SQL は何に使用されますか? 7 つの主な用途

SQL (Structured Query Language) は、1970 年代に誕生して以来、データ管理の分野における基本ツールとなっています。

SQL は、リレーショナル データベース管理システム (RDBMS) に格納されているデータの管理と操作に使用されるドメイン固有の言語です。データベースの作成と管理、データの挿入、更新、削除、分析のためのデータのクエリ、ユーザーのアクセスと権限の管理など、幅広いタスクに使用されます。

この記事では、SQL のさまざまなコンポーネントをさらに深く掘り下げ、さまざまなデータベース管理システムにわたる SQL のさまざまな用途を探っていきます。また、現実世界のアプリケーションと、SQL がどのようにしてさまざまな業界の数多くのデータ駆動型プロセスのバックボーンとなったかについても説明します。

始めましょう！

目次

• SQLとは何ですか? (構造化クエリ言語)
• SQL は何に使用されますか? – 7 つの主な用途
  • 1. データベースの作成と管理
  • 2. データの操作と取得
  • 3. データ分析とレポート作成
  • 4. ビジネスインテリジェンスとデータウェアハウジング
  • 5. Webアプリケーション開発
  • 6. 他のソフトウェアおよびシステムとの統合
  • 7. ユーザーとアクセスの管理
• すべての仕組み: SQL の 4 つの主要コンポーネント
  • 1. データ定義言語
  • 2. データ操作言語
  • 3. データ制御言語
  • 4. トランザクション制御言語
• SQL を使用する利点は何ですか?
  • SQL を使用する 4 つの主な利点
• SQL の課題と限界
  • 1. 複雑な関係の処理
  • 2. 学習曲線と専門知識
  • 3. ベンダー固有の違い
  • 4. 同時実行性とロックの問題
  • 5. セキュリティ上の懸念
• 一般的な SQL データベース管理システム
  • 1.MySQL
  • 2. Microsoft SQLサーバー
  • 3.ポストグレSQL
  • 4. オラクルデータベース
• 最終的な考え

SQLとは何ですか? (構造化クエリ言語)

SQL は、リレーショナル データベース内のデータを管理および操作するために特別に設計された、多用途で広く使用されているプログラミング言語です。

これはもともと 1970 年代初頭に IBM 研究者のレイモンド・ボイスとドナルド・チェンバリンによって開発されました。1979 年に商用化され、長年にわたって進化し、現在ではさまざまな種類のデータベースに対応するさまざまな方言が導入されています。

ただし、さまざまなバリエーションがあるにもかかわらず、SQL の中心となる概念は一貫しています。現在、これはデータベース管理の黄金標準です。Facebook や Google などの世界最大手のブランドによって、データの効率的なクエリ、挿入、更新、削除、およびデータベース構造とユーザー アクセスの管理を容易にするために使用されています。

SQL を使用すると、SQL がさまざまなアプリケーションやシステム間でデータを効果的に保存、取得、操作するのに役立つことがわかり、データ サイエンス、ソフトウェア開発、電子商取引、機械学習などの多くの専門家にとって不可欠なスキルとなっています。ビジネスインテリジェンスの分野。

次のセクションでは、 SQLの一般的な使用法をいくつか紹介し、さまざまな業界やアプリケーションにおける SQL の重要性を示す実際の例を検討します。

SQL は何に使用されますか? – 7 つの主な用途

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SQL は多用途で強力な言語として、リレーショナル データベース内のデータの管理と操作においてさまざまな目的を果たします。

このセクションでは、SQL の最も一般的な使用法のいくつかを検討し、SQL で実行できる幅広いタスクに焦点を当て、今日のデータドリブンの状況における SQL の重要性を示します。

さて、始めましょう。

1. データベースの作成と管理

SQL を使用すると、テーブル、インデックス、その他のデータベース オブジェクトを作成、変更、削除することでデータベースを効率的に管理できます。これにより、データを整理し、ストレージとパフォーマンスを最適化できます。これを使用して次のことができます。

• テーブルとスキーマの作成: SQL を使用すると、ユーザーは新しいデータベースを作成し、データベース内でテーブルとスキーマの構造を定義し、データの整理と保存に必要な基盤を確立できます。
• テーブルとスキーマの変更: SQL を使用すると、ユーザーは列の追加または削除、データ型の変更、要素の名前変更など、既存のデータベース構造を変更できるため、要件の進化に応じて調整できます。
• テーブルとスキーマの削除: SQL では、不要になったデータベース構造を削除することもできるため、整理された効率的なデータベース環境の維持に役立ちます。

