記入日:2023-01-15 編集日:2023-01-15
SQL見るだけクエリ。今回は売上テーブルから、注文別に一番販売額の高い商品を取得してみようと思います。
以下のsql_orderテーブルには、注文商品ごとにレコードがインサートされています。
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)
グループごとにMAX関数を使って、一番高い値を抽出する方法を知る事ができます。また、INNER JOINを使い、必要なカラムをセレクトする事もおこないます。
売上レコードを、オーダーごとにグループ化しながら、その中で一番高い販売額の商品のみを取得していきます。 複数商品購入された中で何を沢山お金を出して買ったのかを判断する事ができます。
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9~28行目です。
まずは、売上レコード(sql_orderテーブル)から、グループ毎(order_id)に販売額(price*quantity)の最高値を取得します。
これだけですと、最高額の一覧は取得できますが、idや名前(name)などが取得できませんので、 INNER JOINを使って、その他のカラムも取得できるように、結合していきます。
try {
include_once '../model/class.php';
// 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
A.id,
A.name,
A.item_id,
A.price,
A.quantity,
A.price*A.quantity AS total,
A.order_id
FROM
sql_order AS A
INNER JOIN (SELECT
order_id,
MAX(price*quantity) AS MaxPrice
FROM
sql_order
GROUP BY
order_id) AS B
ON A.order_id = B.order_id
AND A.price*A.quantity = B.MaxPrice
ORDER BY id ASC';
$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
(
[id] => 3
[name] => 伊藤 明日香
[item_id] => sku-0003
[price] => 9000
[quantity] => 1
[total] => 9000
[order_id] => 1
)
[1] => Array
(
[id] => 6
[name] => 原田 和美
[item_id] => sku-0003
[price] => 9000
[quantity] => 2
[total] => 18000
[order_id] => 2
)
[2] => Array
(
[id] => 8
[name] => 高橋 由美子
[item_id] => sku-0002
[price] => 2500
[quantity] => 5
[total] => 12500
[order_id] => 3
)
[3] => Array
(
[id] => 12
[name] => 田中 明日香
[item_id] => sku-0003
[price] => 9000
[quantity] => 2
[total] => 18000
[order_id] => 4
)
[4] => Array
(
[id] => 15
[name] => 小林 美佐子
[item_id] => sku-0003
[price] => 9000
[quantity] => 2
[total] => 18000
[order_id] => 5
)
[5] => Array
(
[id] => 18
[name] => 渡辺 雄一
[item_id] => sku-0003
[price] => 9000
[quantity] => 1
[total] => 9000
[order_id] => 6
)
[6] => Array
(
[id] => 19
[name] => 佐藤 智子
[item_id] => sku-0001
[price] => 3000
[quantity] => 12
[total] => 36000
[order_id] => 7
)
[7] => Array
(
[id] => 24
[name] => 坂本 純子
[item_id] => sku-0003
[price] => 9000
[quantity] => 3
[total] => 27000
[order_id] => 8
)
[8] => Array
(
[id] => 26
[name] => 加藤 和子
[item_id] => sku-0002
[price] => 2500
[quantity] => 8
[total] => 20000
[order_id] => 9
)
[9] => Array
(
[id] => 30
[name] => 山口 晴子
[item_id] => sku-0003
[price] => 9000
[quantity] => 3
[total] => 27000
[order_id] => 10
)
)
| id | name | item_id | 金額 |
|---|---|---|---|
3 |
伊藤 明日香 |
sku-0003 |
9,000 |
6 |
原田 和美 |
sku-0003 |
18,000 |
8 |
高橋 由美子 |
sku-0002 |
12,500 |
12 |
田中 明日香 |
sku-0003 |
18,000 |
15 |
小林 美佐子 |
sku-0003 |
18,000 |
18 |
渡辺 雄一 |
sku-0003 |
9,000 |
19 |
佐藤 智子 |
sku-0001 |
36,000 |
24 |
坂本 純子 |
sku-0003 |
27,000 |
26 |
加藤 和子 |
sku-0002 |
20,000 |
30 |
山口 晴子 |
sku-0003 |
27,000 |
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。