# 目次

1. はじめに  
   1-1. 背景  
   1-2. 本記事の目的  

2. GROUP BYとHAVINGの基本概念  
   2-1. GROUP BYとは  
   2-2. HAVINGとは  

3. SQLにおけるGROUP BYの使い方  
   3-1. 基本的な使い方  
   3-2. COUNTやSUMなどの集計関数との併用  

4. SQLにおけるHAVINGの使い方  
   4-1. 基本的な使い方  
   4-2. WHEREとの違いと注意点  

5. 効率的なSQLクエリの書き方  
   5-1. インデックスの利用  
   5-2. 事前計算の活用  

6. 実行計画の確認方法と最適化  
   6-1. EXPLAINコマンドの使い方  
   6-2. 実行計画からのボトルネック特定  

7. GROUP BYとHAVINGを用いた応用例  
   7-1. 複雑な集計を効率的に行う  
   7-2. 大規模データにおけるパフォーマンス改善  

8. SQLクエリのチューニング事例  
   8-1. システム例  
   8-2. 最適化前後のパフォーマンス比較  

9. まとめ  

## 1. はじめに

### 1-1. 背景

データベースの利用が広がる中で、SQLを用いてデータを効果的に抽出・操作する能力は、エンジニアにとって不可欠なスキルとなりつつあります。特に、大量のデータを効率よく処理し、必要な情報を引き出すためのテクニックは重要です。そんな中、GROUP BYとHAVINGは、データの集計やフィルタリングを行う上で基本的かつ強力なコマンドと言えるでしょう。

### 1-2. 本記事の目的

本記事では、SQLにおけるGROUP BYとHAVINGの使い方と、その実行計画の違いを詳しく解説します。特に、効率的なクエリの作成方法と、実行計画の確認・最適化手法について具体的な例を交えながら紹介します。

## 2. GROUP BYとHAVINGの基本概念

### 2-1. GROUP BYとは

GROUP BYは、SQLの中で特定のカラムに基づいて結果セットをグループ化するために使用されます。これにより、集計関数（例えば、SUM, AVG, COUNTなど）を適用して、グループごとの統計を取得することができます。

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

上記のSQLは、カラム1でグループ化し、カラム2の合計を計算する例です。

### 2-2. HAVINGとは

HAVINGは、GROUP BYによってグループ化された結果セットに対して条件を指定する際に使います。GROUP BYによって行われた集計結果に対するフィルタとして使用されます。

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

このSQLは、カラム1でグループ化し、カラム2の合計が100を超えるグループのみを取得する例となっています。

## 3. SQLにおけるGROUP BYの使い方

### 3-1. 基本的な使い方

GROUP BYは、結果を一意にするためのカラムを指定し、データを集計する際に使用されます。一見単純な文法ですが、NULLを含む場合や複数のカラムでグループ化する際には注意が必要です。

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

このクエリは、各department_idに対する従業員数をカウントします。

### 3-2. COUNTやSUMなどの集計関数との併用

GROUP BYは、たいていの場合、集計関数と共に使用されます。集計関数を巧みに組み合わせることで、より詳細な分析が可能です。

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

ここでは、各部門ごとの平均給与を取得しています。

## 4. SQLにおけるHAVINGの使い方

### 4-1. 基本的な使い方

HAVING句は、GROUP BYでグループ化された各グループの集計結果に基づいて、フィルタリングを行います。

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

この例では、全給与が50万を超える部門のみを抽出しています。

### 4-2. WHEREとの違いと注意点

WHERE句は、GROUP BYや集計が行われる前の行に対するフィルタです。対して、HAVINGは集計処理後に結果をフィルタリングします。この違いを理解することが効率的なクエリの設計には不可欠です。

## 5. 効率的なSQLクエリの書き方

### 5-1. インデックスの利用

効率的なクエリを実現するためには、適切なインデックスの利用が重要です。特に、GROUP BYやHAVINGで集計を行うカラムにインデックスを設定することで、クエリの速度向上が期待できます。

### 5-2. 事前計算の活用

集計が重いクエリの場合、事前に中間結果を計算し、それを使用する方が効率的な場合があります。

## 6. 実行計画の確認方法と最適化

### 6-1. EXPLAINコマンドの使い方

実行計画を確認するには、EXPLAINコマンドが用いられます。これにより、クエリのどの部分がボトルネックになっているか、どのようなインデックスが利用されているかを把握することが可能です。