例: 電子商取引会社はSQLを使用して、製品情報、顧客の詳細、注文履歴を保存するデータベースを作成および管理できます。

2. データの操作と取得

SQL を使用すると、データベースから特定のデータを簡単に取得でき、基準を満たす情報を抽出できます。クエリ機能を使用すると、次のことが可能になります。

• テーブルへの挿入: SQL は、テーブルにデータを挿入し、さまざまなビジネス機能や分析をサポートするために必要な情報をテーブルに追加する機能を提供します。
• 既存のデータを更新する: SQL を使用すると、ユーザーはテーブル内に保存されているデータを変更でき、情報を正確かつ最新の状態に保つことができます。
• テーブルからデータを削除する: SQL を使用すると、ユーザーはテーブルから不要なデータや古いデータを削除し、データベースをクリーンで最適化した状態に保つことができます。
• テーブルからデータをクエリする: SQL のクエリ機能により、ユーザーは、複数のテーブルからのデータのフィルタリング、並べ替え、集計、結合などのさまざまな手法を使用して、テーブルからデータを抽出および分析できます。

例: 病院は SQL を使用して、患者記録の取得、病歴の更新、予約スケジュールの管理を行うことができます。

3. データ分析とレポート作成

SQL の強力なクエリ機能により、SQL はデータ分析とレポート作成によく使用されます。ユーザーは、複雑なデータのフィルタリング、並べ替え、集計を実行して、大規模なデータセットから貴重な洞察を引き出し、情報に基づいた意思決定と戦略的計画を推進できます。

SQL によって容易になるデータ分析とレポート作成の主要なタスクには、次のようなものがあります。

1. 特定の条件に基づいたデータのフィルタリングと並べ替え: SQL では、ユーザーが WHERE 句を使用してクエリに条件を適用し、要件を満たすデータのみを取得できるようにします。さらに、ORDER BY 句を使用すると、特定の列または式に基づいて結果を並べ替えることができます。
2. データの計算と集計の実行: SQL は、SUM、AVG、MIN、MAX などのさまざまな数学関数および統計関数をサポートしており、これらを使用してデータの計算と集計を実行し、より詳細な分析を行うことができます。
3. 結合とサブクエリを使用した複数のテーブルのデータの結合: SQL には、INNER JOIN、OUTER JOIN、サブクエリなど、異なるテーブルのデータを結合するためのいくつかの方法が用意されており、ユーザーが関連データにアクセスし、複数のテーブルにわたる洞察を導き出すのに役立ちます。
4. データをグループ化して概要と統計を生成する: SQL の GROUP BY 句を使用すると、ユーザーは 1 つ以上の列に基づいてデータをグループ化し、グループごとに概要と統計を生成できます。これは、データの傾向やパターンを特定する場合に特に役立ちます。
5. 時間ベースの分析とトレンドの生成: SQL には、DATE_ADD、DATE_SUB、DATE_FORMAT などのさまざまな日付と時刻の関数が用意されており、これらを使用して、特定の期間に基づいてデータを分析したり、季節パターンを特定したり、将来の傾向を予測したりできます。
6. 意思決定のためのアドホック レポートの作成: SQL を使用すると、ユーザーはオンザフライでカスタム レポートを作成し、特定のビジネス ニーズや意思決定プロセスに合わせて出力を調整できます。

