データベースとSQLの考え方：表・行・列と、SQLでできること｜マーケターのためのSQL入門 第1回

KOUZAマーケターのためのSQL入門

第1回／全6回

講師：田中 磨生（株式会社Abin 代表取締役）

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1. 第1回データベースとSQLの考え方：表・行・列と、SQLでできること
2. 第2回SELECT・WHERE・ORDER BY：必要な行と列を取り出す
3. 第3回集計の基本：GROUP BYと集計関数で数字をまとめる会員
4. 第4回JOINで表をつなぐ：顧客と注文を結びつけて分析する会員
5. 第5回マーケの分析をSQLで書く：ファネル・コホート・RFM会員
6. 第6回実務でSQLを使う：BigQueryの料金・権限とGA4データの扱い方会員

この回で分かること：①データベースとは何か、Excelやスプレッドシートと何が違うのか、②表・行・列・キーといった、SQLを書く前に知っておきたい基本の言葉、③SQLという言語の特徴と、1つの文がどんな順番で処理されるのか。最初の回なので、細かい書き方よりも「データベースの中がどうなっていて、SQLで何を頼むのか」という全体像をつかむことに集中します。

データベースとは、整理された表の集まり

マーケティングの仕事では、顧客の一覧、注文の記録、サイトの閲覧ログ、広告の配信実績など、たくさんのデータを扱います。こうしたデータを、あとから探したり集計したりしやすいように整理して保存しておく仕組みが、データベースです。

多くの会社で使われているのは「リレーショナルデータベース」と呼ばれる種類で、データを表（テーブル）の形で保存します。顧客の表、注文の表、商品の表……というように、テーマごとに表が分かれていて、それらが「顧客ID」などの共通の項目でつながっています。この講座で「データベース」と言うときは、このリレーショナルデータベースのことを指します。

Excelやスプレッドシートとの違い

表の形でデータを持つという点では、Excelやスプレッドシートと似ています。実際、表計算ソフトを使ったことがある人なら、データベースの表のイメージはすぐにつかめるはずです。ただし、使いどころは次のように違います。

たとえるなら、表計算ソフトは「自分の机の上のノート」、データベースは「会社の資料室」です。ノートは手軽に書き込めますが、量が増えると探すのが大変です。資料室は棚ごとに整理されていて、決まった手続き（SQL）で頼めば、必要な資料をすぐに出してもらえます。

よくある誤解：「SQLはエンジニアだけのもの」

SQLというと、プログラミングの一種で、エンジニアだけが使うものと思われがちです。しかし、データを取り出して集計するSQLは、英語に近い短い文で書けます。たとえば「顧客の表から、東京都の顧客を全部出して」は、次のように書きます。

SELECT *
FROM customers
WHERE prefecture = '東京都';

「SELECT（選んで）」「FROM（この表から）」「WHERE（この条件で）」と、ほぼ日本語の語順をそのまま英単語に置き換えた形です。表計算ソフトの関数を使ったことがある人なら、十分に読み書きできるようになります。マーケターがSQLを使えると、「データを出してもらうのを待つ時間」がなくなり、気になったことをその場で確かめられるようになります。

表・行・列・キー：SQLの前に知っておきたい言葉

この講座の第2回から第5回では、架空の通販「ツギノテ雑貨店」のデータを使います。ここでは、そのうち2つの表を見ながら、基本の言葉を確認しましょう。データはすべて説明のために作った架空のものです。

顧客の表（customers）の一部：

注文の表（orders）の一部：

• 表（テーブル）：テーマごとにまとめたデータの入れ物です。ここでは customers と orders の2つです。
• 列（カラム）：表の縦の並びで、データの項目を表します。customers なら customer_id（顧客ID）、prefecture（都道府県）、signup_date（会員登録日）、channel（最初に来た流入元）の4つです。
• 行（レコード）：表の横の並びで、1件分のデータです。customers の1行は「1人の顧客」、orders の1行は「1件の注文」を表します。
• データ型：列ごとに、入るデータの種類が決まっています。文字（テキスト）、数（整数・小数）、日付などです。amount（金額）は整数、order_date（注文日）は日付、といった具合です。

