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ITエンジニアも資格がある方が有利？おすすめの関連資格を解説！

SQLはデータベースのデータを操作するための言語のことであり、データベースを扱うデータベースエンジニアにとって必須のスキルです。そんなSQLには、関連する資格がいくつか存在します。*SQLの資格を取得することで、どのようなメリットがあるのでしょうか。*

この記事では、SQLの資格の種類やメリット、SQLを取り扱うデータベースエンジニアについて解説します。また、資格については難易度や合格率についてもまとめているので、ぜひチェックしてください。

### SQLの資格取得はメリットが多い

**SQLの資格を取得する上での1番のメリットは、SQLに関する知識を深められることです。**SQL初学者の方は、資格取得に向けた学習によって知識を体系的に学ぶことができ、すでにSQLの知識があり業務に携わっている方は、より深い知識を得ることができます。難易度の高いハイレベルの試験にチャレンジすることで、自身の価値を一層高められます。

また、資格取得はSQLのスキルを証明するため、転職の際に有利に働いたり、キャリアアップがしやすくなったりするなどのメリットも大きいです。SQLの資格取得は知識獲得のみならず、様々なメリットがあるため、積極的にチャレンジしましょう。

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SQLとは、リレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）で用いられるデータベース操作言語を指し、RDBMSに蓄積されたデータを操作したり、定義したりします。データベース操作言語とは、データの操作や定義を行う言語のことです。

データベースの中には膨大なデータが保存されているケースもあるため、SQLを使用することで効率よくデータベースを使いこなすことができます。SQLはコマンドラインからの対話実行、並びにアプリケーションAPIやプリプロセッサによるプログラムアクセスが可能です。

SQLはRDBMSで用いられており、標準SQLと拡張機能が実装されています。そのため、各RDBMSごとに仕様や利用上の違いがみられます。

海外サイトDB-Enginesの調査結果によると、2024年10月時点でのRDBMSランキングは「1位Oracle Database」「2位MySQL」「3位Microsoft SQL Server」「4位PostgreSQL」「5位Snowflake」であり、この数年は同様のランキングの傾向が見られます。そのため、**人気の高いRDBMSにおけるSQLの学習や資格取得を進めることで、自身のスキルアップはもちろんのこと、キャリアアップにも繋がるでしょう。**

【参考】：[DB-Engines Ranking of Relational DBMS](https://db-engines.com/en/ranking/relational+dbms)

SQLとは？概要・できること・プログラミング言語との違いを解説

SQLでできることとは？活用例・種類・難易度・将来性を解説

SQLは経験者でも難しい？その理由や習得のメリット、学習法を解説

SQLは各RDBMSごとに差異がみられるため、ここではSQLに関連するRDBMSの資格について説明します。また、RDBMSに依存しないデータベースの資格についても紹介します。

### Oracle Database：オラクルマスター

**Oracle Databaseの資格には、ORACLE MASTER（オラクルマスター）があります。**スキルレベルに応じた認定資格が用意されています。ORACLE MASTERで提供されているDBMS認定は、以下の通りです。

*・ORACLE MASTER Bronze DBA 2019*
　DBの基礎知識を有するITエンジニア
【参考】：[ORACLE MASTER Bronze DBA 2019 (Available only in Japan) | Oracle University](https://education.oracle.com/ja/oracle-master-bronze-dba-available-only-in-japan/trackp_DB19CBRNZ)

*・ORACLE MASTER Silver DBA 2019*
　日常の運用管理を行い、基本的なSQL知識を有する運用担当者
【参考】：[ORACLE MASTER Silver DBA 2019 (Available only in Japan) | Oracle University](https://education.oracle.com/ja/products/trackp_DB19COCA)

*・ORACLE MASTER Silver SQL 2019*
　SQLを用いる開発者、効率的なデータ分析をSQLで行うアナリスト
【参考】：[OCA Oracle Database SQL Certification Path | Steps to get Certified | Oracle University](https://education.oracle.com/ja/oracle-master-silver-sql-2019/trackp_457)

*・ORACLE MASTER Gold DBA 2019*
　マルチテナント環境やバックアップ・リカバリを行うDB管理者
【参考】：[ORACLE MASTER Gold DBA 2019 (Oracle Database Administration 2019 Certified Professional) | Oracle University](https://education.oracle.com/ja/products/trackp_DB19COCP)

*・ORACLE MASTER Platinum DBA 2019*
　高可用性、セキュリティ、性能管理を担当するエキスパート
【参考】：[ORACLE MASTER Platinum DBA 2019 実技試験 / 移行試験 | Oracle University | Oracle 日本](https://www.oracle.com/jp/education/oracle-master-platinum-dba-2019/)

