📦 Step 9: GROUP BYでグループ化

カテゴリ別や月別に集計しよう！

📋 このステップで学ぶこと

GROUP BYとは何か、なぜ必要か
カテゴリ別、都道府県別などの集計方法
HAVINGでグループに条件指定
WHEREとHAVINGの違い
複数列でのグループ化
DISTINCTで重複を除外

🎯 1. GROUP BYとは？

1-1. なぜGROUP BYが必要なのか

前のStep 8では、データ全体の集計（全商品の平均価格など）を学びました。

でも実際の仕事では、「カテゴリごとの平均価格」や「月ごとの売上」のように、グループに分けて集計したいことが多いです。

🤔 実務でよくある質問

「カテゴリごとの商品数と平均価格は？」
「都道府県ごとの顧客数は？」
「月ごとの売上合計は？」
「担当者ごとの成約件数は？」
「年齢層ごとの購入傾向は？」

このような「〇〇ごとの集計」をするのがGROUP BY（グループバイ）です。

1-2. GROUP BYの仕組み

GROUP BYは、データをグループに分けて、それぞれのグループで集計します。

例えば、「カテゴリごとの商品数」を求める場合：

💡 GROUP BYの処理の流れ

まず、全データをカテゴリで分類する（果物グループ、野菜グループ、飲料グループ…）
次に、各グループの件数を数える
最後に、グループごとの結果を1行ずつ表示する

1-3. GROUP BYの基本構文

📝 GROUP BYの基本構文

SELECT グループ化する列, 集計関数(列名)
FROM テーブル名
GROUP BY グループ化する列;

📌 構文のポイント

部分	意味
`SELECT グループ化する列`	グループの名前（カテゴリ名など）を表示
`集計関数(列名)`	各グループで計算する内容
`GROUP BY グループ化する列`	どの列でグループ分けするか指定

📊 2. 練習用テーブルの準備

2-1. テーブルを作成する

今回は「商品」テーブルと「注文」テーブルの2つを使います。

ステップ1：商品テーブルを作成

※横にスクロールできます

CREATE TABLE 商品 (
    商品ID INTEGER PRIMARY KEY,
    商品名 TEXT NOT NULL,
    価格 INTEGER NOT NULL,
    カテゴリ TEXT,
    在庫数 INTEGER
);

ステップ2：商品データを追加

※横にスクロールできます

INSERT INTO 商品 VALUES
(1, ‘りんご’, 150, ‘果物’, 30),
(2, ‘みかん’, 100, ‘果物’, 50),
(3, ‘バナナ’, 120, ‘果物’, 40),
(4, ‘ぶどう’, 300, ‘果物’, 20),
(5, ‘トマト’, 200, ‘野菜’, 25),
(6, ‘きゅうり’, 80, ‘野菜’, 35),
(7, ‘にんじん’, 90, ‘野菜’, 45),
(8, ‘オレンジジュース’, 160, ‘飲料’, 20),
(9, ‘りんごジュース’, 180, ‘飲料’, 15),
(10, ‘お茶’, 120, ‘飲料’, 60),
(11, ‘コーヒー’, 200, ‘飲料’, 30),
(12, ‘チョコレート’, 250, ‘お菓子’, 45);

ステップ3：注文テーブルを作成

※横にスクロールできます

CREATE TABLE 注文 (
    注文ID INTEGER PRIMARY KEY,
    顧客名 TEXT NOT NULL,
    都道府県 TEXT,
    金額 INTEGER NOT NULL,
    注文日 TEXT
);

ステップ4：注文データを追加

※横にスクロールできます

INSERT INTO 注文 VALUES
(1, ‘田中太郎’, ‘東京都’, 1500, ‘2024-11-01’),
(2, ‘山田花子’, ‘大阪府’, 2300, ‘2024-11-03’),
(3, ‘佐藤次郎’, ‘東京都’, 800, ‘2024-11-05’),
(4, ‘田中太郎’, ‘東京都’, 3200, ‘2024-11-10’),
(5, ‘鈴木一郎’, ‘神奈川県’, 1200, ‘2024-11-12’),
(6, ‘山田花子’, ‘大阪府’, 4500, ‘2024-11-15’),
(7, ‘高橋美咲’, ‘福岡県’, 900, ‘2024-11-18’),
(8, ‘佐藤次郎’, ‘東京都’, 2800, ‘2024-11-20’),
(9, ‘伊藤健太’, ‘大阪府’, 1800, ‘2024-11-22’),
(10, ‘渡辺明’, ‘神奈川県’, 2500, ‘2024-11-25’);

