【SQL入門編⑧】条件分岐をマスターしよう！

SQL入門編、いよいよ今回が最後となります。
今日は条件分岐を作れる「CASE文」について勉強しましょう！

CASE文について

CASE文とは

CASE文を使うと、以下のことが可能になります。

「〇〇の場合は△△で、☆☆の場合は××で...」などの条件分岐を作れる

スプレッドシートやエクセルの関数で言う、IF文に近いイメージですね！
具体的な例題と共に、使い方をご説明します！

CASE文の使い方

例題①

以下のユーザーテーブルがあるとします。（purchase_timesは、そのユーザーのこれまでの購入回数を示します。）

↓ このテーブルの一番右にpurchase_experienceカラムを追加し、ユーザーの購入経験の有無を判別できるようにしたいと思います。

この場合、以下のようなクエリを書きます。

SELECT
    *,
    CASE 
        WHEN purchase_times >= 1 THEN "あり" 
        ELSE "無し" 
    END AS purchase_experience
FROM
    users

注目していただきたいのは、SELECT句の2〜3行目にある「CASE WHEN...」の部分です！

「purchase_timesカラムの値が1以上の値なら『あり』、それ以外の値なら『無し』という値にする」

という作業を行い、purchase_experienceカラムと値を作成しています。

CASE
    WHEN 条件１ THEN 条件１を満たした際につけたい値
    WHEN 条件２ THEN 条件２を満たした際につけたい値
    ....
    ELSE 上記のいずれの条件も満たさなかった際につけたい値
END AS つけたいカラム名

例題②

今度は先ほどのテーブルに、generationカラムを追加して、ユーザーの世代を判別可能にしたいと思います。

この場合は、以下のようなクエリとなります。

SELECT
    *,
    CASE
        WHEN age >= 20 AND age <=29 then "20代"
        WHEN age >= 30 AND age <=39 then "30代"
        WHEN age >= 40 AND age <=49 then "40代"
        ELSE "その他"
    END AS generation
FROM
    users

このCASE文では、次のように条件分岐し、generationカラムの値として抽出しています。

ageカラムの値が20以上 かつ ageカラムの値が29以下なら、「20代」という値
ageカラムの値が30以上 かつ ageカラムの値が39以下なら、「30代」という値
ageカラムの値が40以上 かつ ageカラムの値が49以下なら、「40代」という値

各分岐の中では、「AND」をつけることで、条件を複数設定することが可能です！

ちなみに、「〇〇以上△△以下」という条件は、以下のように「BETWEEN 〇〇 AND △△」という構文でも代用できるので、覚えておくと便利ですよ！

SELECT
    *,
    CASE
        WHEN age BETWEEN 20 AND 29 then "20代"
        WHEN age BETWEEN 30 AND 39 then "30代"
        WHEN age BETWEEN 40 AND 49 then "40代"
        ELSE "その他"
    END AS generation
FROM
    users

カラム名 BETWEEN 〇〇 AND △△

created_at BETWEEN "2022-1-1" AND "2022-1-3"

例題③

最後は、先ほどの上記のユーザーテーブルを使い、以下のように登録日別の男性ユーザー数を抽出してみたいと思います。

この場合、以下のようなクエリを書くことで抽出できます。

SELECT
    created_at,
    SUM(
        CASE 
            WHEN gender = "男性" THEN 1 
            ELSE 0 
        END
    ) AS "male"
FROM
    users
GROUP BY
    created_at

ここでは、以下の処理を行っています。

※ GROUP BY句はこちらの記事、SUM関数はこちらの記事で紹介しているので、もし忘れていたら、ぜひ参照してみてください！

さて、今回は日別の男性登録者数を出すのが目的でしたね。
上記の★の処理でCASE文が用いられているため、ここをもう少し詳しく見ていきましょう。

実は、各グループごとに、SUM関数内で以下の処理を行っています。

このように、グループごとにSUM関数内で、CASE文を使って1か0の数字の集まりを作っているんです。
その数字の集まりを合算することで、男性の登録者数が抽出できます！

それでは、練習問題を解いてみましょう！

練習問題

以下二つのテーブルを使って、商品別の男性購入数と女性購入数を抽出するクエリを書いてください。ただし、purchasesテーブルのuser_idカラムの値と、usersテーブルのidカラムの値は紐づくこととします。

SELECT
    purchases.item,
    SUM(
        CASE
            WHEN users.gender = "男性" THEN 1 
            ELSE 0 
        END
    ) AS male,
    SUM(
        CASE
            WHEN users.gender = "女性" THEN 1 
            ELSE 0 
        END
    ) AS female
FROM
    purchases
    INNER JOIN users
        ON purchases.user_id = users.id
GROUP BY
    item

終わりに

今回で「SQL入門編」講座は終了です！
いや～本当にお疲れさまでした！

実際にSQLを勉強してみて、いかがだったでしょうか？
今回の「SQL入門編」を通して、皆様にSQLの楽しさが伝わったのなら、執筆者としてこれほど嬉しいことはございません！

さて、今回の講座を通して、皆様はSQLという新たな世界への、大きな大きな一歩を踏み出しました。

SQLというのは英語に似ていて、インプット → アウトプット → インプット → アウトプット の繰り返しによって上達することができます。

今日はぜひ、ご自身や自社のサービスのデータベースから、今一番気になることを、SQLを使ってデータ抽出してみてください。そして、書き方で分からないことが出てきたら、その都度ネットで調べてみて、試行錯誤してみてください。

その繰り返しで、絶対、着実に、SQLが上達していきます。

今後もこのhosigakiブログでは、SQLのことを発信していきますので、また良かったら遊びに来てくださいね！

それでは、また次の記事でお会いしましょう(^^)/