例: 金融機関は SQL を使用してトランザクション データを分析し、不正行為を検出し、顧客の支出パターンに関する詳細な Excel レポートを生成できます。

4. ビジネスインテリジェンスとデータウェアハウジング

SQL は、さらなる分析のために大量のデータが統合、変換、保存されるビジネス インテリジェンスとデータ ウェアハウジングにおいて重要な役割を果たします。

そのスケーラビリティと最適化機能により、抽出、変換、読み込み (ETL) プロセスやデータ マイニングなどの要求の厳しいタスクを処理できます。

SQL がサポートするビジネス インテリジェンスとデータ ウェアハウジングの主要なタスクには次のものがあります。

1. 複数のソースからのデータの抽出: SQL を使用すると、リレーショナル データベース、フラット ファイル、API などのさまざまなソースからデータを抽出でき、中央リポジトリでのデータの統合が容易になります。
2. データの変換とクレンジング: SQL には、文字列操作、日付書式設定、条件式など、データの変換とクレンジングに使用できる幅広い関数と操作が用意されています。
3. データ ウェアハウスへのデータのロード: SQL の一括ロード機能により、大量のデータをデータ ウェアハウスに効率的に挿入でき、ロード プロセスに必要な時間とリソースを最小限に抑えることができます。
4. データ ウェアハウスのスキーマとメタデータの管理: SQL を使用して、テーブル、ビュー、インデックス、制約などのデータ ウェアハウスの構造を定義および維持し、データを効率的に編成して保存することができます。
5. クエリ パフォーマンスの最適化: SQL は、インデックス作成、パーティショニング、マテリアライズド ビューなどのさまざまな最適化手法を提供しており、データ ウェアハウス内の大規模なデータセットに対するクエリのパフォーマンスを向上させるために使用できます。
6. データ セキュリティとアクセス コントロールの実装: SQL のデータ コントロール言語 (DCL) コンポーネントを使用すると、データベース管理者はデータ ウェアハウス内のユーザー アクセスと権限を管理し、データ セキュリティとコンプライアンスを確保できます。

例: 小売チェーンは SQL を使用して複数の店舗からの販売データをデータ ウェアハウスに集約し、販売傾向と在庫管理についての洞察を得ることができます。

5. Webアプリケーション開発

SQL は、動的コンテンツ生成のための効率的なデータの保存と取得を容易にするため、Web アプリケーションの開発で広く使用されています。

Web 開発者は、SQL を Python、PHP、JavaScript などの一般的なプログラミング言語と統合して、データ駆動型の Web サイトやアプリケーションを構築することがよくあります。

SQL がサポートする Web アプリケーション開発の主なタスクは次のとおりです。

1. バックエンド データベースの作成と管理: SQL を使用して Web アプリケーションのデータベース構造を設計および維持し、データを効率的に編成して保存することができます。
2. ユーザー認証と認可の実装: SQL を使用すると、開発者はユーザーの資格情報とロールを保存および管理できるため、アクセス制御メカニズムを備えた安全な Web アプリケーションの作成が可能になります。
3. 動的な Web ページとコンテンツの構築: SQL を使用してデータをクエリおよび操作することにより、開発者は、ユーザー入力、設定、またはその他の基準に基づいて動的なコンテンツを表示する Web ページを作成できます。
4. 検索機能の実装: SQL の強力なクエリ機能を利用して Web アプリケーション内に検索機能を構築すると、ユーザーは関連情報を迅速かつ簡単に見つけることができます。
5. ユーザー生成コンテンツの管理: SQL を使用すると、開発者は、コメント、評価、レビューなどのユーザー生成コンテンツを保存、管理、管理し、Web アプリケーション内でのユーザー エンゲージメントと対話を促進できます。
6. ユーザー アクティビティのログと監視: SQL を使用して Web アプリケーション内のユーザー アクティビティをログに記録して分析し、ユーザーの行動に関する洞察を提供し、開発者がユーザー エクスペリエンスを最適化できるようにします。

例: 求人ポータル Web サイトでは、SQL を使用して求人情報、ユーザー プロファイル、応募データを管理し、ユーザーがシームレスに求人を検索して応募できるようにします。

6. 他のソフトウェアおよびシステムとの統合

SQL は、顧客関係管理 (CRM) システム、エンタープライズ リソース プランニング (ERP) システム、地理情報システム (GIS) などの他のソフトウェアやシステムと簡単に統合できます。

この統合により、組織は SQL の力を活用して、さまざまなビジネス機能やドメインにわたるデータを管理および分析できるようになります。

SQL がサポートするソフトウェアとシステムの統合における主要なタスクは次のとおりです。

1. システム間でのデータの同期: SQL を使用して、異なるシステム間でデータを抽出、変換、ロードすることができ、組織全体でデータの一貫性と最新性を確保できます。
2. 異種ソースからのデータの結合: SQL を使用すると、ユーザーは複数のソースからデータをクエリして結合できるため、複数のシステムやドメインにまたがる複雑な分析を実行できます。
3. データ駆動型プロセスの自動化: SQL を使用すると、CRM システムからの販売データに基づいて ERP システムの在庫レベルを更新するなど、統合システム内のさまざまなデータ駆動型プロセスを自動化できます。
4. カスタム SQL クエリによるシステム機能の強化: SQL の拡張性により、ユーザーは統合システムの機能を拡張するカスタム クエリや関数を作成でき、特定のビジネス ニーズや課題に対処できるようになります。
5. 組織全体でのデータ主導の意思決定の促進: SQL を他のシステムと統合することで、組織はさまざまなソースからのデータにアクセスして分析できるようになり、成長とイノベーションを促進する情報に基づいた意思決定ができ​​るようになります。

