基礎をつかんだら、SQLの体系的な講座で一気に実力を伸ばすのも手です。

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🎯 完成までの手順

STEP 1　ECサイトのデータベースを作る
STEP 2　3つの表をつないで明細を作る
STEP 3　商品別に売上を集計する
STEP 4　売れ筋だけを絞り込む
STEP 5　月別の推移を出す
STEP 6　クロス集計にして仕上げる

🎯 最終演習

SQLでECサイトの売上集計レポートを作ってみよう(総合演習)

ここまでの SQL レッスンで学んだことを全部つないで、実務で通用する売上レポートを1本仕上げます。新しい構文は出てきません。JOIN・GROUP BY・HAVING・CASE式・WITH句——すでに練習したものだけで組み立てます。

題材は架空のECサイト「プロ道ストア」です。顧客・商品・注文・注文明細という実際のECサイトとほぼ同じ4つのテーブルを用意しました。「先月の売上を商品別に出して」と頼まれたときに書くのが、まさにこの種のクエリです。

1ステップずつ進むので、途中で止めてもそこまでの分は動きます。各ステップの「実行する」ボタンはブラウザの中でSQLiteを動かしているので、条件を書き換えて試すこともできます。

完成イメージ

最後まで進むと、こう表示されるところまで作ります。下の実行結果は、このページを作るときに実際にコードを走らせて得たものです。

┌─────────┬──────────┬──────────┬───────┬──────┬──────┐
│  年月   │ 売上合計 │ 周辺機器 │ 家具  │ 書籍 │ 評価 │
├─────────┼──────────┼──────────┼───────┼──────┼──────┤
│ 2026-06 │ 21160    │ 18760    │ 0     │ 2400 │ 通常 │
│ 2026-07 │ 28880    │ 16480    │ 12400 │ 0    │ 通常 │
│ 2026-08 │ 46480    │ 33080    │ 3800  │ 9600 │ 好調 │
└─────────┴──────────┴──────────┴───────┴──────┴──────┘

STEP 1ECサイトのデータベースを作る

🎯 このステップのゴール: 顧客・商品・注文・注文明細の4テーブルを用意する

まずはデータの置き場所を作ります。ECサイトのデータベースは、たいてい次の4つに分かれています。

customers(顧客)・products(商品)・orders(注文)・order_items(注文明細)——なぜ注文が2つに分かれているのかが要点です。1回の注文で複数の商品を買えるからです。「誰がいつ注文したか」はordersに1行、「何をいくつ買ったか」はorder_itemsに商品の数だけ行が入ります。

この分け方を正規化と呼びます。同じ情報を2か所に持たないので、商品の値段を変えるときもproductsの1行を直すだけで済みます。実務のデータベースはほぼ必ずこの形をしています。

まずは中身を確かめましょう。SELECT * FROM productsで商品一覧が出れば準備完了です。

-- 架空のECサイト「プロ道ストア」のデータベース
CREATE TABLE customers (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  prefecture TEXT
);

CREATE TABLE products (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  category TEXT,
  price INTEGER
);

CREATE TABLE orders (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  customer_id INTEGER,
  ordered_on TEXT
);

CREATE TABLE order_items (
  order_id INTEGER,
  product_id INTEGER,
  quantity INTEGER
);

INSERT INTO customers VALUES
  (1, '佐藤', '東京都'),
  (2, '鈴木', '大阪府'),
  (3, '高橋', '東京都'),
  (4, '田中', '福岡県');

INSERT INTO products VALUES
  (1, 'ワイヤレスマウス', '周辺機器', 2980),
  (2, 'メカニカルキーボード', '周辺機器', 12800),
  (3, 'USB-Cハブ', '周辺機器', 4500),
  (4, 'ノートPCスタンド', '家具', 3800),
  (5, 'デスクライト', '家具', 6200),
  (6, '入門プログラミング本', '書籍', 2400);

INSERT INTO orders VALUES
  (1, 1, '2026-06-03'),
  (2, 2, '2026-06-15'),
  (3, 1, '2026-07-02'),
  (4, 3, '2026-07-18'),
  (5, 4, '2026-08-05'),
  (6, 2, '2026-08-21'),
  (7, 3, '2026-08-28');