1行が何を表すか（粒度）を必ず確かめる

表を見るとき、最初に確かめてほしいのが「この表の1行は何を表しているか」です。これを粒度（りゅうど）と呼びます。customers は1行＝1人の顧客、orders は1行＝1件の注文です。

粒度を取り違えると、集計を大きく間違えます。たとえば orders の行数を数えて「顧客数」と報告すると、同じ人が何度も注文していれば、その分だけ多く数えてしまいます。実際、サンプルデータでは注文は15件ありますが、注文した顧客は8人です。「何を数えたいのか」と「表の1行が何か」が合っているかを、いつも意識しましょう。この数え方の違いは、第3回で実際にSQLで確かめます。

キー：表と表をつなぐ「合言葉」

customers の customer_id は、顧客1人ひとりに1つずつ振られ、同じ値が2回出てくることはありません。このように、表の中で1行を特定できる列を主キーと呼びます。orders では order_id が主キーです。

一方、orders にも customer_id の列があります。これは「この注文をしたのは、customers のどの顧客か」を指し示すための列で、外部キーと呼びます。customer_id という共通の列があるおかげで、「検索広告から来た顧客の注文の合計」のように、2つの表をつないだ分析ができます。表をつなぐ書き方（JOIN）は第4回で扱います。

なぜ表を分けるのか

「顧客の情報も注文の表に全部入れてしまえば、つなぐ手間がいらないのでは？」と思うかもしれません。たしかに、注文の行ごとに都道府県や流入元を書いておけば、1つの表で済みます。

しかし、そうすると同じ顧客の情報が、注文の数だけくり返し記録されます。C001さんが引っ越して都道府県が変わったら、C001さんの注文の行をすべて書き換えなければなりません。1か所でも書き換え忘れると、データが食い違います。表を分けておけば、顧客の情報は customers の1行を直すだけで済みます。データベースが「テーマごとに表を分けて、キーでつなぐ」形をとるのは、このためです。

SQLの特徴：「やり方」ではなく「欲しい結果」を書く

SQLは、データベースに対して「こういうデータが欲しい」と頼むための言語です。ほとんどのリレーショナルデータベースで使えるため、一度覚えれば、会社の基幹システムでも、クラウドのデータ基盤でも同じ考え方で使えます。

SQLの大きな特徴は、「どうやって探すか」ではなく「何が欲しいか」を書くことです。料理の注文にたとえると、SQLは「卵2個のオムレツをください」という注文票で、厨房でどの順番に卵を割り、どの火加減で焼くかは、データベース（料理人）が考えてくれます。私たちは、欲しい結果を正確に伝えることに集中すればよいのです。

SQLでできること・この講座で扱うこと

SQLの文には、大きく分けて次の種類があります。

マーケターが分析で使うのは、ほとんどが1つ目のSELECTです。この講座でも、SELECTだけを扱います。書き換えや削除の命令は、間違えるとデータそのものが失われるおそれがあります。分析のために使うアカウントには、データを読むだけの権限を付けてもらうのが安全です。権限の考え方は、第6回で詳しく扱います。

書く順番と、処理される順番

SELECTの文は、決まった順番で書きます。この講座で学ぶ部品を全部使うと、次のようになります。

SELECT   列や集計          -- 何を出すか
FROM     表               -- どの表から
WHERE    行の条件          -- どの行を使うか
GROUP BY まとめる単位      -- 何ごとにまとめるか
HAVING   まとめた後の条件   -- まとめた結果をどう絞るか
ORDER BY 並べ替え          -- どの順に並べるか
LIMIT    件数             -- 何件まで出すか

「–」から行の終わりまではコメントで、SQLとしては無視されます。メモを残すのに便利です。

ただし、データベースが考える順番は、書く順番と同じではありません。考え方の上では、次の順で処理されると理解しておくと、エラーや思わぬ結果の原因が分かりやすくなります。

