SAMPLE

08いろんな条件で抽出する（備忘録）→ > 01p > 02p > 03p > 04p > 05p > END

０８いろんな条件で抽出する(p110)
★テーブルの準備★
（１）《カラムの表示を工夫して「ＳＥＬＥＣＴ」を実行する》
（２）《計算したり、文字列を処理したりして表示する》
（３）《条件を指定した選択》
（４）《複数の条件を指定した選択》
（５）《並べ替え》
（６）《グループごとに表示する》
（７）《条件付グループで表示ｐ152》
＜まとめ＞
＜チェック＞
＜練習問題＞
END

08 いろんな条件で抽出する

単純にINSERT、SELECT、DELETEするだけでデータベースが運用できるわけではありません。実践では複雑に絡み合った複数のテーブルを使って大量のデータを扱い、処理の効率を考え、そして不慮のデータ消滅も許されません。MySQLの勉強も佳境を迎えています。条件を設定した抽出、編集から、リレーショナルの名にふさわしい複数のテーブルの利用。そして「ビュー」「ストアドプロシージャ」「トランザクション」「ファイル操作」という、より実践的で必要とされる内容を解説します。
★CHAPTER08⇒いろんな条件で抽出する
☆CHAPTER09⇒テーブルを編集する
☆CHAPTER10⇒複数のテーブルを利用する
☆CHAPTER11⇒ビューを使いこなす
☆CHAPTER12⇒ストアドプロシーｼﾞｬを使いこなす
☆CHAPTER13⇒トランザクションを使いこなす
☆CHAPTER14⇒ファイルを使ったやり取り

★CHAPTER08⇒いろんな条件で抽出する(p110)★

レコードを表示するときのコマンドは「SELECT * FROM tb1;」のような単純な「SELECT」コマンドを使っていました。しかし、実際にデータベースを使うとなると、ただ全部のレコード、全部のカラムを表示するだけでは用が足りません。求める情報を素早く探し出さなくてはなりません。｢SELECT｣はＳＱＬの基本です。どんなレコードを、どんな形式で取り出したいのかを明確にし、自由自在にSELECTを操れるようにしましよう。

★テーブルの準備★

①ＭｙＳＱＬモニタの起動（ｐ２９）

mysql -u root

②存在するデータベースの確認

SHOW DATABASES;

③使用するデータベースを決める

USE db1;

④テーブルの作成

CREATE TABLE tb (bang VARCHAR(20),uria INT,tuki INT);

⑤カラム構造の確認

DESC tb;

⑥レコードの挿入

INSERT INTO tb VALUES ('A103','101',4);

⑦↑キーで前の行を表示して修正後エンターキーを押し、以下同様に繰り返す

INSERT INTO tb VALUES ('A102','54',5);
INSERT INTO tb VALUES ('A104','181',4);

★テーブル｢tb｣の作成

mysql> CREATE TABLE tb (bang VARCHAR(20),uria INT,tuki INT);
Query OK, 0 rows affected (0.08 sec)

mysql> DESC tb;
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
| Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
| bang | varchar(20) | YES | | NULL | |
| uria | int(11) | YES | | NULL | |
| tuki | int(11) | YES | | NULL | |
+-------+-------------+------+-----+---------+-------+
3 rows in set (0.05 sec)

mysql> INSERT INTO tb VALUES ('A103','101',4);
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql> INSERT INTO tb VALUES ('A102','54',5);
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql> INSERT INTO tb VALUES ('A104','181',4);
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql> INSERT INTO tb VALUES ('A101','184',4);
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)

mysql> INSERT INTO tb VALUES ('A103','17',5);
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql> INSERT INTO tb VALUES ('A101','300',5);
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql> INSERT INTO tb VALUES ('A102','205',6);
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql> INSERT INTO tb VALUES ('A104','93',5);
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql> INSERT INTO tb VALUES ('A103','12',6);
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql> INSERT INTO tb VALUES ('A107','87',6);
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql> SELECT * FROM tb;
+------+------+------+
| bang | uria | tuki |
+------+------+------+
| A103 | 101 | 4 |
| A102 | 54 | 5 |
| A104 | 181 | 4 |
| A101 | 184 | 4 |
| A103 | 17 | 5 |
| A101 | 300 | 5 |
| A102 | 205 | 6 |
| A104 | 93 | 5 |
| A103 | 12 | 6 |
| A107 | 87 | 6 |
+------+------+------+
10 rows in set (0.00 sec)

mysql>

⑧レコードの表示

SELECT * FROM tb;

mysql> SELECT * FROM tb;
+------+------+------+
| bang | uria | tuki |
+------+------+------+
| A103 | 101 | 4 |
| A102 | 54 | 5 |
| A104 | 181 | 4 |
| A101 | 184 | 4 |
| A103 | 17 | 5 |
| A101 | 300 | 5 |
| A102 | 205 | 6 |
| A104 | 93 | 5 |
| A103 | 12 | 6 |
| A107 | 87 | 6 |
+------+------+------+
10 rows in set (0.00 sec)

mysql>

▲Ｔｏｐ

（１）《カラムの表示を工夫して「ＳＥＬＥＣＴ」を実行する》

（１－１）テーブルの準備

（１－２）カラムを入れ替えて表示する

●実行される内容　ｐ１１１

●操作手順　ｐ１１２

①次を実行する
SELECT uria,bang FROM tb;

■実行結果

mysql> SELECT uria,bang FROM tb;
+------+------+
| uria | bang |
+------+------+
| 101 | A103 |
| 54 | A102 |
| 181 | A104 |
| 184 | A101 |
| 17 | A103 |
| 300 | A101 |
| 205 | A102 |
| 93 | A104 |
| 12 | A103 |
| 87 | A107 |
+------+------+
10 rows in set (0.00 sec)

mysql>

（１－３）エイリアスを使う

●書式⇒カラム名をエイリアスにする

SELECT カラム名 AS エイリアス FROM テーブル名;

