INSERT INTO ... SELECT文で同一テーブル内の異なる列へデータをコピーする

2024-04-02

SQLで同一テーブル内の異なる列へデータをコピーするには、いくつかの方法があります。

方法

UPDATE文

UPDATE テーブル名
SET コピー先列名 = コピー元列名
WHERE 条件;

usersテーブルのname列のデータをemail列へコピーする

UPDATE users
SET email = name
WHERE email IS NULL;

注意点

  • コピー先列に既存データがある場合は上書きされます。
  • WHERE条件を指定することで、コピーするレコードを絞り込むことができます。

INSERT INTO ... SELECT文

INSERT INTO テーブル名 (コピー先列名)
SELECT コピー元列名
FROM テーブル名
WHERE 条件;

usersテーブルにage列がなければ、birthday列から年齢を計算してage列を追加する

INSERT INTO users (age)
SELECT TIMESTAMPDIFF(YEAR, birthday, CURRENT_DATE);
  • コピー先列のデータ型がコピー元列のデータ型と一致する必要があります。

CASE式

UPDATE テーブル名
SET コピー先列名 = CASE WHEN 条件 THEN コピー元列名 END;

productsテーブルのprice列の値が1000円以上の場合はsale_price列に500円割引の価格をコピーする

UPDATE products
SET sale_price = CASE WHEN price >= 1000 THEN price - 500 END;
  • 複雑な条件分岐にも対応できます。

以下の点を考慮して、最適な方法を選択してください。

  • コピーするデータ量
  • コピーする条件
  • 処理速度



UPDATE文

-- テーブル users の name 列のデータを email 列へコピーする

UPDATE users
SET email = name
WHERE email IS NULL;

INSERT INTO ... SELECT文

-- テーブル users に age 列がなければ、birthday 列から年齢を計算して age 列を追加する

INSERT INTO users (age)
SELECT TIMESTAMPDIFF(YEAR, birthday, CURRENT_DATE);

CASE式

-- テーブル products の price 列の値が1000円以上の場合は sale_price 列に500円割引の価格をコピーする

UPDATE products
SET sale_price = CASE WHEN price >= 1000 THEN price - 500 END;
  • 上記のサンプルコードは、MySQL を使用しています。他のデータベースを使用する場合は、構文が異なる場合があります。
  • サンプルコードを実行する前に、テーブルのバックアップを取ることを忘れないでください。



同一テーブル内の異なる列へデータをコピーする他の方法

VALUES() 関数

UPDATE テーブル名
SET コピー先列名 = VALUES(コピー元列名);
UPDATE users
SET email = VALUES(name);

DEFAULT キーワード

ALTER TABLE テーブル名
ALTER COLUMN コピー先列名 SET DEFAULT コピー元列名;

usersテーブルのemail列にname列の値をデフォルト値として設定する

ALTER TABLE users
ALTER COLUMN email SET DEFAULT name;
  • 新規レコードに追加されるデータのみ、コピー元列の値がコピーされます。
  • 既存のレコードのデータは変更されません。

トリガーを使用して、特定の操作が行われた際にデータを自動的にコピーすることができます。

usersテーブルのname列の値が変更された際に、email列の値も自動的に変更するトリガーを作成する

CREATE TRIGGER update_email
AFTER UPDATE ON users
FOR EACH ROW
BEGIN
  UPDATE users
  SET email = NEW.name
  WHERE id = OLD.id;
END;
  • トリガーは複雑な処理を記述することができますが、設定に誤りがあるとデータが破損する可能性があります。
  • データ量
  • 複雑性

sql


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