2-2. 作成したテーブルの内容

📋 商品テーブル（12件のデータ）

商品ID	商品名	価格	カテゴリ	在庫数
1	りんご	150	果物	30
2	みかん	100	果物	50
3	バナナ	120	果物	40
4	ぶどう	300	果物	20
5	トマト	200	野菜	25
6	きゅうり	80	野菜	35
7	にんじん	90	野菜	45
8	オレンジジュース	160	飲料	20
9	りんごジュース	180	飲料	15
10	お茶	120	飲料	60
11	コーヒー	200	飲料	30
12	チョコレート	250	お菓子	45

カテゴリは「果物」「野菜」「飲料」「お菓子」の4種類です。

📋 注文テーブル（10件のデータ）

注文ID	顧客名	都道府県	金額	注文日
1	田中太郎	東京都	1500	2024-11-01
2	山田花子	大阪府	2300	2024-11-03
3	佐藤次郎	東京都	800	2024-11-05
4	田中太郎	東京都	3200	2024-11-10
5	鈴木一郎	神奈川県	1200	2024-11-12
6	山田花子	大阪府	4500	2024-11-15
7	高橋美咲	福岡県	900	2024-11-18
8	佐藤次郎	東京都	2800	2024-11-20
9	伊藤健太	大阪府	1800	2024-11-22
10	渡辺明	神奈川県	2500	2024-11-25

都道府県は「東京都」「大阪府」「神奈川県」「福岡県」の4種類です。

📊 3. 基本的なGROUP BY

3-1. カテゴリごとの商品数を数える

商品をカテゴリごとに分けて、それぞれ何種類あるか数えてみましょう。

※横にスクロールできます

SELECT カテゴリ, COUNT(*) AS 商品数
FROM 商品
GROUP BY カテゴリ;

📌 このSQLの意味

部分	意味	なぜ必要？
`SELECT カテゴリ`	カテゴリ名を表示	どのグループの結果か分かるようにするため
`COUNT(*) AS 商品数`	各グループの件数を数える	グループごとの商品数を知りたいから
`FROM 商品`	商品テーブルから	データの取得元を指定
`GROUP BY カテゴリ`	カテゴリでグループ分け	同じカテゴリをまとめるため

📋 実行結果

カテゴリ	商品数
果物	4
野菜	3
飲料	4
お菓子	1

果物は4種類、野菜は3種類、飲料は4種類、お菓子は1種類あることが分かりました！

3-2. カテゴリごとの平均価格を計算する

※横にスクロールできます

SELECT カテゴリ, ROUND(AVG(価格)) AS 平均価格
FROM 商品
GROUP BY カテゴリ;

📋 実行結果

カテゴリ	平均価格
果物	168
野菜	123
飲料	165
お菓子	250

お菓子の平均価格が最も高く、野菜が最も安いことが分かります。

3-3. 複数の集計を同時に行う

1つのクエリで、商品数・価格合計・平均価格・最高価格・最低価格を同時に表示できます。

※横にスクロールできます

SELECT 
    カテゴリ,
    COUNT(*) AS 商品数,
    SUM(価格) AS 価格合計,
    ROUND(AVG(価格)) AS 平均価格,
    MAX(価格) AS 最高価格,
    MIN(価格) AS 最低価格
FROM 商品
GROUP BY カテゴリ;

📋 実行結果

カテゴリ	商品数	価格合計	平均価格	最高価格	最低価格
果物	4	670	168	300	100
野菜	3	370	123	200	80
飲料	4	660	165	200	120
お菓子	1	250	250	250	250

