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データ操作の鍵！SQLの基本

コグラフ株式会社 データアナリティクス事業部

こんにちは、コグラフ株式会社データアナリティクス事業部の木村です。
コグラフに入社して以来、SQLをたくさん書いてきました。
構文は理解しやすいけど、実務では複雑な使い方をするのでなかなか手強い印象です。
今回は長い歴史を持つSQLを深掘りしていきます。


SQLとは

SQLはStructured Query Languageの略で、構造化されたクエリを実行するための言語です。
＊クエリ：データベースや情報システムに対して情報の要求や問い合わせを行うための命令や質問のこと

具体的にSQLはデータの抽出、挿入、更新、削除、集計などのデータ操作やデータ定義、データ制御などのデータベースの管理を行います。

SQLの歴史

1970年代にIBMの研究者が、SQLの前身であるSEQUELでリレーショナルデータベースシステムを開発しました。
そしてSEQUELはSQLという名称に変更された後、商業的なリリースが開始されます。
そこから80年代に標準規格が制定され、その後も新しいバージョンの標準規格が次々とリリースされます。
2000年代以降は、NoSQLデータベースやクラウドデータベースなどの新しいテクノロジーの出現により、SQLの応用範囲も拡大しました。

現在、SQLは広く使用される標準的なデータベースクエリ言語として、データの抽出、変更、削除、集計などのさまざまなデータ操作に利用されています。
SQLは進化し続けており、新しい機能や標準規格のバージョンが定期的にリリースされています。

SQLとNoSQL

SQLは関係データベースと呼ばれるテーブル形式のデータモデルであり、関係データベースではないものがNoSQLです。

SQLは関係データベースとして構造化されたデータの管理に強く、データの整合性やトランザクション処理が重視されます。
一方、NoSQLは柔軟なデータモデルとスケーラビリティに優れ、非構造化されたデータ（画像や音声データ）の管理に適しています。

＊トランザクション処理：データベース操作を一連のまとまった処理として扱う仕組み
＊スケーラビリティ（拡張性）：規模の変化にどれくらい柔軟に対応できるか 

SQLの例

  • MySQL

  • Microsoft SQL Server

  • Oracle SQL

  • PostgreSQL

NoSQLの例

  • MongoDB

  • Redis

SQLは簡単なのか？

SQLの基本的な構文が直感的で読みやすく、SELECT文やWHERE句などのキーワードを使用することで、データの抽出やフィルタリングが容易に行えます。
またデータベースのテーブル構造や関連性を理解していれば、基本的なクエリを作成することが比較的簡単だと感じるかもしれません。

ただ実際のデータベースや実務の環境では、複雑なデータ構造や大量のデータに対応することも多いです。
データベース設計やクエリの最適化など、高度なスキルと経験が必要な場面もあります。

基礎から実務レベルへ繋げるコグラフのSQL研修

コグラフではデータアナリストとして入社すると、SQL研修を受けることができます。
基礎的な知識をインプットした後、ひたすら手を動かして課題を解いていきます。
レビューを受けながら課題を解いていく過程で、スムーズにプロジェクトに参画できるレベルに引き上げていきます。
実務を想定した研修に興味がある方は、こちらからお問い合わせください！

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