MariaDB の SET データ型：使いこなしてデータ管理を効率化

MariaDB の SET データ型：詳細解説とプログラミング例

MariaDB の SET データ型は、複数の値をカンマ区切りで格納できる特殊なデータ型です。選択肢の集合を表す場合などに役立ちます。

特徴

• 最大64個の値を格納可能
• 値は 文字列 または 数値
• 格納順序は 保持されない
• 重複した値は 許可されない
• NULL 値を格納可能

利点

• データの冗長性を排除
• データの整合性を確保
• コードの簡潔化

制限事項

• インデックス作成不可
• 外部キー制約不可
• ソート不可
• 数学演算不可

プログラミング例

テーブル作成

CREATE TABLE users (
  id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  preferences SET('music', 'sports', 'movies'),
  PRIMARY KEY (id)
);

データ挿入

INSERT INTO users (preferences) VALUES ('music,sports');

データ取得

SELECT preferences FROM users WHERE id = 1;

データ更新

UPDATE users SET preferences = preferences | 'games' WHERE id = 1;

データ削除

UPDATE users SET preferences = preferences - 'sports' WHERE id = 1;

値の存在確認

SELECT COUNT(*) FROM users WHERE preferences & 'music';

部分一致検索

SELECT * FROM users WHERE preferences LIKE '%music%';

サブクエリ

SELECT * FROM users WHERE preferences IN (SELECT preferences FROM other_table);

SET 型と ENUM 型の違い

補足

• SET データ型は、選択肢の集合を表す場合に有効ですが、頻繁に更新されるデータには不向きです。
• 大量のデータを格納する場合は、BIT データ型 や JSON データ型 の方が効率的です。

注意

• SET データ型は、MariaDB 5.5 以降でサポートされています。

MariaDB の SET データ型：多彩なサンプルコード集

CREATE TABLE users (
  id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  name VARCHAR(255) NOT NULL,
  preferences SET('music', 'sports', 'movies', 'games'),
  PRIMARY KEY (id)
);

-- データ挿入
INSERT INTO users (name, preferences) VALUES ('John Doe', 'music,sports');
INSERT INTO users (name, preferences) VALUES ('Jane Doe', 'movies,games');

-- データ取得
SELECT name, preferences FROM users WHERE id = 1;

-- データ更新
UPDATE users SET preferences = preferences | 'art' WHERE id = 2;

-- データ削除
UPDATE users SET preferences = preferences - 'sports' WHERE id = 1;

-- 特定の嗜好を持つユーザーを検索
SELECT * FROM users WHERE preferences & 'music';

-- 嗜好に "music" を含むユーザーを検索
SELECT * FROM users WHERE preferences LIKE '%music%';

-- 特定の嗜好を持つユーザーの割合を分析
SELECT COUNT(*) / (SELECT COUNT(*) FROM users) AS percentage
FROM users WHERE preferences & 'games';

商品の属性を管理

CREATE TABLE products (
  id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  name VARCHAR(255) NOT NULL,
  category SET('electronics', 'clothing', 'furniture'),
  PRIMARY KEY (id)
);

-- データ挿入
INSERT INTO products (name, category) VALUES ('Smartphone', 'electronics');
INSERT INTO products (name, category) VALUES ('T-shirt', 'clothing');
INSERT INTO products (name, category) VALUES ('Sofa', 'furniture');

-- データ取得
SELECT name, category FROM products WHERE id = 1;

-- データ更新
UPDATE products SET category = category | 'home_appliances' WHERE id = 2;

-- データ削除
UPDATE products SET category = category - 'clothing' WHERE id = 1;

-- 特定のカテゴリに属する商品を検索
SELECT * FROM products WHERE category & 'electronics';

-- カテゴリに "furniture" を含む商品を検索
SELECT * FROM products WHERE category LIKE '%furniture%';

-- 特定のカテゴリに属する商品の売上を分析
SELECT SUM(sales) AS total_sales
FROM products JOIN sales ON products.id = sales.product_id
WHERE products.category & 'electronics';

アンケート結果を分析

CREATE TABLE surveys (
  id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  user_id INT NOT NULL,
  answers SET('yes', 'no', 'maybe'),
  PRIMARY KEY (id)
);

