MariaDB の Window 関数:データ分析の可能性を広げる強力なツール
MariaDB の Window 関数:SQL ステートメントと構造
基本的な構文
SELECT
expression,
window_function(expression) OVER (
[PARTITION BY partition_expression]
ORDER BY order_expression [ASC | DESC]
[window_frame]
) AS alias
FROM table_name;
各要素の解説
expression
: 集計対象となる列window_function
: 使用する Window 関数OVER
: Window 関数を適用する範囲を指定PARTITION BY
: データをグループ化する列ORDER BY
: データを並べ替える列ASC
: 昇順DESC
: 降順window_frame
: 結果の範囲を指定 (省略可能)alias
: 結果列のエイリアス
代表的な Window 関数
関数名 | 説明 |
---|---|
SUM | 指定範囲の合計値 |
AVG | 指定範囲の平均値 |
MIN | 指定範囲の最小値 |
MAX | 指定範囲の最大値 |
COUNT | 指定範囲の行数 |
FIRST_VALUE | 指定範囲の最初の行の値 |
LAST_VALUE | 指定範囲の最後の行の値 |
LEAD | 現在の行から指定されたオフセット後の行の値 |
LAG | 現在の行から指定されたオフセット前の行の値 |
具体的な例
例1:各部門の売上合計と平均売上
SELECT
department_name,
SUM(sales) OVER (PARTITION BY department_name) AS total_sales,
AVG(sales) OVER (PARTITION BY department_name) AS avg_sales
FROM sales_table;
例2:各商品の過去3ヶ月間の売上推移
SELECT
product_name,
sales_date,
SUM(sales) OVER (
ORDER BY sales_date
ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND CURRENT ROW
) AS total_sales_3m
FROM sales_table;
まとめ
MariaDB の Window 関数:サンプルコード集
SELECT
department_name,
employee_name,
sales,
RANK() OVER (PARTITION BY department_name ORDER BY sales DESC) AS sales_rank
FROM sales_table;
各商品の過去1年間の売上推移と前年比
SELECT
product_name,
sales_date,
sales,
SUM(sales) OVER (
ORDER BY sales_date
ROWS BETWEEN 12 PRECEDING AND CURRENT ROW
) AS total_sales_1y,
(
SUM(sales) OVER (
ORDER BY sales_date
ROWS BETWEEN 12 PRECEDING AND CURRENT ROW
)
- SUM(sales) OVER (
ORDER BY sales_date
ROWS BETWEEN 24 PRECEDING AND CURRENT ROW
)
) / SUM(sales) OVER (
ORDER BY sales_date
ROWS BETWEEN 24 PRECEDING AND CURRENT ROW
) AS yoy_growth
FROM sales_table;
顧客の累計購入金額と平均購入金額
SELECT
customer_name,
SUM(sales) OVER (ORDER BY sales_date) AS total_sales,
AVG(sales) OVER (ORDER BY sales_date) AS avg_sales
FROM sales_table;
各商品の在庫数と発注点
SELECT
product_name,
stock_quantity,
SUM(stock_quantity) OVER (ORDER BY product_name) AS total_stock,
(
SUM(stock_quantity) OVER (ORDER BY product_name)
- AVG(sales) OVER (ORDER BY product_name, sales_date ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND CURRENT ROW) * 7
) AS reorder_point
FROM inventory_table;
ユーザーのセッション数と平均滞在時間
SELECT
user_id,
session_id,
session_start_time,
session_end_time,
COUNT(*) OVER (PARTITION BY user_id) AS session_count,
AVG(session_end_time - session_start_time) OVER (PARTITION BY user_id) AS avg_session_duration
FROM session_table;
テスト結果の移動平均と標準偏差
SELECT
test_name,
score,
AVG(score) OVER (
ORDER BY test_date
ROWS BETWEEN 4 PRECEDING AND CURRENT ROW