⚠️ GROUP BYの重要なルール

SELECT句に書ける列は、以下の2種類だけです：

GROUP BYで指定した列（例：カテゴリ）
集計関数（例：COUNT(*)、SUM(価格)など）

これ以外の列をSELECTに書くとエラーになります。

🔍 4. WHEREとGROUP BYの組み合わせ

4-1. 先に絞り込んでから集計する

WHERE句を使って、集計する前にデータを絞り込むことができます。

例えば、「価格が150円以上の商品だけを対象に、カテゴリごとの商品数を調べたい」という場合：

※横にスクロールできます

SELECT カテゴリ, COUNT(*) AS 商品数
FROM 商品
WHERE 価格 >= 150
GROUP BY カテゴリ;

📌 このSQLの処理順序

FROM：商品テーブルからデータを取得
WHERE：価格 >= 150 のデータだけに絞り込む
GROUP BY：絞り込んだデータをカテゴリでグループ化
SELECT：カテゴリと件数を表示

📋 実行結果

カテゴリ	商品数
果物	2
野菜	1
飲料	3
お菓子	1

150円以上の商品だけを対象にした結果です。果物は4種類ありましたが、150円以上は2種類（りんご、ぶどう）だけです。

4-2. 都道府県ごとの売上集計

注文テーブルを使って、都道府県ごとの注文件数と売上合計を調べてみましょう。

※横にスクロールできます

SELECT 
    都道府県,
    COUNT(*) AS 注文件数,
    SUM(金額) AS 売上合計
FROM 注文
GROUP BY 都道府県;

📋 実行結果

都道府県	注文件数	売上合計
東京都	4	8300
大阪府	3	8600
神奈川県	2	3700
福岡県	1	900

大阪府は注文件数は3件ですが、売上合計は最も多いです。

🎯 5. HAVING – グループに条件をつける

5-1. HAVINGとは？

WHERE句は集計「前」のデータに条件をつけますが、HAVING句は集計「後」のグループに条件をつけます。

💡 WHEREとHAVINGの違い

句	タイミング	対象	例
WHERE	グループ化の前	個々の行	価格 >= 150
HAVING	グループ化の後	グループ	COUNT(*) >= 3

例えば、「商品数が3種類以上のカテゴリだけを表示したい」という場合を考えます。

これは「グループ化した後の件数」に条件をつけているので、HAVINGを使います。

5-2. HAVINGの基本構文

📝 HAVINGの基本構文

SELECT グループ化する列, 集計関数(列名)
FROM テーブル名
GROUP BY グループ化する列
HAVING 集計関数(列名) 条件;

5-3. 商品数が3種類以上のカテゴリだけ表示

※横にスクロールできます

SELECT カテゴリ, COUNT(*) AS 商品数
FROM 商品
GROUP BY カテゴリ
HAVING COUNT(*) >= 3;

📌 このSQLの処理順序

FROM：商品テーブルからデータを取得
GROUP BY：カテゴリでグループ化
集計：各グループのCOUNT(*)を計算
HAVING：COUNT(*) >= 3 のグループだけを残す
SELECT：結果を表示

📋 実行結果

カテゴリ	商品数
果物	4
野菜	3
飲料	4

「お菓子」は1種類しかないので、条件（3種類以上）に合わないため表示されません。

5-4. 平均価格が150円以上のカテゴリ

※横にスクロールできます

SELECT 
    カテゴリ,
    COUNT(*) AS 商品数,
    ROUND(AVG(価格)) AS 平均価格
FROM 商品
GROUP BY カテゴリ
HAVING AVG(価格) >= 150;

📋 実行結果

カテゴリ	商品数	平均価格
果物	4	168
飲料	4	165
お菓子	1	250

野菜の平均価格は123円なので、150円以上という条件に合わないため表示されません。

5-5. WHEREとHAVINGを両方使う

WHERE句とHAVING句は同時に使うことができます。

例：「200円未満の商品だけを対象に、カテゴリごとの商品数を集計し、2種類以上のカテゴリだけ表示」

※横にスクロールできます

SELECT 
    カテゴリ,
    COUNT(*) AS 商品数,
    ROUND(AVG(価格)) AS 平均価格
FROM 商品
WHERE 価格 < 200
GROUP BY カテゴリ
HAVING COUNT(*) >= 2;

