SQL Statements & Structure でマスターする MariaDB の集計関数

MariaDB の集計関数： データの要約を抽出する強力なツール

代表的な集計関数

MariaDB では、様々な集計関数が用意されています。 以下は、最もよく使用される代表的な関数です。

1 数値データの集計

• SUM(): 列のすべての値の合計を計算します。
• AVG(): 列のすべての値の平均値を計算します。
• MAX(): 列の最大値を取得します。
• COUNT(): 列の非NULL値の数をカウントします。

2 その他の集計関数

• GROUP BY: 列の値に基づいてデータをグループ化し、各グループに対して集計関数を適用します。
• HAVING: GROUP BY 句と組み合わせて、集計結果に基づいて結果をフィルタリングします。
• VARIANCE(): 列の値の分散を計算します。
• STDDEV(): 列の値の標準偏差を計算します。

集計関数の使い方： 実践的な例

1 商品売上データの分析

products テーブルに、商品名、価格、売上個数のデータがあるとします。 このデータを使って、以下の分析を行います。

• 全商品の合計売上金額
• 商品ごとの平均売上個数
• 最も売れている商品
• 売上個数が10個以下の商品

-- 全商品の合計売上金額
SELECT SUM(price * quantity) AS total_revenue
FROM products;

-- 商品ごとの平均売上個数
SELECT product_name, AVG(quantity) AS average_quantity
FROM products
GROUP BY product_name;

-- 最も売れている商品
SELECT product_name, MAX(quantity) AS max_quantity
FROM products
GROUP BY product_name
ORDER BY max_quantity DESC
LIMIT 1;

-- 売上個数が10個以下の商品
SELECT product_name, quantity
FROM products
WHERE quantity <= 10;

集計関数を活用するメリット

集計関数は、データ分析において以下のようなメリットをもたらします。

• データの要約: 大量のデータを簡潔にまとめ、理解を容易にします。
• 傾向の特定: データの傾向やパターンを発見することができます。
• 意思決定: データに基づいた意思決定を支援します。

MariaDB の集計関数： 詳細情報

MariaDB の集計関数について、より詳細な情報は公式ドキュメントを参照してください。

まとめ

MariaDB の集計関数は、データ分析を強力にサポートするツールです。 代表的な関数とその使い方を理解し、データから価値ある洞察を引き出しましょう。

MariaDB 集計関数 サンプルコード

商品売上データ分析

SELECT SUM(price * quantity) AS total_revenue
FROM products;

2 商品ごとの平均売上個数

SELECT product_name, AVG(quantity) AS average_quantity
FROM products
GROUP BY product_name;

3 最も売れている商品

SELECT product_name, MAX(quantity) AS max_quantity
FROM products
GROUP BY product_name
ORDER BY max_quantity DESC
LIMIT 1;

4 売上個数が10個以下の商品

SELECT product_name, quantity
FROM products
WHERE quantity <= 10;

5 特定期間の売上推移

SELECT date, SUM(quantity) AS total_sales
FROM sales
WHERE date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31'
GROUP BY date;

6 商品カテゴリ別売上

SELECT product_category, SUM(price * quantity) AS total_revenue
FROM products
INNER JOIN sales ON products.product_id = sales.product_id
GROUP BY product_category;

顧客情報分析

1 顧客年齢別人数

SELECT age_group, COUNT(*) AS customer_count
FROM customers
GROUP BY age_group;

2 性別と購入頻度の関係

SELECT gender, AVG(purchase_count) AS average_purchase_count
FROM customers
GROUP BY gender;

3 顧客満足度調査結果の分析

SELECT rating, COUNT(*) AS customer_count
FROM customer_surveys
GROUP BY rating;

4 特定地域における顧客分布

SELECT city, COUNT(*) AS customer_count
FROM customers
GROUP BY city;

その他

1 NULL 値の扱い

SELECT COUNT(name), COUNT(age)
FROM employees;

-- 結果:
-- COUNT(name): 100
-- COUNT(age):  95

-- age 列に5つの NULL 値がある

2 DISTINCT キーワード

SELECT COUNT(DISTINCT country) AS number_of_countries
FROM customers;

3 GROUP BY 句と ORDER BY 句

SELECT product_category, SUM(quantity) AS total_sales
FROM products
GROUP BY product_category
ORDER BY total_sales DESC;

4 HAVING 句

SELECT product_category, AVG(quantity) AS average_quantity
FROM products
GROUP BY product_category
HAVING AVG(quantity) > 10;

5 サブクエリ

SELECT product_name
FROM products
WHERE price > (SELECT AVG(price) FROM products);

上記のサンプルコードは、MariaDB の集計関数の様々な使い方を demonstrates. ご自身のデータ分析の目的に合わせて、適切な集計関数を選択 and 組み合わせることで、より深い洞察を得ることができます。

MariaDB 集計関数： その他の方法

ウィンドウ関数

例：

• 前回の3行の合計売上金額

SELECT product_name, SUM(quantity) OVER (
    ORDER BY date
    ROWS BETWEEN PRECEDING 2 AND CURRENT ROW
) AS total_sales
FROM sales;

• 各商品の移動平均

SELECT product_name, AVG(quantity) OVER (
    ORDER BY date
    ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW
) AS moving_average
FROM sales;

ユーザー定義関数

特定のニーズに合わせて、ユーザー定義関数を作成することができます。

例：

• 商品の利益率を計算する関数

CREATE FUNCTION get_profit_margin(price DECIMAL(10,2), cost DECIMAL(10,2)) RETURNS DECIMAL(10,2)
BEGIN
    RETURN (price - cost) / price;
END;

SELECT product_name, get_profit_margin(price, cost) AS profit_margin
FROM products;

外部ツール

MySQL Workbench などの外部ツールを使用すると、GUI 操作で集計関数を簡単に利用することができます。

サンプルコード集

MariaDB の公式ドキュメントには、集計関数に関する様々なサンプルコードが掲載されています。

• MariaDB 10.6 リファレンスマニュアル - 集計関数: URL

上記以外にも、MariaDB の集計関数を使いこなすための様々な方法があります。 目的に合わせて適切な方法を選択することで、データ分析の効率化と効果向上を図ることができます。