) AS moving_average,
STDDEV(score) OVER (
ORDER BY test_date
ROWS BETWEEN 4 PRECEDING AND CURRENT ROW
) AS standard_deviation
FROM test_results_table;
株価の移動平均とボリンジャーバンド
SELECT
stock_name,
stock_date,
stock_price,
AVG(stock_price) OVER (
ORDER BY stock_date
ROWS BETWEEN 20 PRECEDING AND CURRENT ROW
) AS moving_average,
STDDEV(stock_price) OVER (
ORDER BY stock_date
ROWS BETWEEN 20 PRECEDING AND CURRENT ROW
) AS standard_deviation,
(
moving_average + 2 * standard_deviation
) AS upper_band,
(
moving_average - 2 * standard_deviation
) AS lower_band
FROM stock_prices_table;
Web サイトのページビュー数と直帰率
SELECT
page_name,
page_views,
SUM(page_views) OVER (ORDER BY page_name) AS total_page_views,
(
1 - COUNT(DISTINCT
MariaDB の Window 関数:その他の方法
Window 関数では、ROWS BETWEEN
だけでなく、以下のフレーム指定も可能です。
RANGE BETWEEN
: 指定された範囲の行を対象GROUPS BETWEEN
: 指定されたグループの行を対象PRECEDING
: 現在の行から過去方向に指定された行を対象FOLLOWING
: 現在の行から未来方向に指定された行を対象
これらのフレーム指定を組み合わせることで、より柔軟な集計処理を実現できます。
例:過去3ヶ月間、かつ前年同月比10%以上の売上成長の商品
SELECT
product_name,
sales_date,
sales,
SUM(sales) OVER (
ORDER BY sales_date
ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND CURRENT ROW
) AS total_sales_3m,
(
SUM(sales) OVER (
ORDER BY sales_date
ROWS BETWEEN 3 PRECEDING AND CURRENT ROW
)
- SUM(sales) OVER (
ORDER BY sales_date
ROWS BETWEEN 15 PRECEDING AND 12 PRECEDING
MariaDB Window関数:マスターすれば最強!SQLの達人になるためのガイド
MariaDBのWindow関数は、範囲内のデータに基づいて計算を実行する特殊な関数です。従来のSQL関数とは異なり、単一の行ではなく、複数の行にわたって計算を行うことができます。これは、データ分析、集計、レポート作成などに非常に便利な機能です。
MariaDB の SQL ステートメントと構造における "~" のすべて
パターンマッチは、文字列やテキストデータの一部と一致するかどうかを判断するために使用されます。 "~" は、パターンマッチで使用されるワイルドカード文字です。 以下の例では、LIKE 演算子と組み合わせて、名前が "A" で始まる顧客を検索しています。
MariaDBヘルプシステム構築:mysql.help_categoryテーブルの操作方法とサンプルコード集
mysql. help_category テーブルは以下の列で構成されています。help_category_id: カテゴリID (INT)name: カテゴリ名 (VARCHAR(64))url: ヘルプドキュメントのURL (VARCHAR(255))
GeoJSONライブラリを活用:MariaDBとのデータ連携を簡単にする
MariaDBは、MySQLと互換性のあるオープンソースのデータベース管理システムです。GeoJSONは、地理空間データをエンコードするためのJSON形式です。MariaDBとGeoJSONを組み合わせることで、空間データを効率的に保存、管理、分析することができます。
RADIANS プログラミング: MariaDB の SQL Statements & Structure で角度を扱う
RADIANS は MariaDB の SQL ステートメントと構造で使用される関数で、角度をラジアン単位に変換します。ラジアンは角度を測定する数学的な単位で、円周を半径で割った値に等しく、約 6.283185307179586 ラジアンになります。
MariaDB の DROP EVENT ステートメントでイベントを削除する方法
イベント名: 削除するイベントの名前を指定します。DROP EVENT ステートメントには、以下のオプションがあります。IF EXISTS: 指定された名前のイベントが存在しない場合、エラーを発生させずにステートメントを正常に終了します。CASCADE: 指定されたイベントに依存するイベントもすべて削除します。
初心者でも安心! MariaDB の SQL で括弧 () を使いこなすためのチュートリアル
式の優先順位括弧は、式を評価する際の優先順位を決定するために使用されます。括弧内の式は、括弧外の式よりも先に評価されます。例:この式では、+ と * 演算子の優先順位は同じです。そのため、式は左から右へ評価され、結果は 14 になります。しかし、括弧を使用すると、評価順序を変更できます。