※複数のカラムを定義するときは｢,｣で区切って、さらに｢カラム名 AS エイリアス｣を付け加えていきます。エイリアス名に特殊記号などを使うときは、エイリアス名を｢""｣で囲みます。それでは、カラム｢bang｣に｢社員番号｣、｢uria｣に｢売上｣というエイリアスを付け、テーブル｢tb｣の全レコードを表示してみましょう。

●実行される内容　ｐ１１３

●操作手順

①次を実行する
SELECT bang AS '社員番号',uria AS '売上' FROM tb;

【実行結果】

mysql> SELECT bang AS '社員番号',uria AS '売上' FROM tb;
+----------+------+
| 社員番号 | 売上 |
+----------+------+
| A103 | 101 |
| A102 | 54 |
| A104 | 181 |
| A101 | 184 |
| A103 | 17 |
| A101 | 300 |
| A102 | 205 |
| A104 | 93 |
| A103 | 12 |
| A107 | 87 |
+----------+------+
10 rows in set (0.01 sec)

mysql>

▲Ｔｏｐ

（２）《計算したり、文字列を処理したりして表示する》

（２－１）カラムの値で計算して表示

●実行される内容　ｐ１１５_２

●操作手順

①次を実行する
SELECT uria*10000 as '売上' FROM tb;

mysql> SELECT uria*10000 as '売上' FROM tb;
+---------+
| 売上 |
+---------+
| 1010000 |
| 540000 |
| 1810000 |
| 1840000 |
| 170000 |
| 3000000 |
| 2050000 |
| 930000 |
| 120000 |
| 870000 |
+---------+
10 rows in set (0.00 sec)

mysql>

（２－２）関数を使って計算する

●実行される内容　ｐ１１７

●操作手順

①次を実行する
SELECT AVG(uria) FROM tb;

■実行結果

mysql> SELECT AVG(uria) FROM tb;
+-----------+
| AVG(uria) |
+-----------+
| 123.4000 |
+-----------+
1 row in set (0.06 sec)

mysql>

●合計を表示する

①次を実行する
SELECT SUM(uria) FROM tb;

■実行結果

mysql> SELECT SUM(uria) FROM tb;
+-----------+
| SUM(uria) |
+-----------+
| 1234 |
+-----------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql>

●個数を表示する

①次を実行する
SELECT COUNT(uria) FROM tb;

■実行結果

mysql> SELECT COUNT(uria) FROM tb;
+-------------+
| COUNT(uria) |
+-------------+
| 10 |
+-------------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql>

（２－３）各種情報を表示する関数(p119/省略)

※

SELECT PI();

■実行結果

mysql> SELECT PI();
+----------+
| PI() |
+----------+
| 3.141593 |
+----------+
1 row in set (0.02 sec)

mysql>

●各種関数の例

①ＭｙＳＱＬサーバのバージョンを表示
SELECT VERSION();
②現在使っているデータベースを表示
SELECT DATABASE();
③現在のユーザーを表示
SELECT USER();
④引数で指定した文字の文字コード（文字セット）を表示
SELECT CHARSET('この文字');

■実行結果

（２－４）文字列を結合する(p120/省略)

●実行される内容　ｐ１２１

●操作手順

①次を実行する
SELECT CONCAT(bang,nama,'さん') FROM tb1;

□操作結果

（２－５）文字列操作で活躍する関数(p122/省略)

※

●各種関数の例

①右から取り出す：RIGHT関数
※次は、カラム｢bang｣の右から２文字を表示
SELECT RIGHT(bang,2) FROM tb1;
②左から取り出す：LEFT関数
※次は、カラム｢bang｣の左から２文字を表示
SELECT LEFT(bang,2) FROM tb1;
③ｘ番号から△個取り出す：SUBSTRING関数
※次は、カラム｢bang｣の２文字目から３文字文を表示
SELECT SUBSTRING(bang,2,3) FROM tb1;
④繰り返して表示：REPEAT関数
※次は、｢♪｣の文字をカラム｢tosi｣の回数だけ繰り返して表示
SELECT REPEAT('♪',tosi) FROM tb1 ;
⑤逆さから表示：REVERSE関数
※次は、カラム｢nama｣の文字列を逆さに表示
SELECT REVERSE(bang) FROM tb1 ;

●操作結果

①mysql> SELECT RIGHT(bang,2) FROM tb1;
+---------------+
| RIGHT(bang,2) |
+---------------+
| 01 |
| 01 |
| 02 |
| 03 |
| 04 |
| 05 |
+---------------+
6 rows in set (0.00 sec)

②mysql> SELECT LEFT(bang,2) FROM tb1;
+--------------+
| LEFT(bang,2) |
+--------------+
| A1 |
| A1 |
| A1 |
| A1 |
| A1 |
| A1 |
+--------------+
6 rows in set (0.01 sec)

③mysql> SELECT SUBSTRING(bang,2,3) FROM tb1;
+---------------------+
| SUBSTRING(bang,2,3) |
+---------------------+
| 101 |
| 101 |
| 102 |
| 103 |
| 104 |
| 105 |
+---------------------+
6 rows in set (0.00 sec)

④mysql> SELECT REPEAT('♪',tosi) FROM tb1 ;
+------------------------------------------------------------------------------- ---+
| REPEAT('♪',tosi)
|
+------------------------------------------------------------------------------- ---+
| ♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪ ♪ |
| ♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪ ♪ |
| ♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪|
| ♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪|
| ♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪|
| ♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪♪|
+------------------------------------------------------------------------------- ---+
6 rows in set (0.15 sec)