例: 物流会社は、GIS アプリケーション内で SQL を使用して、地理空間データに基づいて配送ルートを分析および最適化できます。

7. ユーザーとアクセスの管理

SQL は、リレーショナル データベース内のユーザー アクセスと権限を管理し、データ セキュリティと組織ポリシーへの準拠を確保する上で重要な役割を果たします。

SQL には、データベース管理者がユーザー権限を制御し、安全なデータベース環境を維持できるようにするコンポーネントがあります。

SQL がサポートするユーザーおよびアクセス管理の主なタスクは次のとおりです。

1. ユーザー アカウントの作成と管理: SQL を使用してデータベース内でユーザー アカウントを作成および管理できるため、管理者はユーザーごとに特定の役割と責任を定義できます。
2. ユーザーのアクセス レベルの定義: SQL を使用すると、管理者はユーザーのアクセス レベルを定義して適用し、ユーザーが自分の役割に関連するデータと機能にのみアクセスできるようにすることができます。
3. アクセス許可の付与と取り消し: GRANT および REVOKE コマンドを使用すると、データベース管理者はユーザーにアクセス許可を割り当てたり削除したりして、テーブル、ビュー、ストアド プロシージャなどの特定のデータベース オブジェクトへのアクセスを制御できます。
4. ロールベースのアクセス制御の実装: SQL はロールの概念をサポートしており、同様のアクセス要件を持つユーザーをグループ化するために使用できるため、組織全体でのアクセス許可の管理と維持が容易になります。
5. ユーザー アクティビティの監査: SQL を使用してデータベース内のユーザー アクティビティを記録および監視することができ、ユーザーの行動に関する洞察を提供し、管理者が不正アクセスや潜在的なセキュリティ侵害を検出できるようにします。
6. データ プライバシーとコンプライアンスの確保: SQL は、ユーザーのアクセスと権限を効果的に管理することで、組織がデータ プライバシーを維持し、一般データ保護規則 (GDPR) や医療保険の相互運用性と責任に関する法律 (HIPAA) などの関連規制に準拠するのに役立ちます。

例: 医療組織は SQL を使用して患者記録へのユーザー アクセスを管理し、許可された担当者のみが機密情報を閲覧できるようにし、HIPAA 規制へのコンプライアンスを維持できます。

これらは、SQL の多くの強力な使用例のほんの一部の例です。SQL を学習すると、データベースを効果的に操作してニーズを満たし、組織にとって貴重な洞察を生み出すことができます。

次のセクションでは、すべてのユースケースを可能にする SQL のコンポーネントを見ていきます。

すべての仕組み: SQL の 4 つの主要コンポーネント

SQL の主要コンポーネントは大きく 4 つのカテゴリに分類でき、それぞれがデータベースの管理と対話において特定の目的を果たします。

1. データ定義言語

データ定義言語 (DDL) を使用すると、テーブルやインデックスなどのデータベース オブジェクトを作成、変更、削除することができます。一般的な DDL ステートメントには次のものがあります。

• CREATE TABLE – このステートメントを使用すると、データベースに新しいテーブルを作成し、構造と列を定義できます。
• ALTER TABLE – このステートメントを使用すると、列の追加または削除、列のデータ型の変更など、既存のテーブルの構造を変更できます。
• DROP TABLE – このステートメントを使用して、すべてのデータと構造を含むテーブル全体をデータベースから削除します。

2. データ操作言語

データ操作言語 (DML) は、データベース テーブル内のデータの管理と変更に焦点を当てています。一般的な DML ステートメントは次のとおりです。

• SELECT – このステートメントを使用すると、1 つ以上のテーブルからデータを取得し、必要に応じてデータのフィルタリング、並べ替え、操作を行うことができます。
• INSERT – このステートメントを使用してテーブルに新しいデータ行を追加し、各列の値を指定します。
• UPDATE – このステートメントを使用すると、既存の行のデータを変更し、1 つ以上の列の値を変更できます。
• DELETE – このコマンドを使用すると、指定した条件に基づいてテーブルからデータ行を個別にまたはグループで削除できます。