INSERT INTO order_items VALUES
  (1, 1, 2), (1, 6, 1),
  (2, 2, 1),
  (3, 3, 3), (3, 1, 1),
  (4, 5, 2),
  (5, 4, 1), (5, 1, 1),
  (6, 2, 2), (6, 3, 1),
  (7, 6, 4);

SELECT * FROM products;

実行結果

┌────┬──────────────────────┬──────────┬───────┐
│ id │         name         │ category │ price │
├────┼──────────────────────┼──────────┼───────┤
│ 1  │ ワイヤレスマウス     │ 周辺機器 │ 2980  │
│ 2  │ メカニカルキーボード │ 周辺機器 │ 12800 │
│ 3  │ USB-Cハブ            │ 周辺機器 │ 4500  │
│ 4  │ ノートPCスタンド     │ 家具     │ 3800  │
│ 5  │ デスクライト         │ 家具     │ 6200  │
│ 6  │ 入門プログラミング本 │ 書籍     │ 2400  │
└────┴──────────────────────┴──────────┴───────┘

ここで使う既習レッスン

INSERT/UPDATE/DELETEでデータを操作する SELECT文の基本

STEP 23つの表をつないで明細を作る

🎯 このステップのゴール: JOINで注文・商品・顧客を1枚の表にまとめる

データが4つに分かれているということは、使うときは繋ぎ直す必要があるということです。ここが正規化の代償で、JOINの出番です。

やることは単純で、「どの列とどの列が同じものを指しているか」をONで教えるだけです。oi.order_id = o.idは「明細の注文番号は、注文表のidのこと」という意味になります。これを3回繰り返せば、4つの表が1枚に繋がります。

ここでASによる別名が効いてきます。order_items AS oiと短くしておくと、oi.quantityのように書けて読みやすくなります。表が3つ以上になると、別名なしでは書いていられません。

金額はその場で計算します。p.price * oi.quantity AS 金額のように、保存されていない値もSELECTの中で作れます。単価と数量さえあれば金額は導けるので、わざわざ保存しないのが定石です。

-- 架空のECサイト「プロ道ストア」のデータベース
CREATE TABLE customers (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  prefecture TEXT
);

CREATE TABLE products (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  category TEXT,
  price INTEGER
);

CREATE TABLE orders (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  customer_id INTEGER,
  ordered_on TEXT
);

CREATE TABLE order_items (
  order_id INTEGER,
  product_id INTEGER,
  quantity INTEGER
);

INSERT INTO customers VALUES
  (1, '佐藤', '東京都'),
  (2, '鈴木', '大阪府'),
  (3, '高橋', '東京都'),
  (4, '田中', '福岡県');

INSERT INTO products VALUES
  (1, 'ワイヤレスマウス', '周辺機器', 2980),
  (2, 'メカニカルキーボード', '周辺機器', 12800),
  (3, 'USB-Cハブ', '周辺機器', 4500),
  (4, 'ノートPCスタンド', '家具', 3800),
  (5, 'デスクライト', '家具', 6200),
  (6, '入門プログラミング本', '書籍', 2400);

INSERT INTO orders VALUES
  (1, 1, '2026-06-03'),
  (2, 2, '2026-06-15'),
  (3, 1, '2026-07-02'),
  (4, 3, '2026-07-18'),
  (5, 4, '2026-08-05'),
  (6, 2, '2026-08-21'),
  (7, 3, '2026-08-28');

INSERT INTO order_items VALUES
  (1, 1, 2), (1, 6, 1),
  (2, 2, 1),
  (3, 3, 3), (3, 1, 1),
  (4, 5, 2),
  (5, 4, 1), (5, 1, 1),
  (6, 2, 2), (6, 3, 1),
  (7, 6, 4);

SELECT
  o.ordered_on AS 注文日,
  c.name       AS 顧客,
  p.name       AS 商品,
  oi.quantity  AS 数量,
  p.price * oi.quantity AS 金額
FROM order_items AS oi
JOIN orders    AS o ON oi.order_id    = o.id
JOIN products  AS p ON oi.product_id  = p.id
JOIN customers AS c ON o.customer_id  = c.id
ORDER BY o.ordered_on, p.name;