試験の難易度については、スキルレベルによって大きく異なります。Bronze（ブロンズ）はデータベース初学者向けの試験なので、1ヶ月程度きちんとした勉強時間を確保できれば、十分に合格を目指せる資格です。

また、合格率については一切公表されていないため、推測することは難しいですが、まずは1番難易度の易しいBronzeからチャレンジしましょう。

【参考】：[Oracle 認定資格一覧](https://www.oracle.com/jp/education/certification/allcertification-172551-ja.html)

### MySQL：MySQL HeatWave Implementation Associate Rel 1

2024年10月現在のMySQLの資格には、**「MySQL HeatWave Implementation Associate Rel 1（1Z0-915-1-JPN）」があります。**本試験は2023年11月に英語版が公開され、2024年2月6日より日本語試験もスタートしました。

トランザクション、分析、機械学習、レイクハウスなど各種のアプリケーションを動かす環境としてMySQL HeatWaveをプロビジョニング、設定、管理したい管理者やデータ・サイエンティスト向けに設計されている資格です。合格率については公表されていません。

【参考】：[MySQL HeatWave Implementation Associate Rel 1 | Oracle University](https://education.oracle.com/mysql-heatwave-implementation-associate-rel1/pexam_1Z0-915-1)

なお、現在この試験は2024年9月1日より、*試験配信プラットフォームの変更に伴って日本語の試験を一時停止しているため受験できません。*試験再開に関してはOracle Universityホームページで案内されるようです。

【参考】：[新着ニュース | Oracle University | Oracle 日本](https://www.oracle.com/jp/education/news/)

また、これまでMySQLの資格として主流だった以下の試験はすでに配信が終了しています。

・MySQL 5.7 Database Administrator：1Z0-888-JPN（2023年10月31日に終了）
・MySQL 2019 Implementation Essentials：1Z0-920-JPN（2022年3月1日に終了）
・MySQL 2021 Implementation Essentials：1Z0-921-JPN（2024年2月16日に終了）

【参考】：[配信終了試験一覧 | オラクル認定資格制度 | Oracle University | Oracle 日本](https://www.oracle.com/jp/education/certification/discontinued-exams/)

### Microsoft ：Azure Database Administrator Associate

マイクロソフト社はこれまで提供していた開発・運用を担当するスキル「MCSA」や「MCSD」、「MCSE」、「MTA」の認定資格を終了し、ロールベースの資格体系へと変更を進めています。

【参考】：[Microsoft 認定資格および試験を見る](https://learn.microsoft.com/ja-jp/credentials/browse/?credential_types=certification)

ロールベースの認定資格については、以下の公式サイトに記載されています。

【参考】：[Microsoft Certifications](https://docs.microsoft.com/ja-jp/learn/certifications/)

代表的なロールでデータの取扱いをするエンジニアの資格は、以下の通りです。

*・データベース管理者向け*
　Azure Database Administrator Associate
【参考】：[Microsoft Certified: Azure Database Administrator Associate - Certifications | Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/ja-jp/credentials/certifications/azure-database-administrator-associate/?practice-assessment-type=certification)

*・データエンジニア向け*
　Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate
【参考】：[Microsoft Certified: Azure Data Engineer Associate - Certifications | Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/ja-jp/credentials/certifications/azure-data-engineer/?practice-assessment-type=certification)

*・データサイエンティスト向け*
　Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate
【参考】：[Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate - Certifications | Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/ja-jp/credentials/certifications/azure-data-scientist/?practice-assessment-type=certification)

スキルレベルは初級レベルを「Fundamentals」、中級レベルを「Associate」、上級レベルを「Expert」と呼びます。Expertレベルは「Azure Solutions Architect Expert」「DevOps Engineer Expert」となり、Azureに関連するロールのみが提供されています。

Microsoft認定資格は総じて難易度が高めだと言われています。**上記で紹介した資格は中級レベルのAssociateですが、しっかりとした勉強時間の確保と対策が必要です。**合格率に関しては不明です。

<center>[*データベースエンジニアの転職・求人情報を見る　＞*](https://mynavi-agent.jp/jobsearch/job3_0104016/result.php?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv18)</center>

<center>[*データサイエンティスト・アナリストの転職・求人情報を見る　＞*](https://mynavi-agent.jp/jobsearch/job3_0109001/result.php?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv18)</center>