3. データ制御言語

データ制御言語 (DCL) はデータベースへのアクセスを管理し、適切なユーザーが適切なアクションを実行できるようにします。一般的な DCL ステートメントは次のとおりです。

• GRANT – このステートメントは、ユーザーまたはロールにアクセス許可を与えるために使用され、データベース内のデータの読み取りまたは書き込みなどの特定のアクションの実行を許可します。
• REVOKE – このステートメントを使用して、以前に付与されたアクセス許可をユーザーまたはロールから削除し、今後特定のアクションを実行できないようにします。

4. トランザクション制御言語

トランザクション制御言語 (TCL) は、データベース内のトランザクションを管理および制御するために使用され、データの一貫性と整合性を確保します。その主な声明は次のとおりです。

• COMMIT – トランザクションの完了を容易にします。
• ROLLBACK – 変更を元に戻す場合
• SAVEPOINT – トランザクション内の中間ポイントをそれぞれ確立します。

これらの SQL コンポーネントを理解して効果的に使用することで、ニーズに応じて効率的にデータベースを作成、管理、保護することができます。

次に、SQL を使用する利点をいくつか見ていきます。

SQL を使用する利点は何ですか?

SQL には、データベースとデータ管理の操作において多くの利点があります。SQL の世界に飛び込むと、主に 4 つの利点があることがわかります。

SQL を使用する 4 つの主な利点

• 言語の共通性: SQL はさまざまな IT システムで広く使用されているため、スキルをさまざまなソフトウェアやプログラミング言語に簡単に移行できます。その結果、SQL はキャリアを通じて非常に貴重なツールになります。
• 効率的なデータ取得: SQL を使用すると、データベースから大量のデータを迅速に取得できます。データの挿入、削除、操作などの操作を最小限の労力で実行できるようになり、ワークフローが最適化されます。
• ユーザーフレンドリー: SQL には高度なコーディング スキルは必要ありません。代わりに、単純なクエリを使用してデータのフィルタリング、並べ替え、マイニングを行うため、さまざまな背景を持つユーザーにとってアクセスしやすいオプションになります。
• 適応性: SQL はデータ サイエンスなどのさまざまな分野で重要な役割を果たしており、専門家がデータをクエリして特定の関連情報セットを取得できるようになります。この適応性により時間を節約し、より効率的に結果を提供できるようになります。

SQL の機能を活用すると、データベースの管理、データの分析、さまざまな IT システムとの通信がはるかに簡単になります。

SQL の学習と業務への適用を続けると、複雑なデータ管理タスクを解決する際の SQL のシンプルさと有効性がわかるでしょう。

とはいえ、SQL は完璧ではありません。次のセクションでは、その課題と限界について見ていきます。

SQL の課題と限界

SQL には多数の利点があり、リレーショナル データベースのデータを管理および操作するための一般的な選択肢となっていますが、課題や制限がないわけではありません。

このセクションでは、SQL を使用する際にユーザーが遭遇する可能性のある重要な問題のいくつかについて説明し、データ管理環境における SQL の役割をよりバランスよく理解できるようにします。

1. 複雑な関係の処理

SQL はリレーショナル データベース用に設計されており、テーブル間の関係が事前に定義されたテーブル構造に基づいています。

データ関係がより複雑または階層的である場合、SQL は最も効率的または直感的なソリューションではない可能性があり、ユーザーはグラフ データベースなどの代替データ モデルを検討する必要があります。

2. 学習曲線と専門知識

SQL 構文は学習や使用が簡単だと考えられていますが、より高度な機能や最適化テクニックを習得するのは難しい場合があります。

効率的で複雑なクエリを作成するために必要な専門知識を開発するには、特にデータ管理の分野に慣れていないユーザーにとって、かなりの時間と労力が必要となる場合があります。

3. ベンダー固有の違い

SQL は標準化された言語ですが、さまざまなデータベース管理システムが独自の拡張機能や SQL 言語のバリエーションを実装している場合があります。

これらの違いは、異なるシステム間でクエリやスクリプトを移行するときに互換性の問題を引き起こす可能性があり、ユーザーはそれに応じて SQL コードを調整する必要がある場合があります。