実行結果

┌────────────┬──────┬──────────────────────┬──────┬───────┐
│   注文日   │ 顧客 │         商品         │ 数量 │ 金額  │
├────────────┼──────┼──────────────────────┼──────┼───────┤
│ 2026-06-03 │ 佐藤 │ ワイヤレスマウス     │ 2    │ 5960  │
│ 2026-06-03 │ 佐藤 │ 入門プログラミング本 │ 1    │ 2400  │
│ 2026-06-15 │ 鈴木 │ メカニカルキーボード │ 1    │ 12800 │
│ 2026-07-02 │ 佐藤 │ USB-Cハブ            │ 3    │ 13500 │
│ 2026-07-02 │ 佐藤 │ ワイヤレスマウス     │ 1    │ 2980  │
│ 2026-07-18 │ 高橋 │ デスクライト         │ 2    │ 12400 │
│ 2026-08-05 │ 田中 │ ノートPCスタンド     │ 1    │ 3800  │
│ 2026-08-05 │ 田中 │ ワイヤレスマウス     │ 1    │ 2980  │
│ 2026-08-21 │ 鈴木 │ USB-Cハブ            │ 1    │ 4500  │
│ 2026-08-21 │ 鈴木 │ メカニカルキーボード │ 2    │ 25600 │
│ 2026-08-28 │ 高橋 │ 入門プログラミング本 │ 4    │ 9600  │
└────────────┴──────┴──────────────────────┴──────┴───────┘

ここで使う既習レッスン

3つのテーブルを結合する JOINで表を結合する

STEP 3商品別に売上を集計する

🎯 このステップのゴール: GROUP BYとSUMで、明細を商品ごとの合計にまとめる

明細のままでは「何が売れているか」が分かりません。商品ごとにまとめます。

GROUP BY p.nameと書くと、同じ商品名の行がひとかたまりに畳まれます。そのかたまりごとにSUM()で合計、COUNT()で件数を出せます。「11行の明細」が「6行の商品別サマリ」に変わります。

ここにSQLで最も多い間違いがあります。GROUP BYに書いていない列は、そのままではSELECTに書けません。かたまりの中で値がひとつに決まらないからです。SUM()のような集計関数で包むか、GROUP BYに足すか、どちらかが必要です。

並べ替えにORDER BY 売上 DESCと別名をそのまま使えます。ORDER BYはSELECTより後に処理されるので、付けた別名を知っているのです。

-- 架空のECサイト「プロ道ストア」のデータベース
CREATE TABLE customers (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  prefecture TEXT
);

CREATE TABLE products (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  category TEXT,
  price INTEGER
);

CREATE TABLE orders (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  customer_id INTEGER,
  ordered_on TEXT
);

CREATE TABLE order_items (
  order_id INTEGER,
  product_id INTEGER,
  quantity INTEGER
);

INSERT INTO customers VALUES
  (1, '佐藤', '東京都'),
  (2, '鈴木', '大阪府'),
  (3, '高橋', '東京都'),
  (4, '田中', '福岡県');

INSERT INTO products VALUES
  (1, 'ワイヤレスマウス', '周辺機器', 2980),
  (2, 'メカニカルキーボード', '周辺機器', 12800),
  (3, 'USB-Cハブ', '周辺機器', 4500),
  (4, 'ノートPCスタンド', '家具', 3800),
  (5, 'デスクライト', '家具', 6200),
  (6, '入門プログラミング本', '書籍', 2400);

INSERT INTO orders VALUES
  (1, 1, '2026-06-03'),
  (2, 2, '2026-06-15'),
  (3, 1, '2026-07-02'),
  (4, 3, '2026-07-18'),
  (5, 4, '2026-08-05'),
  (6, 2, '2026-08-21'),
  (7, 3, '2026-08-28');

INSERT INTO order_items VALUES
  (1, 1, 2), (1, 6, 1),
  (2, 2, 1),
  (3, 3, 3), (3, 1, 1),
  (4, 5, 2),
  (5, 4, 1), (5, 1, 1),
  (6, 2, 2), (6, 3, 1),
  (7, 6, 4);

SELECT
  p.name AS 商品,
  SUM(oi.quantity) AS 販売数,
  SUM(p.price * oi.quantity) AS 売上
FROM order_items AS oi
JOIN products AS p ON oi.product_id = p.id
GROUP BY p.name
ORDER BY 売上 DESC;

実行結果

┌──────────────────────┬────────┬───────┐
│         商品         │ 販売数 │ 売上  │
├──────────────────────┼────────┼───────┤
│ メカニカルキーボード │ 3      │ 38400 │
│ USB-Cハブ            │ 4      │ 18000 │
│ デスクライト         │ 2      │ 12400 │
│ 入門プログラミング本 │ 5      │ 12000 │
│ ワイヤレスマウス     │ 4      │ 11920 │
│ ノートPCスタンド     │ 1      │ 3800  │
└──────────────────────┴────────┴───────┘

