SQLで複数の値を特定の順序で並び替える方法（ORDER BY句の詳細解説）

SQLのORDER BY句は、SELECT句で取得した結果セットを、1つ以上の列に基づいて並べ替えるための機能です。単一の列に基づく昇順・降順のソートだけでなく、複数の列を指定して複合的なソートを行うこともできます。

このガイドでは、PostgreSQLを例に、ORDER BY句を用いて複数の値を特定の順序で並び替える方法について、詳細かつ分かりやすく解説します。

基本的な構文

SELECT column1, column2, ...
FROM table_name
ORDER BY column1, column2, ...;

例：名前と年齢で昇順にソート

SELECT name, age
FROM customers
ORDER BY name ASC, age ASC;

解説

• ORDER BY句の後に、カンマ区切りで並べ替えたい列を列挙します。
• 各列名の後ろにオプションとして**昇順(ASC)または降順(DESC)**を指定できます。デフォルトは昇順です。
• 上記の例では、まずname列で昇順にソートし、同じ名前の場合はage列で昇順にソートします。

複数の列を異なる順序でソート

例：名前で昇順、年齢で降順

SELECT name, age
FROM customers
ORDER BY name ASC, age DESC;

• このように、各列に対して昇順・降順を個別に指定することができます。

NULL値の扱い

• NULL値は、デフォルトではソート対象から除外されます。
• ORDER BY句にNULLS FIRSTまたはNULLS LASTオプションを指定することで、NULL値の位置を制御できます。

例：名前で昇順、NULL値を先頭に

SELECT name, age
FROM customers
ORDER BY name ASC, age ASC NULLS FIRST;

• 上記の例では、まずname列で昇順にソートし、NULL値を持つレコードを先頭にします。
• NULLS LASTオプションを指定すると、NULL値を持つレコードを末尾に配置できます。

集計関数と組み合わせる

ORDER BY句は、集計関数と一緒に使用して、集計結果を特定の順序で並び替えることもできます。

例：商品カテゴリごとの売上高を売上高の高い順に並べる

SELECT category, SUM(sales) AS total_sales
FROM orders
GROUP BY category
ORDER BY total_sales DESC;

• 上記の例では、まずcategory列ごとに売上高を合計し、total_salesという名前の列に格納します。
• その後、total_sales列で降順にソートして、売上高の高いカテゴリから順に表示します。

• ORDER BY句には、上記以外にも様々なオプションが用意されています。詳細は、PostgreSQLのマニュアル等をご参照ください。

SQLのORDER BY句は、複数の値を特定の順序で並び替えるための強力な機能です。このガイドで解説した基本的な構文とオプションを理解することで、様々な場面で柔軟なソート処理を実現することができます。

• 上記の例は、PostgreSQLを例としていますが、他の主要なSQLデータベースでも同様の機能を提供しています。
• 複雑なソート条件の場合は、CASE式やサブクエリなどを組み合わせることで、より柔軟な処理が可能になります。

SELECT customer_id, name, age
FROM customers
ORDER BY name ASC, age ASC;

顧客データを売上高の高い順にソート

SELECT customer_id, name, SUM(sales) AS total_sales
FROM orders
GROUP BY customer_id
ORDER BY total_sales DESC;

顧客データを最終購入日時の新しい順にソート

SELECT customer_id, name, MAX(order_date) AS last_order_date
FROM orders
GROUP BY customer_id
ORDER BY last_order_date DESC;

VIP顧客のみを対象に、名前で昇順にソート

SELECT customer_id, name
FROM customers
WHERE is_vip = TRUE
ORDER BY name ASC;

顧客データを国と都市で昇順にソート、各都市内で名前で昇順にソート

SELECT country, city, name
FROM customers
ORDER BY country ASC, city ASC, name ASC;

顧客データを売上高の高い順にソート、売上高が同じ場合は顧客IDで昇順にソート

SELECT customer_id, name, SUM(sales) AS total_sales
FROM orders
GROUP BY customer_id
ORDER BY total_sales DESC, customer_id ASC;