-- データ挿入
INSERT INTO surveys (user_id, answers) VALUES (1, 'yes,maybe');
INSERT INTO surveys (user_id, answers) VALUES (2, 'no');

-- データ取得
SELECT answers FROM surveys WHERE user_id = 1;

-- 特定の回答を選択したユーザーの割合を分析
SELECT COUNT(*) / (SELECT COUNT(*) FROM surveys) AS percentage
FROM surveys WHERE answers & 'yes';

-- 回答に "maybe" を含むユーザーを検索
SELECT * FROM surveys WHERE answers LIKE '%maybe%';

-- 回答に基づいてユーザーをグループ化
SELECT answers, COUNT(*) AS count
FROM surveys
GROUP BY answers;

その他の応用例

• 言語の習得状況 (例: '英語', '日本語', '中国語')
• 趣味 (例: '読書', '旅行', 'スポーツ')
• 所有資格 (例: 'TOEIC', 'TOEFL', 'ITパスポート')
• メールの配信設定 (例: '購読', '解除', '変更')
• ブログのカテゴリ (例: 'IT', '旅行', 'グルメ')

上記のサンプルコードは、あくまでも参考です。 ご自身の用途に合わせて、自由に改造してください。

MariaDB の SET データ型：代替案と比較

SET データ型ではなく、複数の列を使用して、同じ情報を表現することができます。

例:

CREATE TABLE users (
  id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  name VARCHAR(255) NOT NULL,
  is_music_fan BOOL,
  is_sports_fan BOOL,
  is_movie_fan BOOL,
  PRIMARY KEY (id)
);

-- データ挿入
INSERT INTO users (name, is_music_fan, is_sports_fan, is_movie_fan) VALUES ('John Doe', TRUE, FALSE, TRUE);

-- データ取得
SELECT name, is_music_fan, is_sports_fan, is_movie_fan FROM users WHERE id = 1;

-- データ更新
UPDATE users SET is_music_fan = TRUE, is_sports_fan = FALSE WHERE id = 2;

メリット:

• インデックス作成可能
• 外部キー制約可能
• ソート可能
• 数学演算可能

デメリット:

• データ冗長性が増加
• コードが複雑になる

JSON データ型を使用する

MariaDB 10.2 以降では、JSON データ型を使用して、JSON オブジェクトを格納することができます。

例:

CREATE TABLE users (
  id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  name VARCHAR(255) NOT NULL,
  preferences JSON,
  PRIMARY KEY (id)
);

-- データ挿入
INSERT INTO users (name, preferences) VALUES ('John Doe', JSON_OBJECT('music', TRUE, 'sports', FALSE, 'movies', TRUE));

-- データ取得
SELECT preferences FROM users WHERE id = 1;

-- データ更新
UPDATE users SET preferences = JSON_SET(preferences, '$.games', TRUE) WHERE id = 2;

メリット:

• 柔軟性が高い
• データ冗長性を抑えられる
• コードが簡潔になる

BIT データ型を使用する

BIT データ型は、ビット列を格納するために使用できます。

例:

CREATE TABLE users (
  id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  name VARCHAR(255) NOT NULL,
  preferences BIT(3),
  PRIMARY KEY (id)
);

-- データ挿入
INSERT INTO users (name, preferences) VALUES ('John Doe', 0b101);

-- データ取得
SELECT preferences FROM users WHERE id = 1;

-- データ更新
UPDATE users SET preferences = preferences | 0b100 WHERE id = 2;

メリット:

• 効率的なストレージ
• 高速な検索

デメリット:

• 複雑なデータ構造には不向き
• コードが分かりにくい

ENUM データ型を使用する

ENUM データ型は、事前に定義された値の集合を格納するために使用できます。

例:

CREATE TABLE users (
  id INT NOT NULL AUTO_INCREMENT,
  name VARCHAR(255) NOT NULL,
  preferences ENUM('music', 'sports', 'movies'),
  PRIMARY KEY (id)
);

-- データ挿入
INSERT INTO users (name, preferences) VALUES ('John Doe', 'music');

-- データ取得
SELECT preferences FROM users WHERE id = 1;

-- データ更新
UPDATE users SET preferences = 'sports' WHERE id = 2;

メリット:

• データの整合性を確保できる

デメリット:

• 値の追加・削除が難しい

どの方法を選択するかは、要件とパフォーマンスのバランスを考慮する必要があります。