ここで使う既習レッスン

GROUP BYで集計する MIN・MAX・AVGを組み合わせる

STEP 4売れ筋だけを絞り込む

🎯 このステップのゴール: HAVINGで集計後に絞り、LIMITで上位だけを取り出す

「売上1万円以上の商品トップ3を出して」——実務でよく来る依頼です。ここでWHEREでは書けないことに気づきます。

理由は処理される順番です。WHEREは集計する前の1行1行に効きます。でも「売上1万円以上」は集計した後でないと分かりません。そこで使うのがHAVINGです。GROUP BYで畳んだ結果に対して条件をかけられます。

WHEREは集計前、HAVINGは集計後——この一言を覚えておけば迷いません。WHERE p.category = '周辺機器'とHAVING SUM(...) >= 10000は同時に使えて、それぞれ違う段階で効きます。

最後にLIMIT 3で上位3件だけにします。ORDER BYで並べてからLIMITで切る——この組み合わせが「トップN」の定番です。並べ替えないままLIMITを付けると、どの3件が来るか決まりません。

-- 架空のECサイト「プロ道ストア」のデータベース
CREATE TABLE customers (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  prefecture TEXT
);

CREATE TABLE products (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  category TEXT,
  price INTEGER
);

CREATE TABLE orders (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  customer_id INTEGER,
  ordered_on TEXT
);

CREATE TABLE order_items (
  order_id INTEGER,
  product_id INTEGER,
  quantity INTEGER
);

INSERT INTO customers VALUES
  (1, '佐藤', '東京都'),
  (2, '鈴木', '大阪府'),
  (3, '高橋', '東京都'),
  (4, '田中', '福岡県');

INSERT INTO products VALUES
  (1, 'ワイヤレスマウス', '周辺機器', 2980),
  (2, 'メカニカルキーボード', '周辺機器', 12800),
  (3, 'USB-Cハブ', '周辺機器', 4500),
  (4, 'ノートPCスタンド', '家具', 3800),
  (5, 'デスクライト', '家具', 6200),
  (6, '入門プログラミング本', '書籍', 2400);

INSERT INTO orders VALUES
  (1, 1, '2026-06-03'),
  (2, 2, '2026-06-15'),
  (3, 1, '2026-07-02'),
  (4, 3, '2026-07-18'),
  (5, 4, '2026-08-05'),
  (6, 2, '2026-08-21'),
  (7, 3, '2026-08-28');

INSERT INTO order_items VALUES
  (1, 1, 2), (1, 6, 1),
  (2, 2, 1),
  (3, 3, 3), (3, 1, 1),
  (4, 5, 2),
  (5, 4, 1), (5, 1, 1),
  (6, 2, 2), (6, 3, 1),
  (7, 6, 4);

SELECT
  p.category AS 分類,
  p.name AS 商品,
  SUM(p.price * oi.quantity) AS 売上
FROM order_items AS oi
JOIN products AS p ON oi.product_id = p.id
GROUP BY p.category, p.name
HAVING SUM(p.price * oi.quantity) >= 10000
ORDER BY 売上 DESC
LIMIT 3;

実行結果

┌──────────┬──────────────────────┬───────┐
│   分類   │         商品         │ 売上  │
├──────────┼──────────────────────┼───────┤
│ 周辺機器 │ メカニカルキーボード │ 38400 │
│ 周辺機器 │ USB-Cハブ            │ 18000 │
│ 家具     │ デスクライト         │ 12400 │
└──────────┴──────────────────────┴───────┘

ここで使う既習レッスン

HAVING句で集計結果を絞り込む LIMITとOFFSETでページネーション

STEP 5月別の推移を出す

🎯 このステップのゴール: 日付から年月を取り出し、月ごとにまとめる

売上は推移で見たいものです。2026-06-03のような日付から年月だけを取り出してまとめましょう。

使うのはstrftime('%Y-%m', o.ordered_on)です。日付を好きな形の文字列にする関数で、%Yが4桁の年、%mが2桁の月を表します。これで2026-06という文字列ができ、これをGROUP BYに使えば月ごとに畳めます。

