# 目次
1. はじめに
2. GROUP BY句の概要
3. HAVING句の役割
4. GROUP BYとHAVINGを使った基本的な例
5. 実用的な例
    5.1. ユーザーの購入履歴からの分析
    5.2. ホテルの予約数統計
6. GROUP BYとHAVINGを使用する際の注意点
7. まとめ

## 1. はじめに
データベース管理において、特定の条件に基づいてデータを集計することは非常に重要です。SQLでは、`GROUP BY`句と`HAVING`句を使うことで、データをグループ化し、特定の条件を元にフィルタリングすることができます。本記事では、これらの句の使い方を実例とともに詳しく解説します。

## 2. GROUP BY句の概要
`GROUP BY`句を使用することで、データを特定の列ごとにグループ化することができます。これにより、例えば各顧客、製品、カテゴリごとに集計を行うことが可能となります。

**使用例:**

![img](/mosaic-code.jpg)

上記のSQL文は、`orders`テーブルのデータから、各顧客が何件の注文をしたかを集計します。

## 3. HAVING句の役割
`HAVING`句は、`GROUP BY`句での集計結果に対して、追加の条件を設定するために使用されます。`WHERE`句との違いは、`HAVING`句が集計結果に基づいて条件を指定するのに対し、`WHERE`句は集計前の個々の行に対して適用されるという点です。

**使用例:**

![img](/mosaic-code.jpg)

この例では、5件以上の注文をした顧客のみを検索します。

## 4. GROUP BYとHAVINGを使った基本的な例
以下に、`GROUP BY`と`HAVING`句を組み合わせた基本的な例を示します。

![img](/mosaic-code.jpg)

上記のSQL文は、`sales`テーブルから、製品ごとに価格の平均を計算し、平均価格が100を超える製品のみを表示します。

## 5. 実用的な例

### 5.1. ユーザーの購入履歴からの分析
ユーザーの購入履歴を分析する際、頻繁に利用されるパターンの一つに、特定の期間に特定の金額以上購入したユーザーをリストアップするというものがあります。

![img](/mosaic-code.jpg)

このSQLでは、2023年内に1000ドル以上購入したユーザーを集計しリストアップします。

### 5.2. ホテルの予約数統計
あるホテルの部屋ごとに予約数を集計し、予約数が特定の数を超える部屋のみを抽出したいとします。

![img](/mosaic-code.jpg)

このクエリは、10件以上の予約がある部屋を探し出します。

![予約数分析](https://via.placeholder.com/400x300?text=%E4%BA%88%E7%B4%84%E6%95%B0%E5%88%86%E6%9E%90)

## 6. GROUP BYとHAVINGを使用する際の注意点
1. **非集計カラム:** `GROUP BY`に指定されていない非集計カラムを`SELECT`句に含めないよう注意が必要です。
2. **パフォーマンス:** 大量のデータに対して実行する場合、集計の計算に時間がかかることがあります。適切なインデックスを設定することで、パフォーマンスを向上させることができます。
3. **NULLの扱い:** `GROUP BY`では、`NULL`は一つのグループとして扱われます。`NULL`を含むデータを処理する際は、意図を明確にすることが重要です。

## 7. まとめ
`GROUP BY`と`HAVING`句は、データベースにおける集計や条件付き集計を行う上で重要なツールです。これらを理解し適切に使用することで、データの見通しを良くし、ビジネスにおける重要な意思決定を支える情報を得ることができます。実例を通して、これらの基本的な使い方を習得し、さらに複雑なクエリにも対応できるようにしましょう。 [cv:issue_marketplace_engineer]

# 目次
1. はじめに
2. GROUP BY句の概要
3. HAVING句の役割
4. GROUP BYとHAVINGを使った基本的な例
5. 実用的な例
    5.1. ユーザーの購入履歴からの分析
    5.2. ホテルの予約数統計
6. GROUP BYとHAVINGを使用する際の注意点
7. まとめ

