BigQueryのSQLの基本とすぐに使えるチートシートをご紹介！

BigQueryを導入してデータの蓄積を始めたのに、分析言語のSQLがいまいちわからない

とお悩みの方は多いのではないでしょうか。

・テーブルのデータを変更するDMLステートメントの実行に気を付ける

DMLステートメントとは、更新（Update）、挿入（Insert）、削除（Delete）を行うSQLのことで、これらのSQLを実行するとその名前の通り、テーブルのデータを変更してしまい基本的には元に戻せなくなってしまうので、SQLに慣れないうちはDMLステートメントの実行は避けるのが無難です。

・ドライラン機能で、SQL実行時のデータ処理量を確認する

BigQueryでSQLなどのジョブを実行する費用は従量課金制です。安価なBigQueryとはいえ、途方もない量のビッグデータや、複雑なSQLを実行すると思わぬ金額が課金されてしまったとなりかねません。右上にSQL実行時のデータ処理量の目安が表示されるので、確認するようにしましょう。このSQL実行前にデータ処理量の目安を表示する機能をドライランと言います。

例えば、SELECT customer_id, customer_name FROM customer_table;

このようなSQLだと、「customer_table」という顧客に関するテーブルから、「customer_id」、「customer_table」を全て取得します。

SELECT *（アスタリスク）は全ての列の取得です。

SELECT * FROM customer_table;

このSQLは「customer_table」という顧客に関するテーブルから、全ての列を取得します。

SELECT文でデータを取得できるようになったら、次はWHERE句でどのデータを取得するか条件指定しましょう。

WHERE句では、=（等しい）、>（大きい）などの算術演算子と、AND（アンド）、OR（オア）などの論理演算子で取得するデータの条件を指定できます。

例えば、SELECT * FROM customer_table WHERE customer_id = ‘113’;

このようにすると、「customer_id」が’113’の顧客のデータを取得します。

SELECT * FROM customer_table WHERE customer_id = ‘113’ OR customer_id = ‘143’;

この例だと、「customer_id」が’113’又は’143’の顧客のデータを取得します。

グループ化はGROUP BY句で行い、集計処理はExcelなどと同じようにSUM()やCOUNT()を使います。

例えば、SELECT age, COUNT(age), SUM(sales) FROM customer_table WHERE gender = ‘男性’ GROUP BY age;

このSQLでは、まずWHERE句でgender（性別）を男性と指定して、age（年齢）でグループ化しています。

SELECT文では、age, COUNT(age), SUM(sales)と指定していますね。これは、年齢、年齢ごとの顧客数、年齢ごとの売上の合計を取得しています。

もちろん条件指定する必要がなければWHERE句は無くても構いません。

SELECT age, COUNT(age), SUM(sales) FROM customer_table GROUP BY age;

WHERE句を無くすと、男女全ての年齢、年齢ごとの顧客数、年齢ごとの売上の合計、となりますね。

並び替えに使用する列は複数指定可能で、昇順・降順はASC・DESCで指定します。（ASC:ascending（上昇）、DESC:descending（下降））

例えば、SELECT customer_id, customer_name FROM customer_table ORDER BY customer_id ASC, customer_name DESC;

このSQLでは、「customer_id」の昇順に並び替えて、同一の「customer_id」のデータを「customer_name」の降順に並び替えます。

ではここまで紹介したSELECT ~ ORDER BYの全てを使用すると例えば以下のようなSQLが実行できます。

SELECT age, COUNT(age), SUM(sales) FROM customer_table WHERE gender = ‘男性’ GROUP BY age ORDER BY age ASC;

このSQLでは、男性顧客の年齢、年齢ごとの顧客数、年齢ごとの売上の合計を年齢順に取得します。

このようにSELECT ~ ORDER BYの基本を覚えれば、SQLで分析を始められる実感を持っていただけると思います。

SQLの各構文は記述の順番と実際に実行される順番が異なる点に注意してください。SELECT ~ ORDER BYだと実行の順番は、

FROM → WHERE → GROUP BY → SELECT → ORDER BYです。

日本語化すると、まずFROMで対象のテーブルを選択して、WHEREで取得するデータの条件を指定、次にGROUP BYでグループ化、SELECTで取得する列を選択、最後にORDER BYでデータのソートです。

初めのうちは作成したSQLの内容と実行順をこのように言葉にして確認すると良いでしょう。

SELECT文で特定の列以外の列を取得したい場合は、SELECT * EXCEPTを使用します。

例えば、SELECT * EXCEPT(customer_name, age) FROM customer_table;

このSQLでは「customer_name」、「age」以外の列を全て取得します。

現在日付：CURRENT_DATE(‘Asia/Tokyo’)

現在時刻：DATETIME(CURRENT_TIMESTAMP, ‘Asia/Tokyo’)

+1日：DATE_ADD(CURRENT_DATE(‘Asia/Tokyo’), INTERVAL 1 DAY)

– 1日：DATE_SUB(CURRENT_DATE(‘Asia/Tokyo’), INTERVAL 1 DAY)

各列はデータ型といって、あらかじめ格納可能なデータの形式が決まっています。数値型に文字列のデータが入っている！などエラーで怒られないように、CASTでデータ型を変更できると便利です。使い方は、

例えば、CAST(sales_date_str as DATE) as sales_date

「BigQuery/BIツールを導入したい」

「すでに導入しているがデータ活用、展開が進んでいない」など