### PostgreSQL：OSS-DB技術者認定試験

PostgreSQLの資格は、オープン系データベースの認定試験である「OSS-DB技術者認定資格」を紹介します。**OSS-DB技術者認定試験はPostgreSQLを基準とした認定を行っています。**試験区分としてはスキルに応じて2つの認定レベルを設定しています。

*・OSS-DB／Silver*
　データベースの小規模な開発・運用を担当するスキル
【参考】：[OSS-DB Silverのご紹介（Ver.3.0）](https://oss-db.jp/outline/silver)

*・OSS-DB／Gold*
　データベースの大規模な開発・運用を担当するスキル。PostgreSQLの内部構造の理解、トラブルシューティング・パフォーマンスチューニングの実施
【参考】：[OSS-DB Goldのご紹介 （Ver.3.0）](https://oss-db.jp/outline/gold)

試験の難易度に関しては、スキルレベルを示した「ITSSキャリアフレームワーク」では、Silverがエントリーレベルのレベル1〜2、Goldがレベル3に相当します。IT資格の登竜門と言われる基本情報技術者試験がスキルレベル2に設定されているので、Silverは初学者でも比較的合格しやすい試験です。

【参考】：[OSS-DB技術者認定試験](https://oss-db.jp/)

### IBM Db2：IBMプロフェッショナル資格認定制度

IBM Db2はLinux、UNIXおよびWindows向けに以下の2つの認定資格を用意しています。

*・Db2 11.5 ファンデーション試験*
　初級レベルのDb2とSQLの知識

*・Db2 11.5 管理試験*
　日常の運用管理をするレベル

上記の他メインフレーム向けにも同様の認定制度が提供されており、充実した認定制度です。こちらの試験は難易度・合格率共に情報がほとんどありませんが、ファンデーションは初級レベルの試験なので、合格は十分目指せるでしょう。

【参考】：[IBM DB2 チュートリアル、教育および認定リソース | IBM](https://www.ibm.com/jp-ja/db2/tutorials)

### データベーススペシャリスト試験

上記RDBMS固有の認定資格に加えて、**情報処理推進機構（IPA）の情報処理技術者試験の区分である、データベーススペシャリスト試験（DB）をおすすめします。**データベーススペシャリスト試験（DB）は、製品に依存しない汎用的な知識が必要です。

そのため、総合的なデータ収集の環境構築に必要なデータベースの設計・開発・構築・運用知識が求められます。

令和5年度の秋期試験では受験者数8,980人に対して合格者が1,664人だったので、合格率は18.5%でした。難易度としては高めの試験であり、主に実務経験者向きの試験と言えます。

【参考】：[データベーススペシャリスト試験 | 試験情報 | IPA 独立行政法人 情報処理推進機構](https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/db.html)
【参考】：[統計情報（応用情報技術者試験、高度試験、情報処理安全確保支援士試験） | 試験情報 | IPA 独立行政法人 情報処理推進機構](https://www.ipa.go.jp/shiken/reports/toukei.html)

## SQLを取り扱うデータベースエンジニア

ここまでSQLやSQLの関連資格について説明してきました。ここからは、SQLを取り扱うデータベースエンジニアについて紹介します。

### データベースエンジニアとは

*データベースエンジニアとは、データベースの開発や保守・運用を行うエンジニアのことです。*ビッグデータを取り扱うこともあれば、取り扱うデータが増えていくこともあります。システム開発を行うことはあまりありませんが、システムの中枢を支えるという重要な役割を担っています。

### データベースエンジニアの仕事内容は？

データベースエンジニアの主な仕事内容は、*「データベースの設計・開発」「データベースの管理」「データベースの運用」の3つです。*

クライアントやシステム開発担当者にヒアリングを行いながらデータベースシステムを使用し、設計・開発を行います。そして開発したデータベースを長期にわたり円滑に使用できるよう効率化・最適化を行っていきます。この際にSQLを使用します。

またデータベースへのアクセス権の管理やデータのバックアップもデータベースエンジニアの仕事です。

### データベースエンジニアの気になる年収は？

データベースエンジニアの年収は「マイナビエージェント職種図鑑」での平均年収は424万円（2024年10月時点）、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のIT技術スペシャリスト（特定技術(DB・NW・セキュリティ等））を参考にすると、平均年収758万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円なので、データベースエンジニアは一般平均年収と同程度、もしくはやや高めであることが分かります。

データベースエンジニアの年収は、在籍する企業や実務経験・持っているスキル等により異なります。**より高い収入を目指すには、前述した資格の取得やキャリアアップなどがおすすめです。**

