記入日:2023-01-12 編集日:2023-01-12
SQL見るだけクエリ。今回は特別に前回のSQL記述の別バージョンを書いてみようと思います。
以下のsql_orderテーブルには、販売商品毎のレコードが入っております。
読み込みテーブルは前回と同じ以下になります。
テーブル名:sql_order
| id | order_id | name | item_id | price | quantity | size | datetime | status |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1 | 伊藤 明日香 | sku-0001 | 3000 | 1 | S | 2022-12-16 07:00:00 | 1 |
| 2 | 1 | 伊藤 明日香 | sku-0002 | 2500 | 3 | S | 2022-12-16 07:00:00 | 1 |
| 3 | 1 | 伊藤 明日香 | sku-0003 | 9000 | 1 | S | 2022-12-16 07:00:00 | 1 |
| 4 | 2 | 原田 和美 | sku-0001 | 3000 | 1 | L | 2022-12-16 10:00:00 | 1 |
| 5 | 2 | 原田 和美 | sku-0002 | 2500 | 1 | L | 2022-12-16 10:00:00 | 1 |
| 6 | 2 | 原田 和美 | sku-0003 | 9000 | 2 | L | 2022-12-16 10:00:00 | 1 |
| 7 | 3 | 高橋 由美子 | sku-0001 | 3000 | 1 | M | 2022-12-16 18:00:00 | 1 |
| 8 | 3 | 高橋 由美子 | sku-0002 | 2500 | 5 | S | 2022-12-16 18:00:00 | 1 |
| 9 | 3 | 高橋 由美子 | sku-0003 | 9000 | 1 | M | 2022-12-16 18:00:00 | 1 |
| 10 | 4 | 田中 明日香 | sku-0001 | 3000 | 1 | S | 2022-12-16 22:00:00 | 1 |
| 11 | 4 | 田中 明日香 | sku-0002 | 2500 | 1 | S | 2022-12-16 22:00:00 | 1 |
| 12 | 4 | 田中 明日香 | sku-0003 | 9000 | 2 | S | 2022-12-16 22:00:00 | 1 |
| 13 | 5 | 小林 美佐子 | sku-0001 | 3000 | 1 | L | 2022-12-17 10:00:00 | 1 |
| 14 | 5 | 小林 美佐子 | sku-0002 | 2500 | 1 | L | 2022-12-17 10:00:00 | 1 |
| 15 | 5 | 小林 美佐子 | sku-0003 | 9000 | 2 | L | 2022-12-17 10:00:00 | 1 |
| 16 | 6 | 渡辺 雄一 | sku-0001 | 3000 | 1 | S | 2022-12-18 08:00:00 | 1 |
| 17 | 6 | 渡辺 雄一 | sku-0002 | 2500 | 1 | S | 2022-12-18 08:00:00 | 1 |
| 18 | 6 | 渡辺 雄一 | sku-0003 | 9000 | 1 | S | 2022-12-18 08:00:00 | 1 |
| 19 | 7 | 佐藤 智子 | sku-0001 | 3000 | 12 | M | 2022-12-18 15:00:00 | 1 |
| 20 | 7 | 佐藤 智子 | sku-0002 | 2500 | 1 | S | 2022-12-18 15:00:00 | 1 |
| 21 | 7 | 佐藤 智子 | sku-0003 | 9000 | 1 | M | 2022-12-18 15:00:00 | 1 |
| 22 | 8 | 坂本 純子 | sku-0001 | 3000 | 1 | S | 2022-12-19 20:00:00 | 1 |
| 23 | 8 | 坂本 純子 | sku-0002 | 2500 | 1 | S | 2022-12-19 20:00:00 | 1 |
| 24 | 8 | 坂本 純子 | sku-0003 | 9000 | 3 | S | 2022-12-19 20:00:00 | 1 |
| 25 | 9 | 加藤 和子 | sku-0001 | 3000 | 1 | L | 2022-12-20 10:00:00 | 1 |