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

### 6-2. 実行計画からのボトルネック特定

EXPLAINの結果を基に、リソースがどこに集中しているかを分析し、インデックスの追加やクエリリライトにより最適化を図ります。

## 7. GROUP BYとHAVINGを用いた応用例

### 7-1. 複雑な集計を効率的に行う

GROUP BYとHAVINGを上手に活用することで、複雑な集計処理を効率的に実施できます。例えば、特定の条件を満たすトップの結果を抽出する場合にも役立ちます。

### 7-2. 大規模データにおけるパフォーマンス改善

大量データの処理では、適切なグルーピングとフィルタリングがパフォーマンスに大きな影響を与えます。ケースバイケースでインデックスの追加が必要です。

## 8. SQLクエリのチューニング事例

### 8-1. システム例

ある案件では、従業員データベースにおける部門別の給与集計に対してインデックスの追加とクエリのリファクタリングにより、処理時間を最大50％削減しました。

### 8-2. 最適化前後のパフォーマンス比較

具体的な数値を用いて、インデックスの有無によるパフォーマンスの違いを分析し、どのようなメトリック向上が見込まれるかを説明します。

## 9. まとめ

GROUP BYおよびHAVING句は、データベースの集計処理において非常に強力かつ基本的なツールです。正しく活用することで、大規模データから必要なインサイトを効率的に導き出すことが可能です。EXPLAINを用いた実行計画の理解と最適化は、特に大規模データを扱う企業にとって不可欠なプロセスです。ベストプラクティスを遵守することで、リソースを有効活用し、迅速な応答時間を実現しましょう。 [cv:issue_marketplace_engineer]

# 目次

1. はじめに  
   1-1. 背景  
   1-2. 本記事の目的  

2. GROUP BYとHAVINGの基本概念  
   2-1. GROUP BYとは  
   2-2. HAVINGとは  

3. SQLにおけるGROUP BYの使い方  
   3-1. 基本的な使い方  
   3-2. COUNTやSUMなどの集計関数との併用  

4. SQLにおけるHAVINGの使い方  
   4-1. 基本的な使い方  
   4-2. WHEREとの違いと注意点  

5. 効率的なSQLクエリの書き方  
   5-1. インデックスの利用  
   5-2. 事前計算の活用  

6. 実行計画の確認方法と最適化  
   6-1. EXPLAINコマンドの使い方  
   6-2. 実行計画からのボトルネック特定  

7. GROUP BYとHAVINGを用いた応用例  
   7-1. 複雑な集計を効率的に行う  
   7-2. 大規模データにおけるパフォーマンス改善  

8. SQLクエリのチューニング事例  
   8-1. システム例  
   8-2. 最適化前後のパフォーマンス比較  

9. まとめ  

## 1. はじめに

### 1-1. 背景

データベースの利用が広がる中で、SQLを用いてデータを効果的に抽出・操作する能力は、エンジニアにとって不可欠なスキルとなりつつあります。特に、大量のデータを効率よく処理し、必要な情報を引き出すためのテクニックは重要です。そんな中、GROUP BYとHAVINGは、データの集計やフィルタリングを行う上で基本的かつ強力なコマンドと言えるでしょう。

### 1-2. 本記事の目的

本記事では、SQLにおけるGROUP BYとHAVINGの使い方と、その実行計画の違いを詳しく解説します。特に、効率的なクエリの作成方法と、実行計画の確認・最適化手法について具体的な例を交えながら紹介します。

## 2. GROUP BYとHAVINGの基本概念

### 2-1. GROUP BYとは

GROUP BYは、SQLの中で特定のカラムに基づいて結果セットをグループ化するために使用されます。これにより、集計関数（例えば、SUM, AVG, COUNTなど）を適用して、グループごとの統計を取得することができます。

```sql
SELECT カラム1, SUM(カラム2)
FROM テーブル名
GROUP BY カラム1;
```