📌 このSQLの処理順序

FROM：商品テーブルからデータを取得
WHERE：価格 < 200 の商品だけに絞り込み（7件）
GROUP BY：カテゴリでグループ化
集計：COUNT(*)とAVG(価格)を計算
HAVING：COUNT(*) >= 2 のグループだけを残す
SELECT：結果を表示

📋 実行結果

カテゴリ	商品数	平均価格
果物	3	123
野菜	3	123
飲料	2	140

200円未満の商品だけを対象にしたので、果物は3種類（ぶどう300円は除外）、飲料は2種類（コーヒー200円は除外）になりました。お菓子は0種類（チョコレート250円は除外）なので表示されません。

⚠️ WHEREとHAVINGの使い分け

条件の内容	使う句	例
個々の行の値	WHERE	価格 >= 150
集計関数の結果	HAVING	COUNT(*) >= 3

覚え方：集計関数を条件に使いたい → HAVING、それ以外 → WHERE

📦 6. 複数列でのグループ化

6-1. なぜ複数列でグループ化するのか

GROUP BYには、複数の列を指定することができます。これにより、より細かい分類での集計ができます。

🤔 複数列グループ化が必要な場面

「都道府県ごと、さらに顧客ごとの売上」
「年ごと、さらに月ごとの売上」
「カテゴリごと、さらに価格帯ごとの商品数」

6-2. 都道府県 × 顧客名でグループ化

※横にスクロールできます

SELECT 
    都道府県,
    顧客名,
    COUNT(*) AS 注文件数,
    SUM(金額) AS 売上合計
FROM 注文
GROUP BY 都道府県, 顧客名;

📌 このSQLの意味

GROUP BY 都道府県, 顧客名 – 「都道府県」と「顧客名」の組み合わせでグループ化
例：「東京都・田中太郎」と「東京都・佐藤次郎」は別のグループになる

📋 実行結果

都道府県	顧客名	注文件数	売上合計
東京都	田中太郎	2	4700
東京都	佐藤次郎	2	3600
大阪府	山田花子	2	6800
大阪府	伊藤健太	1	1800
神奈川県	鈴木一郎	1	1200
神奈川県	渡辺明	1	2500
福岡県	高橋美咲	1	900

山田花子さん（大阪府）が最も売上合計が高いです。

6-3. ORDER BYと組み合わせて見やすくする

複数列でグループ化した結果は、ORDER BYで並び替えると見やすくなります。

※横にスクロールできます

SELECT 
    都道府県,
    顧客名,
    COUNT(*) AS 注文件数,
    SUM(金額) AS 売上合計
FROM 注文
GROUP BY 都道府県, 顧客名
ORDER BY 都道府県, 売上合計 DESC;

📋 実行結果

都道府県	顧客名	注文件数	売上合計
神奈川県	渡辺明	1	2500
神奈川県	鈴木一郎	1	1200
大阪府	山田花子	2	6800
大阪府	伊藤健太	1	1800
東京都	田中太郎	2	4700
東京都	佐藤次郎	2	3600
福岡県	高橋美咲	1	900

都道府県ごとに、売上合計が多い順に並んでいます。

✨ 7. DISTINCT – 重複を除外

7-1. DISTINCTとは？

DISTINCT（ディスティンクト）は、重複を除外して、ユニークな値だけを取得する機能です。

英語で「distinct」は「異なる、別々の」という意味です。

📝 DISTINCTの基本構文

SELECT DISTINCT 列名 FROM テーブル名;

7-2. DISTINCTなしとありの比較

DISTINCTなし（重複あり）：

※横にスクロールできます

SELECT カテゴリ FROM 商品;

📋 実行結果（12行）

カテゴリ
果物
果物
果物
果物
野菜
野菜
野菜
飲料
飲料
飲料
飲料
お菓子

商品の数だけ行が表示され、同じカテゴリが何度も出てきます。

DISTINCTあり（重複なし）：

※横にスクロールできます

SELECT DISTINCT カテゴリ FROM 商品;