注文数の数え方に注意が要ります。COUNT(DISTINCT o.id)とDISTINCTを付けているのが要点です。明細をJOINしているので1回の注文が商品の数だけ行に増えています。そのままCOUNT(*)すると明細の数を数えてしまい、注文数が実際より多く出ます。

これはJOINした表を集計するときに最も踏みやすい罠です。数字が妙に大きいときは、たいていこれを疑います。

-- 架空のECサイト「プロ道ストア」のデータベース
CREATE TABLE customers (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  prefecture TEXT
);

CREATE TABLE products (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  category TEXT,
  price INTEGER
);

CREATE TABLE orders (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  customer_id INTEGER,
  ordered_on TEXT
);

CREATE TABLE order_items (
  order_id INTEGER,
  product_id INTEGER,
  quantity INTEGER
);

INSERT INTO customers VALUES
  (1, '佐藤', '東京都'),
  (2, '鈴木', '大阪府'),
  (3, '高橋', '東京都'),
  (4, '田中', '福岡県');

INSERT INTO products VALUES
  (1, 'ワイヤレスマウス', '周辺機器', 2980),
  (2, 'メカニカルキーボード', '周辺機器', 12800),
  (3, 'USB-Cハブ', '周辺機器', 4500),
  (4, 'ノートPCスタンド', '家具', 3800),
  (5, 'デスクライト', '家具', 6200),
  (6, '入門プログラミング本', '書籍', 2400);

INSERT INTO orders VALUES
  (1, 1, '2026-06-03'),
  (2, 2, '2026-06-15'),
  (3, 1, '2026-07-02'),
  (4, 3, '2026-07-18'),
  (5, 4, '2026-08-05'),
  (6, 2, '2026-08-21'),
  (7, 3, '2026-08-28');

INSERT INTO order_items VALUES
  (1, 1, 2), (1, 6, 1),
  (2, 2, 1),
  (3, 3, 3), (3, 1, 1),
  (4, 5, 2),
  (5, 4, 1), (5, 1, 1),
  (6, 2, 2), (6, 3, 1),
  (7, 6, 4);

SELECT
  strftime('%Y-%m', o.ordered_on) AS 年月,
  COUNT(DISTINCT o.id) AS 注文数,
  SUM(p.price * oi.quantity) AS 売上
FROM order_items AS oi
JOIN orders   AS o ON oi.order_id   = o.id
JOIN products AS p ON oi.product_id = p.id
GROUP BY 年月
ORDER BY 年月;

実行結果

┌─────────┬────────┬───────┐
│  年月   │ 注文数 │ 売上  │
├─────────┼────────┼───────┤
│ 2026-06 │ 2      │ 21160 │
│ 2026-07 │ 2      │ 28880 │
│ 2026-08 │ 3      │ 46480 │
└─────────┴────────┴───────┘

ここで使う既習レッスン

日付関数(DATE関数で日付を計算する)DISTINCTで重複を取り除く

STEP 6クロス集計にして仕上げる

🎯 このステップのゴール: WITH句で下ごしらえし、CASE式で横に並べる

最後の仕上げです。行に月、列にカテゴリを並べたクロス集計表にします。報告資料でそのまま使える形です。

まずWITH sales AS (...)で下ごしらえをします。CTE(共通テーブル式)と呼ばれるもので、「JOINして必要な列だけにした中間結果」に名前を付けられます。後半の集計はその名前を使うだけになるので、1本の長いクエリが「準備」と「集計」の2段に分かれて読みやすくなります。

横に並べるのがSUM(CASE WHEN ... THEN ... ELSE 0 END)です。条件付き集計と呼ばれる定番の書き方で、「周辺機器のときだけ金額を、それ以外は0を足す」という意味になります。カテゴリの数だけ列を並べれば、クロス集計の完成です。

最後の評価列もCASEです。集計した結果に対してもCASEが使えます。しきい値の30000を書き換えれば、判定の基準をすぐ変えられます。

完成です。WHEREを足して期間を絞る、カテゴリの列を増やす——書き換えて試してみてください。

-- 架空のECサイト「プロ道ストア」のデータベース
CREATE TABLE customers (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  prefecture TEXT
);

CREATE TABLE products (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT,
  category TEXT,
  price INTEGER
);

CREATE TABLE orders (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  customer_id INTEGER,
  ordered_on TEXT
);

