SQLでデータ分析！Window関数でデータの分析・集計をもっと柔軟に！

こんにちは、リーマンパパのこっしーです！
前回の記事では、「GROUP BY句」と「HAVING句」を使ったデータ集計の基本を解説しました（未読の方はぜひこちらをご覧ください！）。
今回の記事では、その続きとして、SQLのWindow関数に焦点を当てます。Window関数を使えば、GROUP BY句では実現できない柔軟なデータ分析が可能になります。

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Window関数とは？

Window関数は、SQLでデータを「特定の範囲（ウィンドウ）」に対して集計や計算を行う際に使われる機能です。GROUP BY句ではデータをグループ化した後に集計結果を返しますが、Window関数はグループ化せず、行ごとの詳細情報を保持したまま計算を行えるのが特徴です。

主なメリット

• グループ化せずに計算できる: 明細データを残したまま、集計値を計算できる。
• 柔軟な範囲指定: 例えば、前後の数行や全体の平均を計算可能。
• 複数の集計基準を併用可能: GROUP BY句と違い、1つのクエリで異なる基準の集計を取得できる。

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基本構文

Window関数を使うには、集計関数に「OVER句」を付けて使用します。

SELECT カラム名, 集計関数() OVER (PARTITION BY カラム名 ORDER BY カラム名) AS 別名
FROM テーブル名;

`

• PARTITION BY: データをどのようにグループ分けするか指定。
• ORDER BY: グループ内での並び順を指定。
• OVER: Window関数の範囲を定義。

実例：Window関数の使い方

以下の「sales」テーブルを例に考えます。

地域	商品	売上額	日付
東京	商品A	1000	2025-01-01
東京	商品B	2000	2025-01-02
大阪	商品A	1500	2025-01-01
大阪	商品C	2500	2025-01-02
福岡	商品A	1200	2025-01-01

1. 各行ごとの売上合計と割合

まず、全体の売上合計と、各行の売上割合を計算します。

SELECT 地域, 商品, 売上額,
       SUM(売上額) OVER () AS 全体売上,
       (売上額 * 1.0 / SUM(売上額) OVER ()) AS 売上割合
FROM sales;

結果：

地域	商品	売上額	全体売上	売上割合
東京	商品A	1000	8200	0.122
東京	商品B	2000	8200	0.244
大阪	商品A	1500	8200	0.183
大阪	商品C	2500	8200	0.305
福岡	商品A	1200	8200	0.146

2. 地域ごとの累積売上

地域ごとに売上を日付順に累積してみましょう。

SELECT 地域, 日付, 売上額,
       SUM(売上額) OVER (PARTITION BY 地域 ORDER BY 日付) AS 累積売上
FROM sales;

結果：

地域	日付	売上額	累積売上
東京	2025-01-01	1000	1000
東京	2025-01-02	2000	3000
大阪	2025-01-01	1500	1500
大阪	2025-01-02	2500	4000
福岡	2025-01-01	1200	1200

3. 順位付け（RANK関数）

Window関数を使うと、データに順位を付けることも簡単です。

SELECT 地域, 商品, 売上額,
       RANK() OVER (ORDER BY 売上額 DESC) AS 売上順位
FROM sales;

結果：

地域	商品	売上額	売上順位
大阪	商品C	2500	1
東京	商品B	2000	2
大阪	商品A	1500	3
福岡	商品A	1200	4
東京	商品A	1000	5

GROUP BY句との違い

機能	GROUP BY句	Window関数
データの詳細行	削除される	保持される
複数集計	不可能	可能
結果の柔軟性	低い	高い

GROUP BY句は特定の集計値のみ必要な場合に便利ですが、Window関数は詳細なデータ分析を求める場面で威力を発揮します。

おわりに

Window関数はSQLの中でも非常に強力な機能で、データ分析の可能性を広げてくれます。最初は少し難しいかもしれませんが、実際に手を動かしてみると理解が深まるはずです！

次回は、Window関数を使ったさらに複雑な応用例や、実務で役立つテクニックについて紹介する予定です。お楽しみに！

最後までお読みいただき、ありがとうございました。

それではまた、次の記事でお会いしましょう！ばいばいっ！