📋 実行結果（4行）

カテゴリ
果物
野菜
飲料
お菓子

重複が除外され、ユニークな4種類だけが表示されます。

7-3. DISTINCTの活用例

例1：注文があった都道府県の一覧

※横にスクロールできます

SELECT DISTINCT 都道府県 FROM 注文 ORDER BY 都道府県;

📋 実行結果

都道府県
神奈川県
大阪府
東京都
福岡県

例2：注文した顧客の一覧

※横にスクロールできます

SELECT DISTINCT 顧客名 FROM 注文 ORDER BY 顧客名;

📋 実行結果

顧客名
伊藤健太
佐藤次郎
山田花子
田中太郎
鈴木一郎
高橋美咲
渡辺明

田中太郎さんと佐藤次郎さんは2回ずつ注文していますが、DISTINCTで重複が除外されています。

7-4. COUNT(DISTINCT 列名) – ユニークな値の数を数える

COUNT()の中でDISTINCTを使うと、ユニークな値の数を数えられます。

※横にスクロールできます

SELECT COUNT(DISTINCT 顧客名) AS 顧客数 FROM 注文;

📋 実行結果

顧客数
7

注文した顧客は7人です（重複を除いた人数）。

比較のため、DISTINCTなしでCOUNTすると：

※横にスクロールできます

SELECT COUNT(顧客名) AS 注文件数 FROM 注文;

📋 実行結果

注文件数
10

注文件数は10件です（同じ顧客の複数注文も含む）。

⚠️ DISTINCTとGROUP BYの違い

機能	用途	集計関数
DISTINCT	重複を除いて一覧表示	使えない
GROUP BY	グループ化して集計	使える

使い分け：単に一覧を見たい → DISTINCT、集計したい → GROUP BY

📈 8. ORDER BYと組み合わせる

8-1. 集計結果を並び替える

GROUP BYの結果は、ORDER BYで並び替えることができます。

例1：売上合計が多い順にランキング

※横にスクロールできます

SELECT 
    都道府県,
    COUNT(*) AS 注文件数,
    SUM(金額) AS 売上合計
FROM 注文
GROUP BY 都道府県
ORDER BY 売上合計 DESC;

📋 実行結果

都道府県	注文件数	売上合計
大阪府	3	8600
東京都	4	8300
神奈川県	2	3700
福岡県	1	900

売上合計ランキングでは大阪府が1位です。

8-2. LIMITと組み合わせてトップNを取得

例2：売上トップ3の都道府県

※横にスクロールできます

SELECT 
    都道府県,
    SUM(金額) AS 売上合計
FROM 注文
GROUP BY 都道府県
ORDER BY 売上合計 DESC
LIMIT 3;

📋 実行結果

都道府県	売上合計
大阪府	8600
東京都	8300
神奈川県	3700

8-3. SQLの書き順と実行順序

📌 SQL文の書き順と実行順序

書き順	句	実行順	説明
1	SELECT	5	表示する列を選択
2	FROM	1	テーブルを指定
3	WHERE	2	行を絞り込み
4	GROUP BY	3	グループ化
5	HAVING	4	グループを絞り込み
6	ORDER BY	6	並び替え
7	LIMIT	7	件数を制限

ポイント：書く順番と実行される順番は違います。特にWHEREとHAVINGの順番に注意！

📝 Step 9 のまとめ

✅ このステップで学んだこと

機能	書き方	用途
GROUP BY	`GROUP BY 列名`	データをグループ化して集計
HAVING	`HAVING 集計関数条件`	グループに条件をつける
WHERE + GROUP BY	`WHERE 条件 GROUP BY 列名`	先に絞り込んでから集計
複数列GROUP BY	`GROUP BY 列1, 列2`	より細かい分類で集計
DISTINCT	`SELECT DISTINCT 列名`	重複を除いて一覧表示
COUNT(DISTINCT)	`COUNT(DISTINCT 列名)`	ユニークな値の数を数える

💡 WHEREとHAVINGの使い分け

条件の内容	使う句	例
個々の行の値	WHERE	価格 >= 150、カテゴリ = ‘果物’
集計関数の結果	HAVING	COUNT(*) >= 3、AVG(価格) >= 200

