【SQL】ユーザーIDごとの集計に、性別などの付加情報もつけてみよう！

どうも、hosigakiです！
今日は「GROUP BY句」に関する、ちょっとしたテクニックをご紹介します！

（検証環境：BigQuery）

1 基本的なGROUP BY句の使い方
2 GROUP BYで、付加情報もつけよう！

基本的なGROUP BY句の使い方

GROUP BY句については、過去にこちらの記事で解説しました！
ここでは簡単に、GROUP BY句の基本的な使い方をおさらいしましょう！

id	product	user_id	gender	age	purchased_at
1	干し柿	10	男性	30	2022-1-1
2	干し柿ジュース	10	男性	30	2022-1-1
3	柿まんじゅう	10	男性	30	2022-1-1
4	干し柿	11	女性	32	2022-1-3
5	柿まんじゅう	11	女性	32	2022-1-3
6	干し柿	12	男性	40	2022-1-4

purchasesテーブル

例えば、上記のpurchasesテーブルから、「user_id」ごとの購入数を抽出するとします。
この時、以下のように「GROUP BY句」を用いることで、user_idごとの集計が可能になります。

SELECT
    user_id,
    COUNT(user_id) AS num_of_purchases
FROM
    purchases
GROUP BY
    user_id

user_id	num_of_purchases
10	3
11	2
12	1

上記クエリの抽出結果

GROUP BYで、付加情報もつけよう！

ここからが今日の本題です！
先ほどの抽出結果で、user_idの隣に、性別や年齢などの付加情報もつけたら、よりユーザーの特徴が掴めて良いと思いませんか？

user_id	gender	age	num_of_purchases
10	男性	30	3
11	女性	32	2
12	男性	40	1

↑ こんな感じに抽出したい

実は、以下のようなクエリを書くことで、上記のような抽出結果にすることができるんです！
先ほどのクエリとの違い、どこか分かるでしょうか？

SELECT
    user_id,
    gender,
    age,
    COUNT(user_id) AS num_of_purchases
FROM
    purchases
GROUP BY
    user_id,
    gender,
    age

先ほどとの違いは、GROUP BY句とSELECT句に、genderとageが入っている点です。
注目していただきたいのはGROUP BY句の方で、ここでは以下のようにグループ化を行っています。

① user_idごとにレコードをグループ分け
（user_idは三種類あるため、できるグループも3つ）

↓

② ①の各グループ内で、さらにgenderごとにレコードをグループ分け
（実際には①の各グループごとに一種類のgenderの値しかないため、できるグループも1つずつ）

↓

③ ②の各グループ内で、さらにageごとにレコードをグループ分け
（実際には②の各グループごとに一種類のageの値しかないため、できるグループも1つずつ）

グループ化を行ったら、group by句で書いたのと同じカラムをSELECT句にも書き、その下に集約関数を書いて、完成です！

今日はGROUP BY句のちょっとしたテクニックを紹介しました！

ここまで読んでくださりありがとうございました！
また次の記事でお会いしましょう(^^)/