⑤mysql> SELECT REVERSE(bang) FROM tb1 ;
+---------------+
| REVERSE(bang) |
+---------------+
| 101A |
| 101A |
| 201A |
| 301A |
| 401A |
| 501A |
+---------------+
6 rows in set (0.00 sec)

mysql>

（２－６）日付・時刻の関数

※

●実行される内容　ｐ１２４

●操作手順

①次を実行する
CREATE TABLE ima (a INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,b DATETIME);
②次を実行する
INSERT INTO ima (b) VALUES(NOW());
③②を４回繰り返す
④SELECT * FROM ima;

【実行結果】

mysql> CREATE TABLE ima (a INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,b DATETIME);
Query OK, 0 rows affected (0.16 sec)

mysql> INSERT INTO ima (b) VALUES(NOW());
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)

mysql> INSERT INTO ima (b) VALUES(NOW());
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql> INSERT INTO ima (b) VALUES(NOW());
Query OK, 1 row affected (0.01 sec)

mysql> INSERT INTO ima (b) VALUES(NOW());
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql> INSERT INTO ima (b) VALUES(NOW());
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql> SELECT * FROM ima;
+---+---------------------+
| a | b |
+---+---------------------+
| 1 | 2010-03-21 10:15:52 |
| 2 | 2010-03-21 10:16:12 |
| 3 | 2010-03-21 10:16:17 |
| 4 | 2010-03-21 10:16:26 |
| 5 | 2010-03-21 10:16:30 |
+---+---------------------+
5 rows in set (0.00 sec)

mysql>

▲Ｔｏｐ

（３）《条件を指定した選択》

※

（３－１）レコード数を決めて表示する

●書式⇒表示するレコード数を限定する

SELECT カラム名 FROM テーブル名 LTMIT　表示するレコード数;

●実行される内容　ｐ１２６

●操作手順

次を実行する
SELECT * FROM tb LIMIT 3;

【実行結果】

mysql> SELECT * FROM tb LIMIT 3;
+------+------+------+
| bang | uria | tuki |
+------+------+------+
| A103 | 101 | 4 |
| A102 | 54 | 5 |
| A104 | 181 | 4 |
+------+------+------+
3 rows in set (0.00 sec)

mysql>

（３－２）ＷＨＥＲＥを使った抽出

WHEREを使うことで、条件を設定し、それに一致したレコードだけを取り出すことができます。データの上手な抽出は、WHEREの使い方次第ともいえます。例えば削除の｢｣や、更新の｢｣は、単純に実行すれば、すべてのレコードが削除･更新されてしまいます。これらにWHEREで条件を設定して、必要なレコードだけを対象とすることができます。ある条件の一致するレコードだけに絞るときには、次のようにしてWHEREを使います。

●書式⇒条件に一致したレコードだけを表示する

SELECT カラム名 FROM テーブル名 WHERE 条件;

●実行される内容　ｐ１２８

●操作手順

①｢uria｣が１００以上のレコードを表示する
SELECT * FROM tb WHERE uria>=100;

■実行結果

mysql> SELECT * FROM tb WHERE uria>=100;
+------+------+------+
| bang | uria | tuki |
+------+------+------+
| A103 | 101 | 4 |
| A104 | 181 | 4 |
| A101 | 184 | 4 |
| A101 | 300 | 5 |
| A102 | 205 | 6 |
+------+------+------+
5 rows in set (0.14 sec)

mysql>

（３－３）比較演算子

※

●比較演算子　ｐ１２９

※

●操作手順

①｢uria｣が５０より小さい
SELECT * FROM tb WHERE uria<50;
②カラム｢tuki｣が４以外
SELECT * FROM tb WHERE tuki<>4;
③カラム｢｣が５０と１００の間にある（５０以上、１００以下）
SELECT * FROM tb WHERE uria BETWEEN 50 AND 100;
④カラム｢｣が５０と２００の間にない（５０未満、または２００を超える）
SELECT * FROM tb WHERE uria NOT BETWEEN 50 AND 200;
⑤カラム｢｣が５か６のどちらか
SELECT * FROM tb WHERE tuki IN (5,6);

■実行結果

①mysql> SELECT * FROM tb WHERE uria<50;
+------+------+------+
| bang | uria | tuki |
+------+------+------+
| A103 | 17 | 5 |
| A103 | 12 | 6 |
+------+------+------+
2 rows in set (0.44 sec)

②mysql> SELECT * FROM tb WHERE tuki<>4;
+------+------+------+
| bang | uria | tuki |
+------+------+------+
| A102 | 54 | 5 |
| A103 | 17 | 5 |
| A101 | 300 | 5 |
| A102 | 205 | 6 |
| A104 | 93 | 5 |
| A103 | 12 | 6 |
| A107 | 87 | 6 |
+------+------+------+
7 rows in set (0.00 sec)

③mysql> SELECT * FROM tb WHERE uria BETWEEN 50 AND 100;
+------+------+------+
| bang | uria | tuki |
+------+------+------+
| A102 | 54 | 5 |
| A104 | 93 | 5 |
| A107 | 87 | 6 |
+------+------+------+
3 rows in set (0.13 sec)

④mysql> SELECT * FROM tb WHERE uria NOT BETWEEN 50 AND 200;
+------+------+------+
| bang | uria | tuki |
+------+------+------+
| A103 | 17 | 5 |
| A101 | 300 | 5 |
| A102 | 205 | 6 |
| A103 | 12 | 6 |
+------+------+------+
4 rows in set (0.01 sec)