🎯 次のステップへ

GROUP BYでグループ別の集計ができるようになりました！

次のStep 10では、テーブルの結合（JOIN）を学びます。複数のテーブルを組み合わせて、より高度なデータ分析ができるようになります。

📝 練習問題

GROUP BYとHAVINGを使いこなせるように練習しましょう！

問題 1 基本

カテゴリごとの商品数

商品テーブルから、カテゴリごとの商品数を表示してください。

※横にスクロールできます

SELECT カテゴリ, COUNT(*) AS 商品数
FROM 商品
GROUP BY カテゴリ;

解説：GROUP BY カテゴリでカテゴリごとにグループ化し、COUNT(*)で各グループの件数を数えます。

問題 2 基本

カテゴリごとの平均価格

商品テーブルから、カテゴリごとの平均価格を計算してください。整数に丸めて表示してください。

※横にスクロールできます

SELECT カテゴリ, ROUND(AVG(価格)) AS 平均価格
FROM 商品
GROUP BY カテゴリ;

解説：AVG()で平均を計算し、ROUND()で整数に丸めます。

問題 3 基本

都道府県ごとの注文件数

注文テーブルから、都道府県ごとの注文件数を表示してください。

※横にスクロールできます

SELECT 都道府県, COUNT(*) AS 注文件数
FROM 注文
GROUP BY 都道府県;

解説：都道府県でグループ化して、各都道府県の注文件数を数えます。

問題 4 基本

カテゴリの一覧

商品テーブルから、重複を除いて全てのカテゴリを一覧表示してください。

※横にスクロールできます

SELECT DISTINCT カテゴリ FROM 商品;

解説：DISTINCTで重複を除外します。集計が不要な場合はGROUP BYより簡潔です。

問題 5 応用

カテゴリごとの詳細統計

商品テーブルから、カテゴリごとに商品数、価格合計、平均価格、最高価格、最低価格を表示してください。

※横にスクロールできます

SELECT 
    カテゴリ,
    COUNT(*) AS 商品数,
    SUM(価格) AS 価格合計,
    ROUND(AVG(価格)) AS 平均価格,
    MAX(価格) AS 最高価格,
    MIN(価格) AS 最低価格
FROM 商品
GROUP BY カテゴリ;

解説：複数の集計関数を同時に使って、詳細な統計を取得します。

問題 6 応用

商品数が多いカテゴリ

商品テーブルから、商品数が3種類以上のカテゴリだけを表示してください。

※横にスクロールできます

SELECT カテゴリ, COUNT(*) AS 商品数
FROM 商品
GROUP BY カテゴリ
HAVING COUNT(*) >= 3;

解説：HAVING句で、集計結果（商品数）に条件をつけています。WHEREではなくHAVINGを使う点がポイントです。

問題 7 応用

高額商品のカテゴリ別集計

商品テーブルから、価格が150円以上の商品だけを対象に、カテゴリごとの商品数と平均価格を表示してください。

※横にスクロールできます

SELECT 
    カテゴリ,
    COUNT(*) AS 商品数,
    ROUND(AVG(価格)) AS 平均価格
FROM 商品
WHERE 価格 >= 150
GROUP BY カテゴリ;

解説：WHERE句で先に絞り込んでから、GROUP BYでグループ化します。

問題 8 応用

売上ランキング

注文テーブルから、都道府県ごとの売上合計を計算し、売上が多い順に表示してください。

※横にスクロールできます

SELECT 
    都道府県,
    SUM(金額) AS 売上合計
FROM 注文
GROUP BY 都道府県
ORDER BY 売上合計 DESC;

解説：GROUP BYで集計してから、ORDER BY DESC で降順に並び替えます。

問題 9 チャレンジ

WHEREとHAVINGの組み合わせ

商品テーブルから、価格が200円未満の商品だけを対象に、カテゴリごとの商品数と平均価格を表示してください。ただし、商品数が2種類以上のカテゴリだけを表示してください。

