サンプルコード：学生、科目、教員のデータに基づく二重多対多関係における交差の検索

SQL: 二重多対多関係における交差の検索

二重多対多関係は、2つのエンティティ間の関係を表すデータモデルです。この関係では、1つのエンティティが別のエンティティと複数の異なる関連を持ち、その逆に別のエンティティも複数の関連を持つことができます。

このチュートリアルでは、MySQL、SQL、MariaDBなどのデータベースプラットフォームにおける二重多対多関係における交差の検索方法について、分かりやすく日本語で解説します。

例

学生と科目の関係を例として考えます。

• 学生エンティティは、学生ID、名前、専攻などの属性を持つことができます。
• 学生と科目は、履修という関係を持ちます。1人の学生は複数の科目を履修することができ、1つの科目は複数の学生によって履修されることができます。

二重多対多関係における交差の検索は、特定の条件に基づいて、2つのエンティティ間の共通要素を見つける操作です。

例えば、以下のクエリは、特定の学生が履修している科目と、特定の教員が担当している科目をすべて取得します。

SELECT s.student_id, s.name, c.course_id, c.name, t.teacher_id, t.name
FROM students AS s
JOIN enrollments AS e ON s.student_id = e.student_id
JOIN courses AS c ON e.course_id = c.course_id
JOIN teachers AS t ON c.teacher_id = t.teacher_id
WHERE s.student_id = 12345
AND t.teacher_id = 67890;

このクエリは、以下の結果を返します。

• 特定の学生が履修している科目のリストを取得する。
• 特定の学生が履修している科目と、その科目を担当している教員のリストを取得する。

• このチュートリアルでは、MySQL、SQL、MariaDBなどのデータベースプラットフォームを想定しています。他のデータベースプラットフォームでは、構文や機能が異なる場合があります。
• 二重多対多関係は、正規化されていない関係であることに注意してください。正規化されていない関係は、データの整合性や更新性を損なう可能性があります。
• 二重多対多関係を扱う場合は、適切な設計とデータモデリングを行うことが重要です。

• students テーブル：学生ID、名前、専攻などの属性を持つ
• courses テーブル：科目ID、科目名、担当教員などの属性を持つ
• enrollments テーブル：学生IDと科目IDを関連付ける結合テーブル

SELECT s.student_id, s.name, c.course_id, c.name, t.teacher_id, t.name
FROM students AS s
JOIN enrollments AS e ON s.student_id = e.student_id
JOIN courses AS c ON e.course_id = c.course_id
JOIN teachers AS t ON c.teacher_id = t.teacher_id
WHERE s.student_id = 12345
AND t.teacher_id = 67890;

SELECT c.course_id, c.name
FROM students AS s
JOIN enrollments AS e ON s.student_id = e.student_id
JOIN courses AS c ON e.course_id = c.course_id
WHERE s.student_id = 12345;

SELECT c.course_id, c.name
FROM courses AS c
JOIN teachers AS t ON c.teacher_id = t.teacher_id
WHERE t.teacher_id = 67890;

SELECT s.student_id, s.name, c.course_id, c.name, t.teacher_id, t.name
FROM students AS s
JOIN enrollments AS e ON s.student_id = e.student_id
JOIN courses AS c ON e.course_id = c.course_id
JOIN teachers AS t ON c.teacher_id = t.teacher_id
WHERE s.student_id = 12345;

SELECT s.student_id, s.name, t.teacher_id, t.name
FROM students AS s
JOIN enrollments AS e ON s.student_id = e.student_id
JOIN courses AS c ON e.course_id = c.course_id
JOIN teachers AS t ON c.teacher_id = t.teacher_id
WHERE c.course_id = 101;

サブクエリを使用して、二重多対多関係における交差を検索する方法があります。この方法は、特に複雑な条件が必要な場合に役立ちます。

以下のクエリは、特定の学生が履修している科目と、その科目を担当している教員のリストを取得します。サブクエリを使用して、学生が履修している科目のリストを条件としています。

SELECT s.student_id, s.name, t.teacher_id, t.name
FROM students AS s
JOIN enrollments AS e ON s.student_id = e.student_id
JOIN courses AS c ON e.course_id = c.course_id
JOIN teachers AS t ON c.teacher_id = t.teacher_id
WHERE e.course_id IN (
    SELECT course_id
    FROM enrollments AS e2
    WHERE e2.student_id = 12345
);

CTE (Common Table Expressions)

CTE (Common Table Expressions)を使用して、二重多対多関係における交差を検索する方法もあります。CTEは、複雑なクエリをより読みやすく、理解しやすく分割するために役立ちます。

WITH student_courses AS (
    SELECT e.course_id
    FROM students AS s
    JOIN enrollments AS e ON s.student_id = e.student_id
    WHERE s.student_id = 12345
)
SELECT s.student_id, s.name, t.teacher_id, t.name
FROM students AS s
JOIN enrollments AS e ON s.student_id = e.student_id
JOIN courses AS c ON e.course_id = c.course_id
JOIN teachers AS t ON c.teacher_id = t.teacher_id
WHERE e.course_id IN (
    SELECT course_id
    FROM student_courses
);

PIVOT テーブル

PIVOT テーブルを使用して、二重多対多関係における交差を検索する方法もあります。PIVOT テーブルは、集計データを転換して、より分析しやすい形式にするために役立ちます。

以下のクエリは、特定の学生が履修している科目と、その科目を担当している教員のリストを、PIVOT テーブル形式で取得します。

SELECT student_id, name, course_id, course_name, teacher_id, teacher_name
FROM (
    SELECT s.student_id, s.name, c.course_id, c.name, t.teacher_id, t.name
    FROM students AS s
    JOIN enrollments AS e ON s.student_id = e.student_id
    JOIN courses AS c ON e.course_id = c.course_id
    JOIN teachers AS t ON c.teacher_id = t.teacher_id
    WHERE s.student_id = 12345
) AS source_table
PIVOT (
    MAX(teacher_name)
    FOR course_id IN (course_id)
) AS pivot_table;

これらの方法は、それぞれ異なる長所と短所があります。

• サブクエリは、柔軟性が高いですが、複雑になりがちです。
• CTEは、クエリをより読みやすく理解しやすくすることができますが、パフォーマンスが低下する可能性があります。
• PIVOT テーブルは、集計データを分析するのに役立ちますが、複雑なクエリには適していない場合があります。