⑤mysql> SELECT * FROM tb WHERE tuki IN (5,6);
+------+------+------+
| bang | uria | tuki |
+------+------+------+
| A102 | 54 | 5 |
| A103 | 17 | 5 |
| A101 | 300 | 5 |
| A102 | 205 | 6 |
| A104 | 93 | 5 |
| A103 | 12 | 6 |
| A107 | 87 | 6 |
+------+------+------+
7 rows in set (0.00 sec)

mysql>

（３－４）文字列を使った条件(p130/省略)

※
SELECT * FROM tb WHERE bang='A101';

●LIKE:あいまい検索(p131/省略)

※
SELECT * FROM tb WHERE LIKE 'A101';

※
SELECT * FROM tb WHERE bang LIKE '%1';

●実行される内容　ｐ１３２

●操作手順

①次を実行する
SELECT * FROM tb1 WHERE nama LIKE '%川%';

【実行結果】

mysql> SELECT * FROM tb1 WHERE nama LIKE '%川%';
+------+------+------+
| bang | nama | tosi |
+------+------+------+
| A103 | 中川 | 20 |
+------+------+------+
1 row in set (0.17 sec)

mysql>
※

●指定した文字列を含まないものを取り出す(p133/省略)

※・・・
SELECT * FROM tb1 WHERE nama NOT LIKE '佐%';

（３－５）NULLを使った条件(p133/省略)

※・・・
INSERT INTO tb1J (nama) VALUES('氏名のみ');

【実行結果】

mysql> CREATE TABLE tb1J SELECT * FROM tb1;
Query OK, 6 rows affected (0.56 sec)
Records: 6 Duplicates: 0 Warnings: 0

mysql> INSERT INTO tb1J (nama) VALUES('氏名のみ');
Query OK, 1 row affected (0.00 sec)

mysql> select * from tb1J;
+------+----------+------+
| bang | nama | tosi |
+------+----------+------+
| A101 | 佐藤 | 40 |
| A102 | 高橋 | 28 |
| A103 | 中川 | 20 |
| A104 | 渡辺 | 23 |
| A105 | 西沢 | 35 |
| NULL | 氏名のみ | NULL |
+------+----------+------+
7 rows in set (0.00 sec)

mysql>

●NULLの場合(p133/省略)

※・・・
SELECT * FROM tb1J WHERE tosi IS NULL;

●NULLでない場合(p133/省略)

※・・・
SELECT * FROM tb1J WHERE tosi IS NOT NULL;
※

▲Ｔｏｐ

（４）《複数の条件を指定した選択》

｢○○であり、かつ××である｣を表すAND、｢○○であるか、または××｣を表すORは、多くのプログラミング言語が持つ｢論理演算子｣です。このANDやORを組合せて、WHEREなどで設定する複数の条件を使ってみましょう。

（４－１）ＡＮＤを使う

①ANDを使う
例えば、｢50以上、100以下｣の条件で、
｢SELECT * FROM tb WHERE uria BETWEEN 50 AND 100;｣
を紹介しました。これをANDを使って記述すると次のとおり
SELECT * FROM tb uria>=50 AND uria<=100;

●実行される内容　ｐ１３６

●操作手順

SELECT * FROM tb WHERE bang LIKE '%1' AND tuki=4;

【実行結果】

mysql> SELECT * FROM tb WHERE bang LIKE '%1' AND tuki=4;
+------+------+------+
| bang | uria | tuki |
+------+------+------+
| A101 | 184 | 4 |
+------+------+------+
1 row in set (0.01 sec)

mysql>

（４－２）ＯＲを使う

②ORを使う
今度は｢○○であるか、または××である｣というような設定です。
このような場合にはORを使います。p130では、｢50未満、または200を超える｣という例で
｢SELECT * WHERE uria NOT BETWEEN 50 AND 200;｣を使いました。
ここでも同様に、ORで処理することができます。テーブル｢｣で、カラム｢｣が50未満、または200を超えるレコードを表示させてみましょう。
SELECT * FROM tb WHERE uria<50 OR uria>200;

●実行される内容　ｐ１３７

●操作手順

①次を実行する
SELECT * FROM tb WHERE uria<50 OR uria>200;

【実行結果】

mysql> SELECT * FROM tb WHERE uria<50 OR uria>200;
+------+------+------+
| bang | uria | tuki |
+------+------+------+
| A103 | 17 | 5 |
| A101 | 300 | 5 |
| A102 | 205 | 6 |
| A103 | 12 | 6 |
+------+------+------+
4 rows in set (1.01 sec)

mysql>

（４－３）ＡＮＤやＯＲを複数使う

③ANDやORを複数使う
｢AND｣や｢OR｣の条件は、何重にも設定することができます。
例えば次は、｢AND｣と｢OR｣の両方を使って処理する例です。
｢bangが'A101'｣でなをかつ｢tuki4｣、あるいは｢uriaが200以上｣これは、最初に｢200以上の売上と、A101さん｣の両方を抽出し、
その中で4月に該当するものだけを改めて抽出するという処理です。
最初に｢OR｣の部分を優先して処理したいところですが、このままでは｢AND｣が優先されてしまいます。このような場合は、優先したい処理を()で囲みます。
SELECT * FROM tb WHERE (uria>=200 or bang LIKE '%1') AND tuki=4;

【実行結果】

mysql> SELECT * FROM tb WHERE (uria>=200 or bang LIKE '%1') AND tuki=4;
+------+------+------+
| bang | uria | tuki |
+------+------+------+
| A101 | 184 | 4 |
+------+------+------+
1 row in set (0.07 sec)

mysql>

（４－４）ＣＡＳＥＷＨＥＮを使う

※

④CASE WHENを使う
｢条件によって入力する値を変化させる｣というやや高度な方法があります。
例えば、80点以上なら｢優｣、60以上なら｢良｣、40点以上なら｢可｣、それ以外なら｢不可｣を入力する、というような処理です。
この場合はCASE WHENを使います。