顧客データを最終購入日時の新しい順にソート、同じ日付の場合は注文IDで昇順にソート

SELECT customer_id, name, MAX(order_date) AS last_order_date, MAX(order_id) AS last_order_id
FROM orders
GROUP BY customer_id
ORDER BY last_order_date DESC, last_order_id ASC;

顧客データをVIP顧客と一般顧客に分けてソート、それぞれ名前で昇順にソート

SELECT customer_id, name
FROM customers
WHERE is_vip = TRUE
ORDER BY name ASC;

UNION ALL

SELECT customer_id, name
FROM customers
WHERE is_vip = FALSE
ORDER BY name ASC;

顧客データを国ごとにソート、各国の顧客数を表示

SELECT country, COUNT(*) AS customer_count
FROM customers
GROUP BY country
ORDER BY country ASC;

顧客データを売上高の高い順にソート、上位10件のみ表示

SELECT customer_id, name, SUM(sales) AS total_sales
FROM orders
GROUP BY customer_id
ORDER BY total_sales DESC
LIMIT 10;

• 各データベースによっては、独自のオプションや拡張機能を提供している場合があります。詳細は、それぞれのデータベースのマニュアル等をご参照ください。

CASE式による条件分岐ソート

例：顧客データを会員ランクと名前でソート

SELECT customer_id, name, member_rank
FROM customers
ORDER BY CASE
    WHEN member_rank = 'VIP' THEN 1
    WHEN member_rank = 'Gold' THEN 2
    ELSE 3
END,
name ASC;

• 上記の例では、CASE式を使用して、会員ランクに応じてソート順序を動的に変化させています。
• 同じ会員ランクの場合は、name列で昇順にソートされます。

集計関数によるソート

SELECT category, AVG(sales) AS avg_sales
FROM orders
GROUP BY category
ORDER BY avg_sales DESC;

• 上記の例では、AVG集計関数を使用して、商品カテゴリごとの平均売上単価を計算しています。

サブクエリによるソート

SELECT customer_id, name, last_order_date, order_amount
FROM customers
JOIN (
    SELECT customer_id, MAX(order_date) AS last_order_date, MAX(order_amount) AS order_amount
    FROM orders
    GROUP BY customer_id
) AS last_order_info
ON customers.customer_id = last_order_info.customer_id
ORDER BY last_order_date DESC, order_amount DESC;

• 上記の例では、サブクエリを使用して、顧客ごとの最終購入日時と注文金額を取得しています。
• メインクエリでは、このサブクエリ結果と顧客テーブルを結合し、last_order_dateとorder_amount列でソートしています。
• このように、サブクエリを利用することで、より複雑なソート条件を実現することができます。

ウィンドウ関数によるソート

例：顧客ごとに前月比売上成長率の高い順にソート

SELECT customer_id, name, sales,
    (sales - LAG(sales, 1) OVER (ORDER BY customer_id, order_date)) / NULLIF(LAG(sales, 1) OVER (ORDER BY customer_id, order_date), 0) * 100 AS growth_rate
FROM orders
ORDER BY growth_rate DESC;

• 上記の例では、ウィンドウ関数LAGを使用して、顧客ごとの前月の売上を取得しています。
• その後、前月比売上成長率を計算し、growth_rate列で降順にソートしています。
• ウィンドウ関数を使用することで、動的な集計や比較に基づいたソート処理が可能になります。

上記で紹介したテクニックは、ORDER BY句に加えて活用することで、より柔軟で高度なソート処理を実現することができます。それぞれのテクニックの特徴を理解し、状況に応じて適切な方法を選択することが重要です。

• 上記の例はあくまでも一例であり、他にも様々なテクニックが存在します。
• 複雑なソート処理を検討する場合は、パフォーマンスや可読性も考慮する必要があります。
• 詳細については、各データベースのマニュアルや専門書籍等をご参照ください。