例：美容院 予約システム
画面図などを使って、仕様を決める
画面図や仕様書を見ながら、何をデータとして保存するか列挙していく。
列挙したデータを種類ごとに分ける。
システム側が事前に用意するもの
ユーザーが登録するもの
列挙したデータを抽象化して、エンティティとしてまとめる。
テーブル名と列名を定義し、データを入れる
クロエ（店名）テーブル +--------+--------------+-------+ | 美容師ID| 時間帯 | コース | +--------+--------------+-------+ | 1 | 9:00 ~ 18:00 | カット | | 2 |10:00 ~ 19:00 | カラー |
SELECT COUNT(*) FROM employees; 言語化すると => employees テーブルにおいて、いくつ行数があるか、数える
SELECT COUNT(*) FROM current_dept_emp WHERE to_date = '9999-01-01'; 言語化すると => current_dept_emp テーブルにおいて、to_date 値が、9999-01-01 と一致する 行数がいくつあるか、数える
SELECT emp_no, MAX(salary) FROM salaries GROUP BY emp_no ORDER BY MAX(salary) DESC LIMIT 30 ; 言語化すると => salariesテーブルにおいて、emp_no ごとに区切って、 その中で salaryの最大値を降順(大きい順)に並び替えて、30行抽出する。
SELECT
e.emp_no,
e.first_name,
e.last_name,
t.title
FROM
employees AS e
INNER JOIN titles AS t
ON e.emp_no = t.emp_no
WHERE
e.emp_no BETWEEN 10010 AND 10100
AND t.to_date = '9999-01-01'
;
言語化すると =>
employeesテーブルと、titles テーブル を emp_no で結合して、
emp_no が、10010 ~ 10100 の間 かつ、to_date が、9999-01-01 と一致する
レコード(行)を抽出する。
ただし、列は、emp_no, first_name, last_name, titles
SELECT
cde.*,
d.dept_name
FROM
current_dept_emp AS cde
INNER JOIN departments AS d
ON cde.dept_no = d.dept_no
;
言語化すると =>
current_dept_empテーブル(cde)と、departments(d)テーブル を dept_no で結合して、
cde の列名 全て(cde.*) と、d の列名にある dept_name の列を抽出する。
SELECT
dept_name,
MAX(salary)
FROM
current_dept_emp AS cde
INNER JOIN departments AS d
ON cde.dept_no = d.dept_no
INNER JOIN salaries AS s
ON cde.emp_no = s.emp_no
WHERE
cde.to_date = '9999-01-01'
GROUP BY
d.dept_name
LIMIT 10;
言語化すると =>
current_dept_empテーブルと、departmentsテーブル を共通する dept_no で結合して
さらに、その結合されたテーブルと、salariesテーブルを 共通する emp_no で、結合する。
その上で、current_dept_empテーブルの to_date が、 '9999-01-01' と一致するレコードを取得する。
また、departmentsテーブルの1つの要素である dept_name で区切って、その中で、
salary の最大値 と dept_name の2列で、抽出する。ただし、10行以内で。
SELECT
dm.*,
d.dept_name,
s.salary
FROM
dept_manager AS dm
INNER JOIN departments AS d
ON dm.dept_no = d.dept_no
INNER JOIN salaries AS s
ON dm.emp_no = s.emp_no
WHERE
dm.to_date = '9999-01-01'
AND s.to_date = '9999-01-01'
;
言語化すると =>
dept_managerテーブル(dm)と、departmentsテーブル(d) を共通する dept_no で結合して
さらに、その結合されたテーブルと、salariesテーブル(s)を 共通する emp_no で、結合する。
また、dm テーブル の to_date 値が、9999-01-01 と一致、かつ、
s テーブルの to_date 値が、9999-01-01 と一致するレコードを取得する。
最後に、dm テーブルの列全てと、dテーブルの dept_name 列、sテーブルの salary 列 を抽出する。
