Python における Self とは: 実際の例
Python における Self とは: 実際の例
このチュートリアルでは、SQL でサブクエリを利用する方法を学び、理解します。サブクエリは、別のクエリ内のクエリです。これを、より大きなクエリ内のネストされたクエリと呼ぶこともできます。これは括弧で囲む必要があり、主にWHERE句で使用されます。
複数のテーブルからデータを取得する必要がある場合は、SQL でサブクエリを利用できます。
たとえば、次の 2 つのテーブルがあるとします。
これが私たちが解決しなければならない問題です。2022 年に購入した顧客の顧客名、電子メール ID、住所を取得する必要があります。Customersテーブルには売上や注文日の列が記録されていないため、Customersテーブルのみを使用するだけではこれは不可能です。これを解決する別の方法があります。
目次
複数の個別のクエリを通じて手動でデータを取得する
まず、 SalesテーブルのCustomerId を取得しているので、できることは、 SalesテーブルのOrderDate列から 2022 年に購入した人の顧客 ID を取得することです。
2022 年以降に購入した人の顧客 ID ( 1、3、5、7、8、9… ) がわかったと仮定すると、別のクエリを作成して、顧客の情報に基づいてCustomersテーブルからそれらの顧客の情報を取得できます。 ID。
この方法の問題は、プロセスを手動で行ったことです。まず、顧客の ID を取得し、次のクエリに手動で入力して顧客の情報を取得する必要があります。
SQL のサブクエリを通じてデータを自動的に取得する
ID を手動で入力する代わりに、 SQLのサブクエリを使用して自動的に入力することができます。IN条件と組み合わせて使用すると、顧客の ID や特定の問題を解決するために必要なデータを自動的に取得できます。
これは、問題を解決するために私たちができることの一例です。このサンプル クエリでは、ネストされたクエリから取得された顧客 ID に基づいて、Customersテーブルから顧客の名前、住所、電子メール ID を選択しています。このネストされたクエリでは、顧客 ID は注文日が 2022 のSalesテーブルから取得されます。
この手法を使用すると、2022 年以降に購入した人の顧客 ID を手動で入力する必要がなくなります。顧客 ID は、作成したネストされたクエリから自動的に取得されます。
SQL Server Management Studio を使用したサブクエリのサンプル シナリオ
同様のシナリオを考えてみましょう。今回は SQL Server Management Studio ( SSMS ) 内で実行してみましょう。この例では、他にSalesOrderHeaderとSalesTerritoryという 2 つのテーブルがあります。
私たちの目標は、米国の地域からSalesOrderHeaderに関するすべての情報を取得することです。SalesOrderHeaderには、国・地域列がありません。
ただし、SalesTerritoryテーブルでも使用できるTerritoryID列を使用できます。ここで、CountryRegionCode列である国の地域情報も取得できます。
繰り返しますが、これを手動で行うには、最初に米国の国地域を含むSalesTerritoryテーブルからTerritoryIDを取得します。
次に、米国の国地域の下にTerritoryIDのリストが表示されます。
その後、これらの ID をクエリに手動で入力することで、目的の結果を得ることができます。
ただし、ID を手動で入力する代わりに、サブクエリを使用することで簡単に入力できます。これを、米国の国地域を含むSalesTerritoryテーブルのTerritoryIDを取得する最初のクエリに置き換えるだけです。
これにより、手動プロセスと同じ結果が得られます。
結論
要約すると、SQL におけるサブクエリの使用法と重要性を学びました。特定のサブクエリを作成するための適切な構文についても説明しました。確かに、複数のクエリを作成して、特定の出力を取得する手動プロセスを作成できます。ただし、代わりにWHERE句とIN条件を指定したサブクエリを使用して、別のテーブルから特定のデータを自動的にフェッチすることができます。
このテクニックを使用して、将来のクエリをより効率的に使用できるようになれば幸いです。
ではごきげんよう、
ハーフィズ
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