1. FROM：どの表を使うかを決める（表をつなぐJOINもここ）
2. WHERE：条件に合わない行を取り除く
3. GROUP BY：残った行を、指定した単位でまとめる
4. HAVING：まとめた結果を、条件で絞る
5. SELECT：出す列や計算を決める
6. ORDER BY：並べ替える
7. LIMIT：上から決まった件数だけ残す

たとえば、WHEREはSELECTより先に処理されるので、SELECTの中で付けた別名（あだ名）をWHEREで使うと、標準的なSQLの考え方ではエラーになります（データベースによっては独自の機能として使えるものもありますが、頼らないほうが安全です）。「なぜこの書き方はダメなのか」と迷ったら、この順番を思い出してください。

方言：データベースごとの小さな違い

SQLには国際規格がありますが、実際のデータベースはそれぞれ独自の機能や書き方を足しています。これを方言と呼びます。SELECT・WHERE・GROUP BY・JOINといった基本はほぼ共通ですが、日付の計算や文字の扱いなどは、データベースによって関数の名前が違うことがあります。

この講座では、共通の書き方を中心に説明し、方言が出る部分はその都度補足します。第5回までの実行結果は、手元で手軽に動かせるSQLiteというデータベースで確かめたものです。第6回では、マーケティングの現場でよく使われるGoogleのBigQueryに合わせた書き方を紹介します。

実務ではこう使う

SQLを覚えたら、まず「自分の会社のどこに、どんなデータがあるか」を確かめることから始めましょう。いきなり複雑な分析をするより、次の順で進めると迷いにくくなります。

1. データの地図を作る：どの表に何が入っているか、各表の1行が何を表すか、主キーと表どうしのつながりを書き出す
2. 小さく取り出してみる：表の中身を10行だけ出して、列の名前と値の形（日付の書き方、金額の単位など）を確かめる
3. 普段見ている数字と照合する：管理画面やレポートの数字と、SQLで出した数字が合うかを確かめる。合わないときは、粒度や期間の定義が違っていることが多い
4. よく使う集計を保存する：うまくいったSQLは、説明のコメントを付けて保存し、次からそのまま使えるようにする

手を動かして練習する場所がほしい場合は、BigQueryの「サンドボックス」が使えます。Googleの公式ドキュメントによると、クレジットカードの登録や請求先アカウントを作らずに使え、ストレージは10GiB、クエリは毎月1TiBまで処理できます。ただし、作った表は60日で自動的に消えるなどの制限があります（2026年11月時点）。

社内のデータをどこにためるかを検討している場合は、DWHおすすめ比較で主なサービスを同じ基準で比べています。

この回のまとめ

• データベースは、テーマごとの表をキーでつないで整理したデータの集まりで、大量のデータや複数の表を扱うのが得意です。
• 表は列（項目）と行（1件分のデータ）でできていて、列ごとにデータ型があります。表の1行が何を表すか（粒度）を必ず確かめます。
• 主キーは表の中で1行を特定する列、外部キーはほかの表の行を指し示す列で、これで表と表がつながります。
• SQLは「欲しい結果」を書く言語で、分析ではSELECTを使います。書き換えや削除の命令は扱わず、読むだけの権限で使うのが安全です。
• SELECTの文は、FROM→WHERE→GROUP BY→HAVING→SELECT→ORDER BY→LIMITの順に処理されると考えると理解しやすくなります。

確認テスト

次回予告

次回は、いよいよSELECTを使って、表から必要な列と行を取り出します。列の選び方、WHEREでの条件の組み立て方（AND・OR・IN・BETWEEN・LIKE）、ORDER BYでの並べ替えとLIMITを、ツギノテ雑貨店のデータで実際の結果を見ながら学びます。

参考資料

• Google Cloud「BigQuery サンドボックスを使用する」（確認日：2026年11月12日）https://docs.cloud.google.com/bigquery/docs/sandbox