### SQL 読み込まれる順番 1. FROM: クエリの対象となるテーブル（またはビュー）を指定 2. WHERE: 条件に基づいて行を取得 3. GROUP BY: グループ化の基準となる列を指定 4. HAVING: GROUP BY で取得した結果をさらに 絞る 5. SELECT: フィルタリングおよびグループ化されたデータから必要な列を選択 6. ORDER BY: 結果の並べ替え。 ASC, DESC など 7. LIMIT（またはTOPなど）: 取得する行を指定し制限する
1. /* 上下２つの記号(/**/)を使って、挟んだ範囲が、 コメントになる */ 2. -- ここがコメントになる。 ハイフン2つ + 半角スペース1つ 3. # シャープの横が、コメントになる。 シャープ1つ + 半角スペース1つ 例： /* 給与が平均以上の従業員番号 */ SELECT DISTINCT(emp_no) -- 従業員番号の重複を排除 FROM salaries # 給与テーブル WHERE salary >= salary の平均値 LIMIT 10;
・ salary が平均以上の emp_no を取得する
SELECT
DISTINCT(emp_no)
FROM
salaries
WHERE
salary >= (
SELECT
AVG(salary)
FROM
salaries
)
LIMIT 10;
上記は、以下を意味している。
SELECT
DISTINCT(emp_no)
FROM
salaries
WHERE
salary >= salary の平均値
LIMIT 10;
番号 10001 ~ 10100 の中で、それぞれの性別で最高年齢の人の性別、
誕生日、first_name, last_name を抽出する。
SELECT
gender,
birth_date,
first_name,
last_name
FROM
employees AS e1
WHERE
emp_no BETWEEN 10001 AND 10100
AND birth_date = (
SELECT
MIN(birth_date)
FROM
employees AS e2
WHERE
emp_no BETWEEN 10001 AND 10100
AND e1.gender = e2.gender
GROUP BY gender
)
;
+--------+------------+------------+-------------+
| gender | birth_date | first_name | last_name |
+--------+------------+------------+-------------+
| F | 1952-04-19 | Sumant | Peac |
| M | 1952-02-27 | Remzi | Waschkowski |
+--------+------------+------------+-------------+
2 rows in set
employees テーブルの中で、emp_no が 10,001 ~ 10,100 の中で、かつ
それぞれのジェンダーの中で、誕生日が1番古いの を抽出する
mysql> SELECT
-> MIN(birth_date),
-> gender
-> FROM
-> employees
-> WHERE
-> emp_no BETWEEN 10001 AND 10100
-> GROUP BY gender
-> ;
+-----------------+--------+
| MIN(birth_date) | gender |
+-----------------+--------+
| 1952-02-27 | M |
| 1952-04-19 | F |
+-----------------+--------+
2 rows in set
各従業員の最高給与の上位30位の従業員番号と最高給与金額を求めよう
SELECT
emp_no,
salary
FROM
salaries
WHERE
salary IN (
SELECT
DISTINCT(salary)
FROM
salaries
ORDER BY
salary DESC
)
ORDER BY
salary DESC
LIMIT 30;
+--------+--------+
| emp_no | salary |
+--------+--------+
| 43624 | 158220 |
| 43624 | 157821 |
| 254466 | 156286 |
...
...
...
| 266526 | 151080 |
| 237542 | 150994 |
| 493158 | 150993 |
+--------+--------+
30 rows in set
データがある列のみ結合
外部結合より、高速
$ SELECT <列名>, ...
FROM <テーブル名1> INNER JOIN <テーブル名2>
ON <テーブル名1.列名> = <テーブル名2.列名>;
AS構文：
hoge AS a これの意味は、hoge を a と名づける。
例：
$ SELECT *
FROM hoge AS a INNER JOIN piyo AS b
ON a.columnA = b.columnB;
データがない列の値は、「NULL」にして結合
$ SELECT <列名>, ...