CREATE TABLE order_items (
  order_id INTEGER,
  product_id INTEGER,
  quantity INTEGER
);

INSERT INTO customers VALUES
  (1, '佐藤', '東京都'),
  (2, '鈴木', '大阪府'),
  (3, '高橋', '東京都'),
  (4, '田中', '福岡県');

INSERT INTO products VALUES
  (1, 'ワイヤレスマウス', '周辺機器', 2980),
  (2, 'メカニカルキーボード', '周辺機器', 12800),
  (3, 'USB-Cハブ', '周辺機器', 4500),
  (4, 'ノートPCスタンド', '家具', 3800),
  (5, 'デスクライト', '家具', 6200),
  (6, '入門プログラミング本', '書籍', 2400);

INSERT INTO orders VALUES
  (1, 1, '2026-06-03'),
  (2, 2, '2026-06-15'),
  (3, 1, '2026-07-02'),
  (4, 3, '2026-07-18'),
  (5, 4, '2026-08-05'),
  (6, 2, '2026-08-21'),
  (7, 3, '2026-08-28');

INSERT INTO order_items VALUES
  (1, 1, 2), (1, 6, 1),
  (2, 2, 1),
  (3, 3, 3), (3, 1, 1),
  (4, 5, 2),
  (5, 4, 1), (5, 1, 1),
  (6, 2, 2), (6, 3, 1),
  (7, 6, 4);

-- 月別・カテゴリ別の売上レポート
WITH sales AS (
  SELECT
    strftime('%Y-%m', o.ordered_on) AS ym,
    p.category AS category,
    p.price * oi.quantity AS amount
  FROM order_items AS oi
  JOIN orders    AS o ON oi.order_id   = o.id
  JOIN products  AS p ON oi.product_id = p.id
)
SELECT
  ym AS 年月,
  SUM(amount) AS 売上合計,
  SUM(CASE WHEN category = '周辺機器' THEN amount ELSE 0 END) AS 周辺機器,
  SUM(CASE WHEN category = '家具'     THEN amount ELSE 0 END) AS 家具,
  SUM(CASE WHEN category = '書籍'     THEN amount ELSE 0 END) AS 書籍,
  CASE WHEN SUM(amount) >= 30000 THEN '好調' ELSE '通常' END AS 評価
FROM sales
GROUP BY ym
ORDER BY ym;

実行結果

┌─────────┬──────────┬──────────┬───────┬──────┬──────┐
│  年月   │ 売上合計 │ 周辺機器 │ 家具  │ 書籍 │ 評価 │
├─────────┼──────────┼──────────┼───────┼──────┼──────┤
│ 2026-06 │ 21160    │ 18760    │ 0     │ 2400 │ 通常 │
│ 2026-07 │ 28880    │ 16480    │ 12400 │ 0    │ 通常 │
│ 2026-08 │ 46480    │ 33080    │ 3800  │ 9600 │ 好調 │
└─────────┴──────────┴──────────┴───────┴──────┴──────┘

ここで使う既習レッスン

WITH句(CTE)で読みやすいクエリを書く CASE式を使った条件付き集計

よくある質問

この売上レポートを実務でそのまま使えますか?

考え方はそのまま使えます。実務では返品・キャンセル・税・送料を差し引く必要があるので、ordersに状態の列を足してWHERE status = '完了'で絞るのが一般的です。テーブルの分け方とJOINの組み立て方は、ここで作ったものと同じです。

実行するとエラーになります

多いのはGROUP BYに無い列をSELECTに書いてしまう間違いです。集計関数で包むか、GROUP BYに足してください。

次に多いのがJOINのONの書き間違いです。oi.product_id = p.idのところをoi.id = p.idなどとすると、エラーにならないまま結果の行数だけがおかしくなります。件数が想定と違うときは、まずONを疑ってください。

売れていない商品も0円として表示したい

JOINをLEFT JOINに変え、productsを主役(FROMの側)にします。一度も売れていない商品は集計結果がNULLになるので、COALESCEで0に置き換えます。INNER JOINとLEFT JOINの違いが効いてくる場面です。

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SQLで集計できるようになったら、次はその結果を加工して見せる番です。Pythonカテゴリの最終演習では、同じように集計する家計簿アプリを作ります。SQLが「データベースに集計させる」のに対し、Pythonは「手元で集計する」——この2つの違いが見えてくると、道具の使い分けができるようになります。

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