# はじめに

PostgreSQLにおいて、`DISTINCT`と`GROUP BY`はデータベースクエリの結果セットを整理する際に頻繁に使用される機能です。どちらも結果の重複排除に関連しますが、その動作やユースケースには顕著な違いがあります。本記事では、それぞれの機能の詳細と利用例を取り上げ、具体的なユースケースを紹介します。

# 目次

1. DISTINCTの基本
    1-1. DISTINCTの概念
    1-2. DISTINCTの例
2. GROUP BYの基本
    2-1. GROUP BYの概念
    2-2. GROUP BYの例
3. DISTINCTとGROUP BYの違い
    3-1. 動作の違い
    3-2. パフォーマンスの違い
4. ユースケースの比較
    4-1. DISTINCTが適している場面
    4-2. GROUP BYが適している場面
5. まとめ

# 1. DISTINCTの基本

## 1-1. DISTINCTの概念

`DISTINCT`はSQLクエリ内で重複した行を排除するために使用されます。特定のカラムに基づいて重複したデータを取り除き、一意のデータセットを取得するのに役立ちます。

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

このクエリは、`column1`と`column2`の組み合わせとして一意な行のみを返します。

## 1-2. DISTINCTの例

例えば、以下のようなデータがあるとします。

| user_id | purchase_amount |
|---------|-----------------|
| 1       | 100             |
| 2       | 150             |
| 1       | 200             |
| 2       | 150             |
| 3       | 300             |

このデータセットから購入したことのあるユーザーIDを一意にリストする場合、以下のクエリを実行します。

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

結果は以下の通りです。

| user_id |
|---------|
| 1       |
| 2       |
| 3       |

# 2. GROUP BYの基本

## 2-1. GROUP BYの概念

`GROUP BY`はクエリ結果を指定したカラムでグループ化し、集計操作を行う際に使用されます。通常、`COUNT`、`SUM`、`AVG`などの集計関数とともに利用されます。

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

このクエリは、`column1`ごとに`column2`の合計を計算します。

## 2-2. GROUP BYの例

先の同じデータセットで、各ユーザーの総購入金額を計算する場合は以下のようにします。

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

結果は次のようになります。

| user_id | sum |
|---------|-----|
| 1       | 300 |
| 2       | 300 |
| 3       | 300 |

# 3. DISTINCTとGROUP BYの違い

## 3-1. 動作の違い

`DISTINCT`は単に重複行を取り除くために使用され、一方`GROUP BY`はデータを指定したカラムでグループ化し、集計関数を用いて統計的な処理を行います。

## 3-2. パフォーマンスの違い

一般に、`DISTINCT`は重複排除を行うだけなので、`GROUP BY`よりもオーバーヘッドが少なく済む場合があります。`GROUP BY`は集計を伴うため、特に大量のデータセットを扱う場合、パフォーマンスへの影響が大きくなる可能性があります。

# 4. ユースケースの比較

## 4-1. DISTINCTが適している場面

- 重複したデータを単に排除したいとき。
- 集計結果を必要としない場合。

例: 重複する行のない一意の顧客IDを取得。

## 4-2. GROUP BYが適している場面

- 一連のデータを集計したいとき。
- 特定の条件に基づいてデータを分類したい場合。

例: 月ごとの売上を集計する。

# 5. まとめ

`DISTINCT`と`GROUP BY`はSQLでそれぞれ異なる用途に活用されます。重複データの除去に特化した`DISTINCT`と、データをグループ化し集計を行う`GROUP BY`は、それぞれの属性に応じた適切なシナリオで使用することで、より効果的なデータベース操作が可能となります。どちらの機能を使用するかを適切に判断するためには、クエリの目的に応じた使い分けが重要です。どちらも適切に用いることで、データベースのパフォーマンスを最適化し、求められる結果を効率よく導出することが可能です。 [cv:issue_marketplace_engineer]