●書式⇒条件によって値を変えて表示

CASE
WHEN 条件1 THEN 表示する値
WHEN 条件2 THEN 表示する値
WHEN 条件3 THEN 表示する値
･･･
ELES すべての条件に当てはまらないときの値
END
例：売上(uria)が100以上の場合｢多い｣、50以上なら｢中ぐらい｣、そうでなければ｢少ない｣とする。

○これを表示するSQL文は次のようになります。
SELECT
CASE
WHEN uria>=100 THEN '多い'
WHEN uria>=50 THEN '中ぐらい'
ELSE '少ない'
END
FROM tb;
｢CASE～END｣に｢評価｣のエイリアスを付けてみます。また、ただ評価だけ表示しても、それが何のレコードだかわかりません。そこで、カラム｢bang｣と｢uria｣も表示します。

【実行結果】

mysql> SELECT
-> CASE
-> WHEN uria>=100 THEN '多い'
-> WHEN uria>=50 THEN '中ぐらい'
-> ELSE '少ない'
-> END
-> FROM tb;

+------------------------------------------------------------------------------- --+
| CASE
WHEN uria>=100 THEN '多い'
WHEN uria>=50 THEN '中ぐらい'
ELSE '少ない'
END |
+------------------------------------------------------------------------------- --+
| 多い |
| 中ぐらい|
| 多い|
| 多い|
| 少ない|
| 多い|
| 多い|
| 中ぐらい|
| 少ない|
| 中ぐらい|
+------------------------------------------------------------------------------- --+
10 rows in set (0.18 sec)

mysql>
※・・・

●実行される内容　ｐ１４１

●操作手順次を実行する
SELECT bang,uria,
CASE
WHEN uria>=100 THEN '多い'
WHEN uria>=50 THEN '中ぐらい'
ELSE '少ない'
END AS '評価'
FROM tb;

【実行結果】

mysql> SELECT bang,uria,
-> CASE
-> WHEN uria>=100 THEN '多い'
-> WHEN uria>=50 THEN '中ぐらい'
-> ELSE '少ない'
-> END AS '評価'
-> FROM tb;
+------+------+----------+
| bang | uria | 評価 |
+------+------+----------+
| A103 | 101 | 多い |
| A102 | 54 | 中ぐらい |
| A104 | 181 | 多い |
| A101 | 184 | 多い |
| A103 | 17 | 少ない |
| A101 | 300 | 多い |
| A102 | 205 | 多い |
| A104 | 93 | 中ぐらい |
| A103 | 12 | 少ない |
| A107 | 87 | 中ぐらい |
+------+------+----------+
10 rows in set (0.02 sec)

mysql>

これを一行で書くと
SELECT bang,uria,CASE WHEN uria>=100 THEN '多い' WHEN uria>=50 THEN '中ぐらい' ELSE '少ない' END AS '評価' FMOM tb;
改行やインデントを付けた方が見やすい。

▲Ｔｏｐ

（５）《並べ替え》

（５－１）レコードを昇順に表示させる

｢SELECT｣によって表示されたレコードの順番は不規則です。
レコードを指定したカラムの値の順に表示させるときは、ORDERを使います。

●書式⇒レコードを昇順に表示させる

SELECT カラム名 FROM テーブル名 ORDER BY キーとなるカラム;
この場合は、小さいものから大きものへ、つまり昇順に並べ替えられます。例えば、テーブル｢tb｣のうち売上｢uria｣の昇順にレコードを表示させる

●実行される内容　ｐ１４４

●操作手順

次を実行する
SELECT * FROM tb ORDER BY uria;

■実行結果

mysql> SELECT * FROM tb ORDER BY uria;
+------+------+------+
| bang | uria | tuki |
+------+------+------+
| A103 | 12 | 6 |
| A103 | 17 | 5 |
| A102 | 54 | 5 |
| A107 | 87 | 6 |
| A104 | 93 | 5 |
| A103 | 101 | 4 |
| A104 | 181 | 4 |
| A101 | 184 | 4 |
| A102 | 205 | 6 |
| A101 | 300 | 5 |
+------+------+------+
10 rows in set (0.12 sec)

mysql>

何も指定しないと昇順になりますが、昇順であることを明示するときは次のようにASCをつけます。結果は同じです。
SELECT * FROM tb ORDER BY uria ASC;

（５－２）降順に並べ替えて表示する

降順に並べ替えるときは、DDSEを付けます。降順にするときは、必ず｢DESC｣をつける。｢DESC｣や｢ASC｣は、｢ORDER BY カラム名｣の後に記述することに注意する。
※売上情報テーブル｢tb｣で、並べ替えとレコード数の両方を設定して表示してみます。テーブル｢tb｣で、カラム｢uria｣の値の多いものから順に5レコードを表示させてみよう。

●実行される内容　ｐ１４５

●操作手順

次を実行する
SELECT * FROM tb ORDER BY uria DESC LIMIT 5;

【実行結果】

mysql> SELECT * FROM tb ORDER BY uria DESC LIMIT 5;
+------+------+------+
| bang | uria | tuki |
+------+------+------+
| A101 | 300 | 5 |
| A102 | 205 | 6 |
| A101 | 184 | 4 |
| A104 | 181 | 4 |
| A103 | 101 | 4 |
+------+------+------+
5 rows in set (0.48 sec)

mysql>

（５－３）表示するレコードの範囲を決めるｐ１４６

順番に表示する場合は、例えば｢3番目から７番目まで｣というような表示ができると便利。｢LIMIT｣を使うことで表示するレコード数を制限しました。P126の例では単純に１０件を選んだだけでしたが、OFFSETを使うと、さらに、表示の範囲を限定することができます。

