OFFSET と FETCH を使用した SQL データ抽出

OFFSET と FETCH を使用した SQL データ抽出

このブログでは、 OFFSET とFETCHについて説明しますこれら 2 つを組み合わせると非常に強力になり、SQL データ抽出タスクに役立ちます。これら 2 つを使用して、要件やニーズに基づいてデータを抽出できます。

OFFSETの目的は、データセット内で指定した最初の行をスキップすることです。一方、行を制限するにはFETCHを使用します。どちらもorder by 句のオプションです。ORDER BY 句を使用しない場合、これら 2 つは機能しないことに注意してください。

この例では、 order by IDまたはorder by Nameを使用できます。その後、OFFSET 5 ROWSを使用すると、最初の 5 行がスキップされます。FETCH NEXT 10 ROWS ONLYを組み合わせると、5 行の後の次の 10 データのみが取得されます。

ただし、 FETCHコマンドを使用しない場合は、 OFFSET を使用した行を除く他のすべての行が表示されます。

OFFSET と FETCH を使用した SQL データ抽出

これは、行 6 ~ 15 が出力に表示され、他には何も表示されないことを意味します。

OFFSET と FETCH を使用した SQL データ抽出

目次

テーブルの選択

まず、 SSMS を開いてみましょう。この例では、単純なテーブルがすでにあります。

OFFSET と FETCH を使用した SQL データ抽出

次に、テーブルをロードするコマンドを強調表示します。

OFFSET と FETCH を使用した SQL データ抽出

その後、「実行」をクリックします。

OFFSET と FETCH を使用した SQL データ抽出

すると、 「結果」タブに表が表示されます。

OFFSET と FETCH を使用した SQL データ抽出

SQL データ抽出での OFFSET の使用

出力には、IDNameがあることがわかります。

OFFSET と FETCH を使用した SQL データ抽出

「 ORDER BY ID 」を指定してコマンドを実行すると、ID番号に応じてデータが昇順にソートされます。

OFFSET と FETCH を使用した SQL データ抽出

OFFSET と FETCH を使用した SQL データ抽出

コマンド「ORDER BY ID DESC」を使用してデータを降順に並べ替えることもできます。

OFFSET と FETCH を使用した SQL データ抽出

ただし、この例では「 ORDER BY ID 」コマンドを実行します。次に、出力の最初の 10 行をスキップしましょう。そこで「 OFFSET 10 ROWS 」と入力します。

OFFSET と FETCH を使用した SQL データ抽出

その後、実行するコマンドを強調表示しましょう。次に、「実行」をクリックします。

OFFSET と FETCH を使用した SQL データ抽出

[結果] タブで出力を確認すると、使用したコマンドが最初の 10 行をスキップしたことがわかります。ここでは、 ID 11のデータのみが表示されます。

OFFSET と FETCH を使用した SQL データ抽出

FETCH を使用した SQL データ抽出

ここでFETCHを使用してみましょう。この例では、2 行のみをFETCH します。これは、出力にはID 11ID 12のみが含まれることを意味します。

まず、「 FETCH NEXT 2 ROWS ONLY 」と入力しましょう。

OFFSET と FETCH を使用した SQL データ抽出

次に、コマンドを強調表示し、[実行]をクリックします。

OFFSET と FETCH を使用した SQL データ抽出

次に、出力の[結果] タブにのみID 11ID 12が表示されることがわかります

OFFSET と FETCH を使用した SQL データ抽出

目的に応じていつでも権限を変更できます。「 OFFSET FIRST 10 ROWS 」と入力すると、最初の 15 行をスキップできます。FETCHと組み合わせると、さらに強力になります。「 ORDER BY ID」以外にも「 ORDER BY NAME 」も利用できます。

複数のデータソースからのデータのクエリ

結論

最後に、OFFSETFETCHの使用法について説明しました。これら 2 つの簡単なコマンドを使用すると、制限を変更し、表示する行の出力を制御できます。

最初の 50 行が必要ない場合は、下にスクロールする必要はありません。代わりに、次のシンプルかつ強力なコマンドを使用して、簡単に取得できます。OFFSETFETCH は単純かもしれません。ただし、組み合わせて使用​​すると、データをより詳細に制御できるため、強力になります。

このトピックやその他の関連コンテンツについて詳しく知りたい場合は、以下の関連リンクのリストをご覧ください。

ではごきげんよう、

ハーフィズ


Python における Self とは: 実際の例

Python における Self とは: 実際の例

Python における Self とは: 実際の例

RでRDSファイルを保存してロードする方法

RでRDSファイルを保存してロードする方法

R の .rds ファイルからオブジェクトを保存および読み込む方法を学習します。このブログでは、R から LuckyTemplates にオブジェクトをインポートする方法についても説明します。

最初の N 営業日の再考 – DAX コーディング言語ソリューション

最初の N 営業日の再考 – DAX コーディング言語ソリューション

この DAX コーディング言語チュートリアルでは、GENERATE 関数の使用方法とメジャー タイトルを動的に変更する方法を学びます。

LuckyTemplates のマルチスレッド動的ビジュアル手法を使用したインサイトのショーケース

LuckyTemplates のマルチスレッド動的ビジュアル手法を使用したインサイトのショーケース

このチュートリアルでは、マルチスレッド動的ビジュアル手法を使用して、レポート内の動的データ視覚化から洞察を作成する方法について説明します。

LuckyTemplates のフィルター コンテキストの概要

LuckyTemplates のフィルター コンテキストの概要

この記事では、フィルター コンテキストについて説明します。フィルター コンテキストは、LuckyTemplates ユーザーが最初に学習する必要がある主要なトピックの 1 つです。

LuckyTemplates Online Service でアプリを使用する際の最良のヒント

LuckyTemplates Online Service でアプリを使用する際の最良のヒント

LuckyTemplates Apps オンライン サービスが、さまざまなソースから生成されたさまざまなレポートや分析情報の管理にどのように役立つかを示したいと思います。

時間の経過に伴う利益率の変化を分析する – LuckyTemplates と DAX を使用した分析

時間の経過に伴う利益率の変化を分析する – LuckyTemplates と DAX を使用した分析

LuckyTemplates でのメジャー分岐や DAX 数式の結合などの手法を使用して、利益率の変化を計算する方法を学びます。

DAX Studio でのデータ キャッシュのマテリアライゼーションのアイデア

DAX Studio でのデータ キャッシュのマテリアライゼーションのアイデア

このチュートリアルでは、データ キャッシュの具体化のアイデアと、それが結果を提供する際の DAX のパフォーマンスにどのように影響するかについて説明します。

LuckyTemplates を使用したビジネス レポート

LuckyTemplates を使用したビジネス レポート

これまで Excel を使用している場合は、ビジネス レポートのニーズに合わせて LuckyTemplates の使用を開始するのに最適な時期です。

LuckyTemplates ゲートウェイとは何ですか? 知っておくべきことすべて

LuckyTemplates ゲートウェイとは何ですか? 知っておくべきことすべて

LuckyTemplates ゲートウェイとは何ですか? 知っておくべきことすべて