# はじめに

PostgreSQLにおいて、`DISTINCT`と`GROUP BY`はデータベースクエリの結果セットを整理する際に頻繁に使用される機能です。どちらも結果の重複排除に関連しますが、その動作やユースケースには顕著な違いがあります。本記事では、それぞれの機能の詳細と利用例を取り上げ、具体的なユースケースを紹介します。

# 目次

1. DISTINCTの基本
    1-1. DISTINCTの概念
    1-2. DISTINCTの例
2. GROUP BYの基本
    2-1. GROUP BYの概念
    2-2. GROUP BYの例
3. DISTINCTとGROUP BYの違い
    3-1. 動作の違い
    3-2. パフォーマンスの違い
4. ユースケースの比較
    4-1. DISTINCTが適している場面
    4-2. GROUP BYが適している場面
5. まとめ

# 1. DISTINCTの基本

## 1-1. DISTINCTの概念

`DISTINCT`はSQLクエリ内で重複した行を排除するために使用されます。特定のカラムに基づいて重複したデータを取り除き、一意のデータセットを取得するのに役立ちます。

```sql
SELECT DISTINCT column1, column2 FROM table_name;
```

このクエリは、`column1`と`column2`の組み合わせとして一意な行のみを返します。

## 1-2. DISTINCTの例

例えば、以下のようなデータがあるとします。

| user_id | purchase_amount |
|---------|-----------------|
| 1       | 100             |
| 2       | 150             |
| 1       | 200             |
| 2       | 150             |
| 3       | 300             |

このデータセットから購入したことのあるユーザーIDを一意にリストする場合、以下のクエリを実行します。

```sql
SELECT DISTINCT user_id FROM purchases;
```

結果は以下の通りです。

| user_id |
|---------|
| 1       |
| 2       |
| 3       |

# 2. GROUP BYの基本

## 2-1. GROUP BYの概念

`GROUP BY`はクエリ結果を指定したカラムでグループ化し、集計操作を行う際に使用されます。通常、`COUNT`、`SUM`、`AVG`などの集計関数とともに利用されます。

```sql
SELECT column1, SUM(column2) FROM table_name GROUP BY column1;
```

このクエリは、`column1`ごとに`column2`の合計を計算します。

## 2-2. GROUP BYの例

先の同じデータセットで、各ユーザーの総購入金額を計算する場合は以下のようにします。

```sql
SELECT user_id, SUM(purchase_amount) FROM purchases GROUP BY user_id;
```

結果は次のようになります。

| user_id | sum |
|---------|-----|
| 1       | 300 |
| 2       | 300 |
| 3       | 300 |

# 3. DISTINCTとGROUP BYの違い

## 3-1. 動作の違い

`DISTINCT`は単に重複行を取り除くために使用され、一方`GROUP BY`はデータを指定したカラムでグループ化し、集計関数を用いて統計的な処理を行います。

## 3-2. パフォーマンスの違い

一般に、`DISTINCT`は重複排除を行うだけなので、`GROUP BY`よりもオーバーヘッドが少なく済む場合があります。`GROUP BY`は集計を伴うため、特に大量のデータセットを扱う場合、パフォーマンスへの影響が大きくなる可能性があります。

# 4. ユースケースの比較

## 4-1. DISTINCTが適している場面

- 重複したデータを単に排除したいとき。
- 集計結果を必要としない場合。

例: 重複する行のない一意の顧客IDを取得。

## 4-2. GROUP BYが適している場面

- 一連のデータを集計したいとき。
- 特定の条件に基づいてデータを分類したい場合。

例: 月ごとの売上を集計する。

# 5. まとめ

`DISTINCT`と`GROUP BY`はSQLでそれぞれ異なる用途に活用されます。重複データの除去に特化した`DISTINCT`と、データをグループ化し集計を行う`GROUP BY`は、それぞれの属性に応じた適切なシナリオで使用することで、より効果的なデータベース操作が可能となります。どちらの機能を使用するかを適切に判断するためには、クエリの目的に応じた使い分けが重要です。どちらも適切に用いることで、データベースのパフォーマンスを最適化し、求められる結果を効率よく導出することが可能です。 

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