●書式⇒範囲を決めて表示する

SELECT カラム名 FROM テーブル名 LIMIT 表示するレコード数 OFFSET表示する開始レコードのシフト数;

※｢表示開始レコードのシフト数｣というのは、｢何個移動したところから表示させるか｣を指定する数です。例えば｢OFFSET 3｣とすれば、｢本来であれば１番から表示させるところを、３個後の４レコード目から表示｣ということになります。
中途半端ですが、売上情報テーブル｢tb｣のうち、売上（カラム｢uria｣）の多い順に４番目と５番目の２レコードを表示させてみましよう。

●実行される内容　ｐ１４７

●操作手順

次を実行する
SELECT * FROM tb ORDER BY uria DESC　LIMIT 2 OFFSET 3;

●【実行結果

mysql> SELECT * FROM tb ORDER BY uria DESC　LIMIT 2 OFFSET 3;
ERROR 1064 (42000): You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near '　LIM IT 2 OFFSET 3' at line 1
mysql>
※エラー?

▲Ｔｏｐ

（６）《グループごとに表示する》

（６－１）グループごとに表示する

テーブル｢tb｣において、カラム｢bang｣が同じ｢A101｣であるレコードは複数あります。
このように、同じ｢A101｣が入っているレコードを、グループにすることができます。｢グループ｣として扱うことで、そのグループのレコードだけの合計や平均をはじめ、グループ単位での処理が可能になります。なお、常に対象が何であるか意識しておく必要があります。グループ化を行なうときは、GROUP BYを使います。

●書式⇒グループごとに表示する
SELECT カラム名 FROM テーブル名 GROUP BY グループ化するカラム名;
※SELECT * FROM tb GROUP BY bang;
この命令であれば、社員番号である｢｣で１種類ずつ表示されます。これではあまり意味がありません。処理の対象は、｢同じグループに所属するすべてのレコード｣です。

●【実行結果

mysql> SELECT * FROM tb GROUP BY bang;
+------+------+------+
| bang | uria | tuki |
+------+------+------+
| A101 | 184 | 4 |
| A102 | 54 | 5 |
| A103 | 101 | 4 |
| A104 | 181 | 4 |
| A107 | 87 | 6 |
+------+------+------+
5 rows in set (0.50 sec)

mysql>

（６－２）グループごとの数を数える》

今度はカラム｢bang｣ごと、つまり社員番号ごとに何件のレコードがあるかを調べてみましょう。個数を調べるには｢COUNT｣関数です。 SELECT COUNT(*) FROM tb GROUP BY bang; カラム｢bang｣ごとに存在するレコードの数が表示されました。でもこれでは、何の数が表示されたかよくわかりません。そこで次のように変更します。

SELECT
bang,count(*) AS '件数'
FROM tb
GROUP BY bang;
表示するのは、グループごとのカラム｢｣と｢｣の値、さらにわかりやすくするために｢件数｣というエイリヤスも設定しました。　

●【実行結果

mysql> SELECT COUNT(*) FROM tb GROUP BY bang;
+----------+
| COUNT(*) |
+----------+
| 2 |
| 2 |
| 3 |
| 2 |
| 1 |
+----------+
5 rows in set (0.58 sec)

mysql> SELECT
-> bang,count(*) AS '件数'
-> FROM tb
-> GROUP BY bang;
+------+------+
| bang | 件数 |
+------+------+
| A101 | 2 |
| A102 | 2 |
| A103 | 3 |
| A104 | 2 |
| A107 | 1 |
+------+------+
5 rows in set (0.01 sec)

mysql>
※・・・

（６－３）グループごとの合計・平均を表示する

今度は、社員ごとの売上の合計を出してみます。テーブル｢tb｣で、カラム｢bang｣ごとのカラム｢uria｣の合計を表示しましょう。ただし、カラム｢bang｣には｢合計｣のエイリヤスを付けます。

●実行される内容　ｐ１５１

●操作手順
①次を実行する
SELECT
bang,SUM(uria) AS '合計'
FROM tb
GROUP BY bang;
②社員１人ずつの売上合計を表示しています。
※次は同じ様にカラム｢uria｣の平均を、｢bang｣でグループ化して計算する例です。
SELECT
bang,AVG(uria)
FROM tb
GROUP BY bang;

●【実行結果

mysql> SELECT
-> bang,SUM(uria) AS '合計'
-> FROM tb
-> GROUP BY bang;
+------+------+
| bang | 合計 |
+------+------+
| A101 | 484 |
| A102 | 259 |
| A103 | 130 |
| A104 | 274 |
| A107 | 87 |
+------+------+
5 rows in set (0.14 sec)

mysql> SELECT
-> bang,AVG(uria)
-> FROM tb
-> GROUP BY bang;
+------+-----------+
| bang | AVG(uria) |
+------+-----------+
| A101 | 242.0000 |
| A102 | 129.5000 |
| A103 | 43.3333 |
| A104 | 137.0000 |
| A107 | 87.0000 |
+------+-----------+
5 rows in set (0.00 sec)

mysql>

▲Ｔｏｐ

（７）《条件付グループで表示ｐ152》

（７－１）グループごとに処理する

｢GROUP BY｣によるグループ化に、さらに抽出の条件を付けてみましょう。例えば、｢売上の合計を社員番号ごとに処理するけれど、表示するのは合計××以上のものだけ｣という処理をしたいときは、グループ化した値の抽出条件を設定するHAVINGを使います。