## 1. はじめに
データベース管理において、特定の条件に基づいてデータを集計することは非常に重要です。SQLでは、`GROUP BY`句と`HAVING`句を使うことで、データをグループ化し、特定の条件を元にフィルタリングすることができます。本記事では、これらの句の使い方を実例とともに詳しく解説します。

## 2. GROUP BY句の概要
`GROUP BY`句を使用することで、データを特定の列ごとにグループ化することができます。これにより、例えば各顧客、製品、カテゴリごとに集計を行うことが可能となります。

**使用例:**

```sql
SELECT customer_id, COUNT(*) 
FROM orders 
GROUP BY customer_id;
```

上記のSQL文は、`orders`テーブルのデータから、各顧客が何件の注文をしたかを集計します。

## 3. HAVING句の役割
`HAVING`句は、`GROUP BY`句での集計結果に対して、追加の条件を設定するために使用されます。`WHERE`句との違いは、`HAVING`句が集計結果に基づいて条件を指定するのに対し、`WHERE`句は集計前の個々の行に対して適用されるという点です。

**使用例:**

```sql
SELECT customer_id, COUNT(*) AS order_count 
FROM orders 
GROUP BY customer_id 
HAVING COUNT(*) > 5;
```

この例では、5件以上の注文をした顧客のみを検索します。

## 4. GROUP BYとHAVINGを使った基本的な例
以下に、`GROUP BY`と`HAVING`句を組み合わせた基本的な例を示します。

```sql
SELECT product_id, AVG(price) AS average_price 
FROM sales 
GROUP BY product_id 
HAVING AVG(price) > 100;
```

上記のSQL文は、`sales`テーブルから、製品ごとに価格の平均を計算し、平均価格が100を超える製品のみを表示します。

## 5. 実用的な例

### 5.1. ユーザーの購入履歴からの分析
ユーザーの購入履歴を分析する際、頻繁に利用されるパターンの一つに、特定の期間に特定の金額以上購入したユーザーをリストアップするというものがあります。

```sql
SELECT user_id, SUM(purchase_amount) AS total_spent 
FROM purchases 
WHERE purchase_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31' 
GROUP BY user_id 
HAVING SUM(purchase_amount) > 1000;
```

このSQLでは、2023年内に1000ドル以上購入したユーザーを集計しリストアップします。

### 5.2. ホテルの予約数統計
あるホテルの部屋ごとに予約数を集計し、予約数が特定の数を超える部屋のみを抽出したいとします。

```sql
SELECT room_id, COUNT(*) AS reservation_count 
FROM reservations 
GROUP BY room_id 
HAVING COUNT(*) > 10;
```

このクエリは、10件以上の予約がある部屋を探し出します。

![予約数分析](https://via.placeholder.com/400x300?text=%E4%BA%88%E7%B4%84%E6%95%B0%E5%88%86%E6%9E%90)

## 6. GROUP BYとHAVINGを使用する際の注意点
1. **非集計カラム:** `GROUP BY`に指定されていない非集計カラムを`SELECT`句に含めないよう注意が必要です。
2. **パフォーマンス:** 大量のデータに対して実行する場合、集計の計算に時間がかかることがあります。適切なインデックスを設定することで、パフォーマンスを向上させることができます。
3. **NULLの扱い:** `GROUP BY`では、`NULL`は一つのグループとして扱われます。`NULL`を含むデータを処理する際は、意図を明確にすることが重要です。

## 7. まとめ
`GROUP BY`と`HAVING`句は、データベースにおける集計や条件付き集計を行う上で重要なツールです。これらを理解し適切に使用することで、データの見通しを良くし、ビジネスにおける重要な意思決定を支える情報を得ることができます。実例を通して、これらの基本的な使い方を習得し、さらに複雑なクエリにも対応できるようにしましょう。 [![image](https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/issue-pro-42602.appspot.com/o/topics%2F17fa658b-53c7-4ca0-a28b-e588ed1bd371?alt=media&token=2c00afff-85ff-4428-8d15-696ab676dcb0)](https://i-ssue.com/lp/check_salary)

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1. はじめに

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