FROM <テーブル名1> LEFT OUTER JOIN <テーブル名2>
ON <テーブル名1.列名> = <テーブル名2.列名>;
・ LEFT OUTER JOIN テーブル名1 が元のテーブルになる。
・ RIGHT OUTER JOIN テーブル名2 が元のテーブルになる。
例：
$ SELECT *
FROM hoge AS a
LEFT OUTER JOIN piyo AS b
ON a.columnA = b.columnB;
mysql> SELECT
-> e.emp_no,
-> e.first_name,
-> e.gender,
-> d.dept_no
-> FROM
-> employees AS e INNER JOIN dept_manager AS d
-> ON e.emp_no = d.emp_no
-> ;
+--------+-------------+--------+---------+
| emp_no | first_name | gender | dept_no |
+--------+-------------+--------+---------+
| 110022 | Margareta | M | d001 |
| 110039 | Vishwani | M | d001 |
| 110085 | Ebru | M | d002 |
| 110114 | Isamu | F | d002 |
| 110183 | Shirish | F | d003 |
| 110228 | Karsten | F | d003 |
| 110303 | Krassimir | F | d004 |
| 110344 | Rosine | F | d004 |
| 110386 | Shem | M | d004 |
| 110420 | Oscar | M | d004 |
| 110511 | DeForest | M | d005 |
| 110567 | Leon | F | d005 |
| 110725 | Peternela | F | d006 |
| 110765 | Rutger | F | d006 |
| 110800 | Sanjoy | F | d006 |
| 110854 | Dung | M | d006 |
| 111035 | Przemyslawa | M | d007 |
| 111133 | Hauke | M | d007 |
| 111400 | Arie | M | d008 |
| 111534 | Hilary | F | d008 |
| 111692 | Tonny | F | d009 |
| 111784 | Marjo | F | d009 |
| 111877 | Xiaobin | F | d009 |
| 111939 | Yuchang | M | d009 |
+--------+-------------+--------+---------+
24 rows in set
SELECT
d.dept_name,
e.first_name,
e.last_name,
dm.from_date,
dm.to_date
FROM
departments AS d
INNER JOIN dept_manager AS dm
ON d.dept_no = dm.dept_no
INNER JOIN employees AS e
ON dm.emp_no = e.emp_no
;
解説：
d テーブル の dept_no と dm テーブル の dept_no の共通部分をもつレコードを抽出。
さらに、
dm の emp_no と e テーブルの emp_no の共通部分をもつレコードを抽出。
その上で、以下の列を表示する
d.dept_name,
e.first_name,
e.last_name,
dm.from_date,
dm.to_date
+--------------------+-------------+--------------+------------+------------+
| dept_name | first_name | last_name | from_date | to_date |
+--------------------+-------------+--------------+------------+------------+
| Customer Service | Tonny | Butterworth | 1985-01-01 | 1988-10-17 |
| Customer Service | Marjo | Giarratana | 1988-10-17 | 1992-09-08 |
| Customer Service | Xiaobin | Spinelli | 1992-09-08 | 1996-01-03 |
| Customer Service | Yuchang | Weedman | 1996-01-03 | 9999-01-01 |
| Development | DeForest | Hagimont | 1985-01-01 | 1992-04-25 |
| Development | Leon | DasSarma | 1992-04-25 | 9999-01-01 |
$ git commit前に、$ git stashを打つ
特定の作業を復元：$ git stash apply [stash名]
特定の作業を削除：$ git stash drop [stash名]
全ての作業を復元：$ git stash clear
% git st
On branch main
Changes not staged for commit:
modified: home.html
no changes added to commit (use "git add" and/or "git commit -a")
% git stash ※ <- ここ!!!
Saved working directory and index state WIP on main: ecd53dd third.htmlを追加
% git stash list ※ <- ここ!!!
stash@{0}: WIP on main: ecd53dd third.htmlを追加
% git stash apply ※ <- ここ!!!
On branch main
Changes not staged for commit:
modified: home.html
no changes added to commit (use "git add" and/or "git commit -a")
% git stash list
stash@{0}: WIP on main: ecd53dd third.htmlを追加
% git stash drop ※ <- ここ!!!