4. 同時実行性とロックの問題

SQL データベースのサイズと複雑さが増大するにつれて、データへの同時アクセスの管理が困難になる可能性があります。場合によっては、クエリやトランザクションの設計が適切でないと、ロックの問題やパフォーマンスの低下が発生する可能性があり、診断と解決が困難になることがあります。

5. セキュリティ上の懸念

SQL データベースは、適切な予防策が講じられていない場合、SQL インジェクション攻撃などのセキュリティ リスクに対して脆弱になる可能性があります。SQL コードとデータベース システムの安全性を確保するには、データ保護とユーザー アクセス制御のベスト プラクティスに関する注意力と専門知識が必要です。

これらの課題を認識し、現場での新たな展開を継続的に学習して適応することで、ユーザーは潜在的な欠点を軽減しながら SQL の力を活用でき、最終的にはさまざまなコンテキストでデータを効果的に管理および分析できるようになります。

これらの課題にもかかわらず、SQL は依然として非常に人気があり、それを使用するさまざまなデータベース管理システムがあります。次のセクションでは、それらのいくつかを見ていきます。

一般的な SQL データベース管理システム

リレーショナル データベース管理システムは、データの管理と操作のための主言語として SQL に依存しています。SQL 開発者として、さまざまなシステムに慣れることをお勧めします。

このセクションでは、プロジェクトでの使用を検討できる一般的な SQL データベース管理システムをいくつか紹介します。

1.MySQL

MySQL は、利用可能なオープンソース データベース管理システムの中で最も人気のあるものの 1 つです。人気ランキングではここ数年上位をキープしています。

その人気の理由は、その費用対効果の高さ、ほとんどのアプリケーションとの互換性、および Linux、Windows、macOS などの一般的なプラットフォームで実行できる機能にあると考えられます。MySQL は 1994 年にスウェーデンのプログラマー David Axmark と Michael Widenius によって開始されました。

2. Microsoft SQLサーバー

Microsoft SQL Server も広く使用されているデータベース管理システムです。これは、より複雑な要件がある状況に適した使いやすいソリューションです。

SQL Server はさまざまな機能を提供するため、あらゆる規模の組織にとって人気のある選択肢となっています。さらに、Microsoft は広範なサポートを提供しているため、データベースのニーズを満たす信頼できるオプションとなっています。

3.ポストグレSQL

PostgreSQL は、堅牢性、拡張性、多用途性で知られるオープンソースのリレーショナル データベース管理システムです。コミュニティからの強力な支援があり、継続的な開発と改善に貢献しています。

幅広いデータ型を処理でき、地理データを優れたサポートするデータベース システムをお探しの場合は、PostgreSQL が最適な選択肢になる可能性があります。

4. オラクルデータベース

Oracle Database は、最も広く使用されている商用データベース管理システムの 1 つとして、その高性能機能と広範な機能セットで知られています。

高度なセキュリティ、信頼性、拡張性により、大企業でよく使用されています。プロジェクトに包括的なサポートを備えた堅牢で強力なソリューションが必要な場合、Oracle Database がニーズに適した選択肢となる可能性があります。

データベース管理システムを選択するときは、特定のニーズと要件を評価することが重要です。各システムの長所を理解することで、プロジェクトに最適なソリューションについて情報に基づいた意思決定を行うことができます。

最終的な考え

SQL は、データの抽出、操作、分析などのタスクを容易にする強力なデータ クエリ言語であり、ソフトウェア開発者、データ アナリスト、データ サイエンティスト、財務専門家などにとって人気のスキルとなっています。

1970 年代に開始されて以来、データ管理の状況に不可欠な要素となっています。その使いやすさ、多用途性、強力なクエリ機能により、データ分析やさまざまな業界やアプリケーションにおいてリレーショナル データベース内のビッグ データを管理および操作するための頼りになる言語となっています。

SQL のさまざまな使用法、そのコンポーネントと一部のSQL コマンド、SQL をサポートするさまざまなバックエンド データベース管理システム、およびその利点と課題について調査してきました。

LuckyTemplates などの Microsoft ツールでSQLを使用する方法の詳細については、以下の SQL チュートリアルのプレイリストをご覧ください。