上記のSQLは、カラム1でグループ化し、カラム2の合計を計算する例です。

### 2-2. HAVINGとは

HAVINGは、GROUP BYによってグループ化された結果セットに対して条件を指定する際に使います。GROUP BYによって行われた集計結果に対するフィルタとして使用されます。

```sql
SELECT カラム1, SUM(カラム2)
FROM テーブル名
GROUP BY カラム1
HAVING SUM(カラム2) > 100;
```

このSQLは、カラム1でグループ化し、カラム2の合計が100を超えるグループのみを取得する例となっています。

## 3. SQLにおけるGROUP BYの使い方

### 3-1. 基本的な使い方

GROUP BYは、結果を一意にするためのカラムを指定し、データを集計する際に使用されます。一見単純な文法ですが、NULLを含む場合や複数のカラムでグループ化する際には注意が必要です。

```sql
SELECT department_id, COUNT(*)
FROM employees
GROUP BY department_id;
```

このクエリは、各department_idに対する従業員数をカウントします。

### 3-2. COUNTやSUMなどの集計関数との併用

GROUP BYは、たいていの場合、集計関数と共に使用されます。集計関数を巧みに組み合わせることで、より詳細な分析が可能です。

```sql
SELECT department_id, AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY department_id;
```

ここでは、各部門ごとの平均給与を取得しています。

## 4. SQLにおけるHAVINGの使い方

### 4-1. 基本的な使い方

HAVING句は、GROUP BYでグループ化された各グループの集計結果に基づいて、フィルタリングを行います。

```sql
SELECT department_id, SUM(salary)
FROM employees
GROUP BY department_id
HAVING SUM(salary) > 500000;
```

この例では、全給与が50万を超える部門のみを抽出しています。

### 4-2. WHEREとの違いと注意点

WHERE句は、GROUP BYや集計が行われる前の行に対するフィルタです。対して、HAVINGは集計処理後に結果をフィルタリングします。この違いを理解することが効率的なクエリの設計には不可欠です。

## 5. 効率的なSQLクエリの書き方

### 5-1. インデックスの利用

効率的なクエリを実現するためには、適切なインデックスの利用が重要です。特に、GROUP BYやHAVINGで集計を行うカラムにインデックスを設定することで、クエリの速度向上が期待できます。

### 5-2. 事前計算の活用

集計が重いクエリの場合、事前に中間結果を計算し、それを使用する方が効率的な場合があります。

## 6. 実行計画の確認方法と最適化

### 6-1. EXPLAINコマンドの使い方

実行計画を確認するには、EXPLAINコマンドが用いられます。これにより、クエリのどの部分がボトルネックになっているか、どのようなインデックスが利用されているかを把握することが可能です。

```sql
EXPLAIN SELECT department_id, AVG(salary)
FROM employees
GROUP BY department_id;
```

### 6-2. 実行計画からのボトルネック特定

EXPLAINの結果を基に、リソースがどこに集中しているかを分析し、インデックスの追加やクエリリライトにより最適化を図ります。

## 7. GROUP BYとHAVINGを用いた応用例

### 7-1. 複雑な集計を効率的に行う

GROUP BYとHAVINGを上手に活用することで、複雑な集計処理を効率的に実施できます。例えば、特定の条件を満たすトップの結果を抽出する場合にも役立ちます。

### 7-2. 大規模データにおけるパフォーマンス改善

大量データの処理では、適切なグルーピングとフィルタリングがパフォーマンスに大きな影響を与えます。ケースバイケースでインデックスの追加が必要です。

## 8. SQLクエリのチューニング事例

### 8-1. システム例

ある案件では、従業員データベースにおける部門別の給与集計に対してインデックスの追加とクエリのリファクタリングにより、処理時間を最大50％削減しました。

### 8-2. 最適化前後のパフォーマンス比較

具体的な数値を用いて、インデックスの有無によるパフォーマンスの違いを分析し、どのようなメトリック向上が見込まれるかを説明します。

## 9. まとめ

GROUP BYおよびHAVING句は、データベースの集計処理において非常に強力かつ基本的なツールです。正しく活用することで、大規模データから必要なインサイトを効率的に導き出すことが可能です。EXPLAINを用いた実行計画の理解と最適化は、特に大規模データを扱う企業にとって不可欠なプロセスです。ベストプラクティスを遵守することで、リソースを有効活用し、迅速な応答時間を実現しましょう。 

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