●書式⇒グループに分けて条件を付けて取り出す

SELECT 集計したカラム FROM テーブル名 GROUP BY グループ化するカラム HAVING 条件;

●実行される内容　ｐ１５３

●操作手順
次を実行する
SELECT
bang,SUM(uria)
FROM tb
GROUP BY bang
HAVING SUM(uria)>=200;
｢HAVING｣による抽出は、｢グループ化した後で抽出｣したということです。次の項で扱う｢抽出してからグループ化｣との違いをここで確認しておきまｓひょう。

■実行結果

mysql> SELECT
-> bang,SUM(uria)
-> FROM tb
-> GROUP BY bang
-> HAVING SUM(uria)>=200;
+------+-----------+
| bang | SUM(uria) |
+------+-----------+
| A101 | 484 |
| A102 | 259 |
| A104 | 274 |
+------+-----------+
3 rows in set (0.00 sec)

【VING SUM(uria)>=200;】を記述しない例
mysql> SELECT
-> bang,SUM(uria)
-> FROM tb
-> GROUP BY bang;
+------+-----------+
| bang | SUM(uria) |
+------+-----------+
| A101 | 484 |
| A102 | 259 |
| A103 | 130 |
| A104 | 274 |
| A107 | 87 |
+------+-----------+
5 rows in set (0.00 sec)

mysql>

（７－２）抽出してからグループ化する

前項の｢グループごとに分けてから抽出｣するのに対して、今度は｢抽出してからグループ化｣します。例えば、｢売上が１００００以上の取引だけを抽出し、そのグループだけを対象にして社員ごとの売上平均を出す｣という例です。
グループ化の前の抽出、｢WHERE｣を使って行ないます。異なる場合は、最後に｢GROUP BY｣でグループ化する点です。
では、｢売上(uria)が50以上の取引だけを抽出し、そのコードだけを対象にして社員ごと(bang)の売上平均｣を処理してみましょう。

●実行される内容　ｐ１５５

●操作手順

次を実行する
SELECT
bang,AVG(uria)
FROM tb
WHERE uria>=50
GROUP BY bang;

■実行結果

mysql> SELECT
-> bang,AVG(uria)
-> FROM tb
-> WHERE uria>=50
-> GROUP BY bang;
+------+-----------+
| bang | AVG(uria) |
+------+-----------+
| A101 | 242.0000 |
| A102 | 129.5000 |
| A103 | 101.0000 |
| A104 | 137.0000 |
| A107 | 87.0000 |
+------+-----------+
5 rows in set (0.00 sec)

【すべてのコードを表示】
mysql> SELECT bang,uria FROM tb;
+------+------+
| bang | uria |
+------+------+
| A103 | 101 |
| A102 | 54 |
| A104 | 181 |
| A101 | 184 |
| A103 | 17 |
| A101 | 300 |
| A102 | 205 |
| A104 | 93 |
| A103 | 12 |
| A107 | 87 |
+------+------+
10 rows in set (0.00 sec)

mysql>
※・・・

（７－３）グループ化してから並べ替える

今度は、グループ化した結果を並べ替えて表示してみることにしましょう。｢GROUP BY･･･｣と｢ORDER BY･･･｣の両方を使ったSELECTになります。
記述する順序は｢GROUP BY･･･｣が最初、次は｢ORDER BY･･･｣とする必要があります。テーブル｢tb｣で、｢社員ごとの売上の平均(AVG(uria))を、売上の平均の多いものから順番に表示｣してみましょう。具体的には、テーブル｢tb｣で、カラム｢bang｣ごとに、カラム｢bang｣の平均をカラム｢uria｣の降順に並べ替えて表示します。

●実行される内容　ｐ１５７

●操作手順

次を実行する
SELECT
bang,AVG(uria)
FROM tb
GROUP BY bang
ORDER BY AVG(uria)
DESC;

●操作手順

mysql> SELECT
-> bang,AVG(uria)
-> FROM tb
-> GROUP BY bang
-> ORDER BY AVG(uria)
-> DESC;
+------+-----------+
| bang | AVG(uria) |
+------+-----------+
| A101 | 242.0000 |
| A104 | 137.0000 |
| A102 | 129.5000 |
| A107 | 87.0000 |
| A103 | 43.3333 |
+------+-----------+
5 rows in set (0.00 sec)

mysql>

（７－４）グループ化手順のまとめ＞

ここまで扱った、グループ化で条件を設定する手順をまとめておきます。
①抽出してからグループ化に分ける
②グループごとに分けてから抽出する
①と②の手順を組み合わせた処理を行なってみましょう。売上が50以上のデータだけを対象にして、社員｢bang｣ごとの売上の平均(AVG(uria))を、売上の平均の多いものから順番に表示しましょう。

●実行される内容　ｐ１５９

●操作手順

SELECT
bang,AVG(uria)
FROM tb
WHERE uria>=50
GROUP BY bang
ORDER BY AVG(uria)
DESC;

【実行結果】

mysql> SELECT
-> bang,AVG(uria)
-> FROM tb
-> WHERE uria>=50
-> GROUP BY bang
-> ORDER BY AVG(uria)
-> DESC;
+------+-----------+
| bang | AVG(uria) |
+------+-----------+
| A101 | 242.0000 |
| A104 | 137.0000 |
| A102 | 129.5000 |
| A103 | 101.0000 |
| A107 | 87.0000 |
+------+-----------+
5 rows in set (0.00 sec)

mysql>
※・・・

▲Ｔｏｐ

＜まとめ＞

●条件を設定して抽出する方法
●関数を利用して抽出
●指定した条件で並べ替えて表示する方法
●表示するレコード数を限定して抽出する方法
●複数の条件を設定して抽出する方法
●グループごとに表示する方法

