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）
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 |
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 |
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 |
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(^^)/