| 26 | 9 | 加藤 和子 | sku-0002 | 2500 | 8 | L | 2022-12-20 10:00:00 | 1 |
| 27 | 9 | 加藤 和子 | sku-0003 | 9000 | 1 | L | 2022-12-20 10:00:00 | 1 |
| 28 | 10 | 山口 晴子 | sku-0001 | 3000 | 1 | M | 2022-12-20 19:00:00 | 1 |
| 29 | 10 | 山口 晴子 | sku-0002 | 2500 | 1 | L | 2022-12-20 19:00:00 | 1 |
| 30 | 10 | 山口 晴子 | sku-0003 | 9000 | 3 | L | 2022-12-20 19:00:00 | 1 |
この記事を読むと(約5分)
CASE式を使った、クロス集計の基本形を知る事ができます。購入者毎の集計や、販売日毎の集計なども、同じような形で実現できます。
売上レコードを、顧客でグループ化しながら、各人の商品・サイズ毎の販売個数を合計していきます。最後に各人毎の販売総数も計算しています。
さていつもの様に、テーブルの情報を取得するSQLに関して、注目する部分は、以下の20~23行目です。
SELECT name , ' . $query_source . ' SUM(quantity) AS "total" FROM sql_order GROUP BY order_id この部分で、各商品毎の条件に一致していれば合計、そうで無ければ0 を、顧客毎(実際にはorder_id毎に)に集計していっています。
今回は前回の記述方法に比べ随分とシンプルになったかと思います。
これは、商品・サイズ毎の個数を1種類ずつ計算するための記述部分を事前に作成し変数という形にしてSQL文を書く事でシンプルになりました。
4~13行目がその部分になります。
この記述の方が、見え方もスッキリし汎用的にもなったかと思います。
try {
include_once '../model/class.php';
$query_source = NULL;
$items = array('sku-0001', 'sku-0002', 'sku-0003');
$sizes = array('S', 'M', 'L');
foreach($items as $i => $item_id) {
foreach($sizes as $size) {
$query_source .= 'SUM(CASE WHEN item_id = "' . $item_id . '" AND
size = "' . $size . '" THEN quantity ELSE 0 END) AS "' . ($i + 1) . $size . '" ,';
}
}
// データベース接続
$database = new Database();
$db = $database->connect();
// SQLを準備し、パラメータをバインドする
$query = 'SELECT name , ' . $query_source . '
SUM(quantity) AS "total"
FROM sql_order
GROUP BY order_id';
$stmt = $db->prepare($query);
// 実行する
$stmt->execute();
// 結果を取得する
$result = $stmt->fetchAll(PDO::FETCH_ASSOC);
print_r($result);
// データベースから切断する
$database->disconnect();
} catch(PDOException $e) {
echo $e->getMessage();
}
これを実行すると、二次元連想配列で、取得することができます。
Array
(
[0] => Array
(
[name] => 伊藤 明日香
[1S] => 1
[1M] => 0
[1L] => 0
[2S] => 3
[2M] => 0
[2L] => 0
[3S] => 1
[3M] => 0
[3L] => 0
[total] => 5
)
[1] => Array
(
[name] => 山口 晴子
[1S] => 0
[1M] => 1
[1L] => 0
[2S] => 0
[2M] => 0
[2L] => 1
[3S] => 0
[3M] => 0
[3L] => 3
[total] => 5
)
[2] => Array
(
[name] => 原田 和美
[1S] => 0
[1M] => 0
[1L] => 1
[2S] => 0
[2M] => 0
[2L] => 1
[3S] => 0