Dropped refs/stash@{0} (b68a24367c928c407bda2e40d9d127316740bdb9)
% git stash list
%
% git checkout home.html ※ <- ここ!!!：home.html という変更を無かったことにする
Updated 1 path from the index
% git st
On branch main
nothing to commit, working tree clean
$ SELECT * FROM employees ORDER BY <整列キー> <ASC/DESC>;
また、複数条件を指定することも可能。
$ SELECT * FROM employees ORDER BY birth_date DESC, hire_date ASC; 誕生日が大きい(=年齢が若い)順、かつ、入社日が古い順に並び替える
SUM, MIN, MAX, AVG, COUNT
COUNT：行数を取得する
COUNT(列名)：NULL を除く
COUNT(*)：NULL を含む
四捨五入：ROUND(四捨五入する値, 小数第 X 位) X = 0 ~
WHERE 句では、集積関数は、使えない
読み込まれる順番：FROM -> WHERE -> SELECT
集計関数と一緒に、使われることが多い。
GROUP BY で指定した 列以外を SELECT では指定できない。
なぜなら、GROUP BY の後に、SELECT 句が読み込まれるから。
各emp_no が何回登場しているかを表わしている。
mysql> SELECT
-> emp_no,
-> COUNT(*)
-> FROM
-> salaries
-> GROUP BY
-> emp_no
-> LIMIT 20;
+--------+----------+
| emp_no | COUNT(*) |
+--------+----------+
| 10001 | 17 |
| 10002 | 6 |
| 10003 | 7 |
| 10004 | 16 |
| 10005 | 13 |
| 10006 | 12 |
| 10007 | 14 |
| 10008 | 3 |
| 10009 | 18 |
| 10010 | 6 |
| 10011 | 7 |
| 10012 | 10 |
| 10013 | 17 |
| 10014 | 9 |
| 10015 | 1 |
| 10016 | 5 |
| 10017 | 10 |
| 10018 | 16 |
| 10019 | 4 |
| 10020 | 5 |
+--------+----------+
20 rows in set
例：従業員番号10001から10010の従業員ごとの最小給与と最大給与
mysql> SELECT
-> emp_no,
-> MAX(salary),
-> MIN(salary)
-> FROM
-> salaries
-> WHERE
-> emp_no BETWEEN 10001 AND 10010
-> GROUP BY
-> emp_no
-> LIMIT 20;
+--------+-------------+-------------+
| emp_no | MAX(salary) | MIN(salary) |
+--------+-------------+-------------+
| 10001 | 88958 | 60117 |
| 10002 | 72527 | 65828 |
| 10003 | 43699 | 40006 |
| 10004 | 74057 | 40054 |
| 10005 | 94692 | 78228 |
| 10006 | 60098 | 40000 |
| 10007 | 88070 | 56724 |
| 10008 | 52668 | 46671 |
| 10009 | 94443 | 60929 |
| 10010 | 80324 | 72488 |
+--------+-------------+-------------+
10 rows in set
$ SELECT emp_no, MAX(salary) FROM salaries GROUP BY emp_no HAVING MAX(salary) > 100000;
解説： emp_no 10001 ~ 10100 の中で、salaryの最小値が、40,000未満の emp_no と 最小値 を抽出する。 SELECT emp_no, MIN(salary) FROM salaries WHERE emp_no BETWEEN 10001 AND 10100 GROUP BY emp_no HAVING MIN(salary) > 40000 LIMIT 20;
pixel 3a 使ってますが、2022年の春に保証期限が終了してました。。。
とはいえ、次買うのは、ストレージの容量的には、2024年の夏になるだろうなと。
5a を次は、購入しようと考えていましたが、アップデート保証期限が、
2024 年 8 月
のため、無しですね。購入と同時に、保証が切れます()
Android update セキュリティ update Google Pixel 6a 2025 年 7 月 2027 年 7 月
なので、6a かな〜と。