▲Ｔｏｐ

＜チェック＞

□WHEREで条件を設定してSELECTできる
□LIMITでレコード数を制限してSELECTできる
□｢ORDER BY…(DESC)｣で昇順（降順）にSELECTできる
□｢GROUP BY｣でグループごとにSELECTできる
□WHEREやHAVINGで条件をつけて｢GROUP BY｣でグループごとにSELECTできる
□｢WHERE」｢GROUP BY｣｢ORDER BY｣を記述する順番を理解している

▲Ｔｏｐ

＜練習問題＞

問題１
テーブル｢tb｣の｢uria｣の合計値の前後に｢合計は｣｢万円です｣の文字列を付けて表示して下さい。なお、表示する項目名には｢売上｣のエイリアスを付けること。

問題２
次のテーブル｢tb｣で、カラム｢uria｣が50以上で、｢bang｣ごとの｢uria｣の平均で120以上のものだけを、｢｣の平均の多いものから表示して下さい。

テーブル　ｐ１６２

解答１

SELECT CONCAT('合計',SUM(uria),'万円です')AS '売上' FROM tb;

mysql> SELECT CONCAT('合計',SUM(uria),'万円です')AS '売上' FROM tb;
+------------------+
| 売上 |
+------------------+
| 合計1234万円です |
+------------------+
1 row in set (0.44 sec)

mysql>

解答２

SELECT bang,AVG(uria)
FROM tb
WHERE uria>=50
GROUP BY bang
HAVING AVG(uria)>=120
ORDER BY AVG(uria) DESC;

mysql> SELECT bang,AVG(uria)
-> FROM tb
-> WHERE uria>=50
-> GROUP BY bang
-> HAVING AVG(uria)>=120
-> ORDER BY AVG(uria) DESC;
+------+-----------+
| bang | AVG(uria) |
+------+-----------+
| A101 | 242.0000 |
| A104 | 137.0000 |
| A102 | 129.5000 |
+------+-----------+
3 rows in set (0.01 sec)

mysql>

▲Ｔｏｐ

08 いろんな条件で抽出する

★CHAPTER08⇒いろんな条件で抽出する(p110)★

★テーブルの準備★

①ＭｙＳＱＬモニタの起動（ｐ２９）

②存在するデータベースの確認

③使用するデータベースを決める

④テーブルの作成

⑤カラム構造の確認

⑥レコードの挿入

⑦↑キーで前の行を表示して修正後エンターキーを押し、以下同様に繰り返す

★テーブル｢tb｣の作成

⑧レコードの表示

（１）《カラムの表示を工夫して「ＳＥＬＥＣＴ」を実行する》

（１－１）テーブルの準備

（１－２）カラムを入れ替えて表示する

●実行される内容 ｐ１１１

●操作手順 ｐ１１２

■実行結果

（１－３）エイリアスを使う

●書式⇒カラム名をエイリアスにする

●実行される内容 ｐ１１３

●操作手順

【実行結果】

（２）《計算したり、文字列を処理したりして表示する》

（２－１）カラムの値で計算して表示

●実行される内容 ｐ１１５_２

●操作手順

（２－２）関数を使って計算する

●実行される内容 ｐ１１７

●操作手順

■実行結果

●合計を表示する

■実行結果

●個数を表示する

■実行結果

（２－３）各種情報を表示する関数(p119/省略)

■実行結果

●各種関数の例

■実行結果

（２－４）文字列を結合する(p120/省略)

●実行される内容 ｐ１２１

●操作手順

□操作結果

（２－５）文字列操作で活躍する関数(p122/省略)

●各種関数の例

●操作結果

（２－６）日付・時刻の関数

●実行される内容 ｐ１２４

●操作手順

【実行結果】

（３）《条件を指定した選択》

（３－１）レコード数を決めて表示する

●書式⇒表示するレコード数を限定する

●実行される内容 ｐ１２６

●操作手順

【実行結果】

（３－２）ＷＨＥＲＥを使った抽出

●書式⇒条件に一致したレコードだけを表示する

●実行される内容 ｐ１２８

●操作手順

■実行結果

（３－３）比較演算子

●比較演算子 ｐ１２９

●操作手順

■実行結果

（３－４）文字列を使った条件(p130/省略)

●実行される内容 ｐ１３２

●操作手順

【実行結果】

●指定した文字列を含まないものを取り出す(p133/省略)

（３－５）NULLを使った条件(p133/省略)

【実行結果】

●NULLの場合(p133/省略)

●NULLでない場合(p133/省略)

（４）《複数の条件を指定した選択》

（４－１）ＡＮＤを使う

●実行される内容 ｐ１３６

●操作手順

【実行結果】

（４－２）ＯＲを使う

●実行される内容　ｐ１１１

●操作手順　ｐ１１２

●実行される内容　ｐ１１３

●実行される内容　ｐ１１５_２

●実行される内容　ｐ１１７

●実行される内容　ｐ１２１

●実行される内容　ｐ１２４

●実行される内容　ｐ１２６

●実行される内容　ｐ１２８

●比較演算子　ｐ１２９

●実行される内容　ｐ１３２

●実行される内容　ｐ１３６

●実行される内容　ｐ１３７

（４－４）ＣＡＳＥＷＨＥＮを使う

●実行される内容　ｐ１４１

●実行される内容　ｐ１４４

●実行される内容　ｐ１４５

●実行される内容　ｐ１４７

●実行される内容　ｐ１５１

●実行される内容　ｐ１５３

●実行される内容　ｐ１５５

●実行される内容　ｐ１５７

●実行される内容　ｐ１５９

テーブル　ｐ１６２