[3M] => 0
[3L] => 2
[total] => 4
)
[3] => Array
(
[name] => 高橋 由美子
[1S] => 0
[1M] => 1
[1L] => 0
[2S] => 5
[2M] => 0
[2L] => 0
[3S] => 0
[3M] => 1
[3L] => 0
[total] => 7
)
[4] => Array
(
[name] => 田中 明日香
[1S] => 1
[1M] => 0
[1L] => 0
[2S] => 1
[2M] => 0
[2L] => 0
[3S] => 2
[3M] => 0
[3L] => 0
[total] => 4
)
[5] => Array
(
[name] => 小林 美佐子
[1S] => 0
[1M] => 0
[1L] => 1
[2S] => 0
[2M] => 0
[2L] => 1
[3S] => 0
[3M] => 0
[3L] => 2
[total] => 4
)
[6] => Array
(
[name] => 渡辺 雄一
[1S] => 1
[1M] => 0
[1L] => 0
[2S] => 1
[2M] => 0
[2L] => 0
[3S] => 1
[3M] => 0
[3L] => 0
[total] => 3
)
[7] => Array
(
[name] => 佐藤 智子
[1S] => 0
[1M] => 12
[1L] => 0
[2S] => 1
[2M] => 0
[2L] => 0
[3S] => 0
[3M] => 1
[3L] => 0
[total] => 14
)
[8] => Array
(
[name] => 坂本 純子
[1S] => 1
[1M] => 0
[1L] => 0
[2S] => 1
[2M] => 0
[2L] => 0
[3S] => 3
[3M] => 0
[3L] => 0
[total] => 5
)
[9] => Array
(
[name] => 加藤 和子
[1S] => 0
[1M] => 0
[1L] => 1
[2S] => 0
[2M] => 0
[2L] => 8
[3S] => 0
[3M] => 0
[3L] => 1
[total] => 10
)
)
| 名前 | 1S | 1M | 1L | 2S | 2M | 2L | 3S | 3M | 3L | 合計数 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
伊藤 明日香 |
1 |
0 |
0 |
3 |
0 |
0 |
1 |
0 |
0 |
5 |
山口 晴子 |
0 |
1 |
0 |
0 |
0 |
1 |
0 |
0 |
3 |
5 |
原田 和美 |
0 |
0 |
1 |
0 |
0 |
1 |
0 |
0 |
2 |
4 |
高橋 由美子 |
0 |
1 |
0 |
5 |
0 |
0 |
0 |
1 |
0 |
7 |
田中 明日香 |
1 |
0 |
0 |
1 |
0 |
0 |
2 |
0 |
0 |
4 |
小林 美佐子 |
0 |
0 |
1 |
0 |
0 |
1 |
0 |
0 |
2 |
4 |
渡辺 雄一 |
1 |
0 |
0 |
1 |
0 |
0 |
1 |
0 |
0 |
3 |
佐藤 智子 |
0 |
12 |
0 |
1 |
0 |
0 |
0 |
1 |
0 |
14 |
坂本 純子 |
1 |
0 |
0 |
1 |
0 |
0 |
3 |
0 |
0 |
5 |
加藤 和子 |
0 |
0 |
1 |
0 |
0 |
8 |
0 |
0 |
1 |
10 |
SQLの使いどころ
サイトに大量の情報を掲載することは、ユーザーにとってとても便利なことです。しかし、情報が多すぎると、目的の情報を見つけるのが困難になります。そのため、SQLを使用することで、情報を効率的に管理することができます。
SQLを使用することで、データベース内の情報を検索したり、フィルタリングしたりすることができます。これにより、ユーザーは目的の情報をスムーズかつ簡単に見つけることができます。
また、SQLを使用することで、データを集計したり、統合したりすることもできます。これにより、ユーザーはさまざまな視点から情報を分析することができます。つまり、サイトに多くの情報を掲載することが重要である一方で、その情報を効率的かつ簡単に管理することが求められる場合には、SQLが不可欠であるといえます。
KK
機械工学を専攻。工業デザイナーとして、国内及び海外の自動車・搬送ラインの設計などに従事した後、2003年にウェブシステム会社を設立。UI設計やウェブシステムの開発、DX化のディレクションなどを行っています。