ネストされたクエリって何？なんで必要なの？

じゃあ次のステップに進もうか — ネストされたクエリをSQLで使ってみよう。今日は、それが何なのか、なんで必要なのか、どんな種類があるのか、そして現実世界でどう役立つのかを見ていくよ。

ネストされたクエリ（またはサブクエリ）っていうのは、他のSQLクエリの中で使われるSQLクエリのこと。マトリョーシカとかキャベツみたいな感じ：外側のクエリがあって、その中にもう一つ小さいクエリが隠れてる。サブクエリが先に実行されて、その結果が外側のクエリ（たまに「メイン」って呼ばれる）で使われるんだ。

例で見てみよう：

例1: どうやって動くの？

例えば、studentsテーブルがあって、こんなデータが入ってるとする：

それから、グループの名前が入ってるgroupsテーブルもある：

もし、学生が所属してるグループの名前を知りたいなら、ネストされたクエリを使えるよ：

SELECT 名前
FROM groups 
WHERE id IN (
    SELECT グループ_id 
    FROM students 
    WHERE 年齢 > 21
);

ここで何が起きてる？

ネストされたクエリ：

SELECT グループ_id 
FROM students 
WHERE 年齢 > 21

このクエリは、21歳より上の学生のグループ_idを全部選んでる。結果はグループIDのリスト、例えば[2, 3]みたいな感じ。

メインのクエリ：

SELECT 名前 
FROM groups 
WHERE id IN ([サブクエリの結果])

このクエリはサブクエリの結果を使って、idが2か3のグループの名前を返すよ。

結果：

物理クラス
文学クラス

まだよく分からない？まあ、当然だよね。でも心配しないで、今から全部説明するから！

まずシンプルなアイデアから始めよう — SELECTクエリの実行結果は、ある意味仮想テーブルなんだ。ちゃんとカラムもあるし、行もある。もうテーブルみたいなもんでしょ？

で、そのクエリの結果がテーブルなら、普通のテーブルと同じように使える。例えばJOINで使ったり、もっと複雑な構造でも使える。

ただし、名前がないのが問題。でも、カラムの式にも名前がないことあるし、それはalias（エイリアス）をつけて解決するよね。仮想テーブルにも同じことができる。

詳しくは次のレクチャーで — ネタバレはしないでおくね :P

ネストされたクエリの便利さ

1. 複雑な課題をシンプルにできる。1つのテーブルだけじゃ欲しい情報が全部取れないこともある。サブクエリを使えば、まず中間結果を出して、それを使って最終データを取るって2段階に分けられる。

2. 中間結果を扱える。ネストされたクエリは、データを処理する前に追加の計算が必要なときに便利。例えば最小値を探したり、合計を計算したり。

3. コードの読みやすさアップ。ネストされたクエリを使うと、特に大きなテーブルや複雑なロジックのときにコードが整理されて分かりやすくなる。

ネストされたクエリの主なタイプ

ネストされたクエリは、SQLクエリのいろんな場所で使える。どこで使うかによって、いくつかのタイプに分かれるよ。

1. SELECTの中のサブクエリ。カラムリストの中にサブクエリを書いて、値を計算するのに使う。例えば、結果に新しいカラムを追加したいときに便利。

例 — 学生の中で最大年齢のカラムを追加してみよう：

SELECT 名前, 年齢,
       (SELECT MAX(年齢) FROM students) AS 最大_年齢 
FROM students;

結果：

2. FROMの中のサブクエリ。サブクエリを一時テーブルとして使う。まず集計や変換をしてから使いたいときに便利。

例 — 各グループごとの学生の平均年齢を計算してみよう：

SELECT tmp.グループ_id, tmp.平均_年齢
FROM (
    SELECT グループ_id, AVG(年齢) AS 平均_年齢
    FROM students
    GROUP BY グループ_id
) AS tmp -- 一時テーブルにtmpってエイリアスをつけてる 
WHERE tmp.平均_年齢 > 21;

結果：

3. WHEREやHAVINGの中のサブクエリ。サブクエリを条件として使って、行をフィルタリングできる。よく使うのは、
4. レコードの存在チェックや値の比較とか。

例 — 平均年齢より上の学生を探してみよう：

SELECT 名前, 年齢
FROM students
WHERE 年齢 > (
    SELECT AVG(年齢) 
    FROM students
);

結果：

ネストされたクエリを使うメリット

柔軟性アップ：ネストされたクエリを使うと、もっと複雑なデータ構造も扱えるようになる。

処理を段階的に分けられる：ロジックをサブクエリで分けることで、コードが読みやすくなる。

中間データにアクセスできる：データベースに一時テーブルを作らなくても、「その場で」データを処理できるよ。