※横にスクロールできます

SELECT 
    カテゴリ,
    COUNT(*) AS 商品数,
    ROUND(AVG(価格)) AS 平均価格
FROM 商品
WHERE 価格 < 200
GROUP BY カテゴリ
HAVING COUNT(*) >= 2;

解説：WHERE（行の絞り込み）→ GROUP BY（グループ化）→ HAVING（グループの絞り込み）の順で処理されます。

問題 10 チャレンジ

売上トップ3

注文テーブルから、都道府県ごとの注文件数と売上合計を計算し、売上が多い上位3都道府県だけを表示してください。

※横にスクロールできます

SELECT 
    都道府県,
    COUNT(*) AS 注文件数,
    SUM(金額) AS 売上合計
FROM 注文
GROUP BY 都道府県
ORDER BY 売上合計 DESC
LIMIT 3;

解説：GROUP BYで集計し、ORDER BYで並び替え、LIMITで上位3件だけを取得します。

問題 11 チャレンジ

ユニークな顧客数

注文テーブルから、注文した顧客は全部で何人いるか（重複を除いて）調べてください。

※横にスクロールできます

SELECT COUNT(DISTINCT 顧客名) AS 顧客数 FROM 注文;

解説：COUNT()の中でDISTINCTを使って、重複を除いた件数を数えます。結果は7人です。

問題 12 チャレンジ

複数列でのグループ化

注文テーブルから、都道府県と顧客名の組み合わせごとに、注文件数と売上合計を表示してください。売上合計が多い順に並べてください。

※横にスクロールできます

SELECT 
    都道府県,
    顧客名,
    COUNT(*) AS 注文件数,
    SUM(金額) AS 売上合計
FROM 注文
GROUP BY 都道府県, 顧客名
ORDER BY 売上合計 DESC;

解説：複数の列でグループ化すると、より細かい分類での集計ができます。

問題 13 チャレンジ

平均価格が高いカテゴリ

商品テーブルから、カテゴリごとの商品数と平均価格を表示してください。ただし、平均価格が160円以上のカテゴリだけを、平均価格の高い順に表示してください。

※横にスクロールできます

SELECT 
    カテゴリ,
    COUNT(*) AS 商品数,
    ROUND(AVG(価格)) AS 平均価格
FROM 商品
GROUP BY カテゴリ
HAVING AVG(価格) >= 160
ORDER BY 平均価格 DESC;

解説：HAVINGで集計結果に条件をつけ、ORDER BYで並び替えます。

❓ よくある質問

Q1: GROUP BYを使わないとエラーになるのはなぜですか？

SELECT句に集計関数と通常の列が混在している場合、通常の列は必ずGROUP BYに含める必要があります。

例えば、SELECT カテゴリ, COUNT(*)と書いたら、GROUP BY カテゴリが必須です。これは「どの行のカテゴリを表示するか」を決めるためです。

Q2: WHEREとHAVINGはどう使い分けますか？

シンプルな覚え方：集計関数を条件に使いたい → HAVING、それ以外 → WHERE

WHERE：個々の行に条件（例：価格 >= 150）
HAVING：グループに条件（例：COUNT(*) >= 3）

Q3: DISTINCTとGROUP BYはどう違いますか？

DISTINCT：重複を除いて表示するだけ
GROUP BY：グループ化して集計関数が使える

単に一覧を見たいだけならDISTINCT、集計したい場合はGROUP BYを使います。

Q4: GROUP BYの順番は結果に影響しますか？

いいえ、結果は同じです。GROUP BY 都道府県, 顧客名とGROUP BY 顧客名, 都道府県は同じグループを作ります。

ただし、ORDER BYで明示的に並び替えないと、表示順は不定です。

Q5: NULLはグループ化でどう扱われますか？

NULL値は1つのグループとして扱われます。例えば、カテゴリがNULLの行は全て同じグループになります。

Q6: HAVINGでASで付けた名前は使えますか？

SQLiteでは使えますが、他のデータベース（MySQLの一部、PostgreSQLなど）では使えないことがあります。

安全のため、HAVINGでは集計関数をそのまま書く（例：HAVING COUNT(*) >= 3）のがおすすめです。

📝

学習メモ

SQL基礎 - Step 9

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