---|---|---|
Jane Doe | 28 | 6000 |
Alice Johnson | 40 | 7000 |
Bob Brown | 55 | 8000 |
説明: WHERE 句は、age
演算子ではありません
NOT 演算子は、条件が true の行を除外するために使用されます。
SELECT name, age, salary FROM employees WHERE age > 30;
結果
name | age | salary |
---|---|---|
John Smith | 35 | 5000 |
Charlie Black | 30 | 5500 |
Jane Doe | 28 | 6000 |
説明: WHERE 句は、給与 > の行をフィルタリングします。 6000 は false です。つまり、収入が 6000 以下の従業員が返されます。
結論
このブログでは、SQL の WHERE、HAVING、ORDER BY、GROUP BY、その他の句を使用してデータをフィルタリング、グループ化、並べ替える方法を、従業員テーブルと部門テーブルからの実際の例とともに説明します。これらの句を理解することは、効率的な SQL クエリを作成し、データを分析し、データベースを効果的に管理するための基礎となります。
以上がSQL のフィルタリングと並べ替えと実際の例の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











完全なテーブルスキャンは、MySQLでインデックスを使用するよりも速い場合があります。特定のケースには以下が含まれます。1)データボリュームは小さい。 2)クエリが大量のデータを返すとき。 3)インデックス列が高度に選択的でない場合。 4)複雑なクエリの場合。クエリプランを分析し、インデックスを最適化し、オーバーインデックスを回避し、テーブルを定期的にメンテナンスすることにより、実際のアプリケーションで最良の選択をすることができます。

はい、MySQLはWindows 7にインストールできます。MicrosoftはWindows 7のサポートを停止しましたが、MySQLは引き続き互換性があります。ただし、インストールプロセス中に次のポイントに注意する必要があります。WindowsのMySQLインストーラーをダウンロードしてください。 MySQL(コミュニティまたはエンタープライズ)の適切なバージョンを選択します。インストールプロセス中に適切なインストールディレクトリと文字セットを選択します。ルートユーザーパスワードを設定し、適切に保ちます。テストのためにデータベースに接続します。 Windows 7の互換性とセキュリティの問題に注意してください。サポートされているオペレーティングシステムにアップグレードすることをお勧めします。

MySQLは、オープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1)データベースとテーブルの作成:createdatabaseおよびcreateTableコマンドを使用します。 2)基本操作:挿入、更新、削除、選択。 3)高度な操作:参加、サブクエリ、トランザクション処理。 4)デバッグスキル:構文、データ型、およびアクセス許可を確認します。 5)最適化の提案:インデックスを使用し、選択*を避け、トランザクションを使用します。

MySQLとMariaDBは共存できますが、注意して構成する必要があります。重要なのは、さまざまなポート番号とデータディレクトリを各データベースに割り当て、メモリ割り当てやキャッシュサイズなどのパラメーターを調整することです。接続プーリング、アプリケーションの構成、およびバージョンの違いも考慮する必要があり、落とし穴を避けるために慎重にテストして計画する必要があります。 2つのデータベースを同時に実行すると、リソースが制限されている状況でパフォーマンスの問題を引き起こす可能性があります。

LaravelEloquentモデルの検索:データベースデータを簡単に取得するEloquentormは、データベースを操作するための簡潔で理解しやすい方法を提供します。この記事では、さまざまな雄弁なモデル検索手法を詳細に紹介して、データベースからのデータを効率的に取得するのに役立ちます。 1.すべてのレコードを取得します。 ALL()メソッドを使用して、データベーステーブルですべてのレコードを取得します:useapp \ models \ post; $ post = post :: all();これにより、コレクションが返されます。 Foreach Loopまたはその他の収集方法を使用してデータにアクセスできます。

データ統合の簡素化:AmazonrdsmysqlとRedshiftのゼロETL統合効率的なデータ統合は、データ駆動型組織の中心にあります。従来のETL(抽出、変換、負荷)プロセスは、特にデータベース(AmazonrdsmysQlなど)をデータウェアハウス(Redshiftなど)と統合する場合、複雑で時間がかかります。ただし、AWSは、この状況を完全に変えたゼロETL統合ソリューションを提供し、RDSMYSQLからRedshiftへのデータ移行のための簡略化されたほぼリアルタイムソリューションを提供します。この記事では、RDSMysQl Zero ETLのRedshiftとの統合に飛び込み、それがどのように機能するか、それがデータエンジニアと開発者にもたらす利点を説明します。

MySQLデータベースでは、ユーザーとデータベースの関係は、アクセス許可と表によって定義されます。ユーザーには、データベースにアクセスするためのユーザー名とパスワードがあります。許可は助成金コマンドを通じて付与され、テーブルはCreate Tableコマンドによって作成されます。ユーザーとデータベースの関係を確立するには、データベースを作成し、ユーザーを作成してから許可を付与する必要があります。

MySQLは、インストールが簡単で、強力で管理しやすいため、初心者に適しています。 1.さまざまなオペレーティングシステムに適した、単純なインストールと構成。 2。データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、更新、削除などの基本操作をサポートします。 3.参加オペレーションやサブクエリなどの高度な機能を提供します。 4.インデックス、クエリの最適化、テーブルパーティション化により、パフォーマンスを改善できます。 5。データのセキュリティと一貫性を確保するために、バックアップ、リカバリ、セキュリティ対策をサポートします。