【参考】：[マイナビエージェント職種図鑑](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/08.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv12_2)
※【平均年収 調査対象者】2020年1月～2020年12月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方
【参考】：[IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7）](https://warp.da.ndl.go.jp/info:ndljp/pid/11623215/www.meti.go.jp/press/2017/08/20170821001/20170821001-1.pdf)
【参考】：[民間給与実態統計調査-国税庁](https://www.nta.go.jp/publication/statistics/kokuzeicho/minkan2020/pdf/002.pdf)

### データベースエンジニアの将来性

データベースエンジニアの将来性はどうなのでしょうか。データベースはシステム導入時すでにパッケージとして設定されているものが増加傾向にあります。ですが経済産業省の公開している資料によると、今後IT人材が不足していくと予測されています。そのため、**データベースエンジニアは今後も求められる人材となるでしょう。**

さらに自身の市場価値を上げるのであればデータベースのみではなく、その他のシステム開発や保守・運用における知識やスキルを身につけるのがおすすめです。

【参考】：[経済産業省 商務情報政策局  情報処理振興課 IT分野について](https://www.meti.go.jp/shingikai/economy/daiyoji_sangyo_skill/pdf/001_06_00.pdf)

SQLを勉強するにはどういった方法が効果的なのでしょうか。ここでは、SQLの勉強方法やおすすめの参考書を紹介します。

SQLの勉強方法を解説！失敗しない学習ロードマップやおすすめの手段

SQLの学習方法とは？習得の流れ・おすすめの本・サイトを紹介！

SQLとはデータベースの操作に使用する言語のことを指し、知識習得には資格取得における学習がおすすめです。SQL資格にはいくつか種類があり、習得難易度が異なります。ここではSQLやSQLに関係する資格の他、SQLを取り扱うエンジニアについても紹介します。

SQLとはデータベース操作言語のことです

SQLの資格にはさまざまな種類があります

SQLの資格取得はスキルアップ・キャリアアップに繋がります

SQLの資格6種！難易度や合格率は？データベースエンジニアの年収も紹介

**ストアドプロシージャとは、リレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）のアクセス手順を、事前にまとめて格納するための機能を指します。**手順を格納することから、英語では「Stored Procedure」と名付けられています。

ここでは、ストアドプロシージャの概要やメリット、デメリット、書き方などを学んでいきます。

### ストアドプロシージャの概要

ストアドプロシージャは、RDBMSのアクセスの手続きを事前登録したものです。複数のSQL命令をまとめてグルーピングした手続きを格納しておき、効率的に呼び出すことができます。*プログラミング言語における関数・サブルーチンを定義する手順と同じようにデータベースアクセスを行うことができます。*

初心者でもわかるSQL基礎：基本構文や学習方法、書き方を解説

### ストアドプロシージャのメリット

ストアドプロシージャは、あらかじめ格納しておくことでSQL文が実行可能な形式で保存されます。*ストアドプロシージャを使わない場合と比較して、実行速度が速い特徴があります。*また、実行時に都度解釈させる場合と比較して、オーバーヘッドが低減し、通信やサーバ負荷が削減されます。

加えて、プログラミング言語の関数同様に特定の手順をまとめて定義できるため、保全性の向上と特定処理に限定したセキュリティ面での維持も期待できます。

### ストアドプロシージャのデメリット

ストアドプロシージャは、複数のSQLステートメントを1つの呼び出しで実行することができます。

コードの保全性が高まる半面、そのストアドプロシージャの実装部分については、業務要件の知識やSQLの知識が求められるため、むしろ保全の難易度が高まる場合があります。

このことで、安易な修正は不具合を誘発してしまい、不具合の修正のつもりが問題あるコードを増やすリスクがあります。

またストアドプロシージャは、RDBMSによって実装の違いがあり、書き方も異なります。*そのためストアドプロシージャを多用した処理は、他のRDBMSへの移行性を低下させる要因になります。*

## ストアドプロシージャの書き方

*ストアドプロシージャの書き方は、リリースされているRDBMSによって違いがあります。*ここでは、主要なRDBMSであるSQL Server、MySQL、PostgreSQLについて、それぞれのストアドプロシージャの構文を確認していきます。

### SQL Serverのストアドプロシージャ

SQL ServerはMicrosoftが提供するRDBMSで、Windows、Linuxで動作します。Transact-SQLやMicrosoft .NET Frameworkで使用します。

*書き方は、「CREATE PROC」または「CREATE PROCEDURE」でストアドプロシージャを作成し、「BEGIN」～「END」の間に必要なSELECT文などを登録します。*

```
CREATE { PROC | PROCEDURE }
    プロシージャ名
    [ { @パラメータ名 パラメータのデータ型 }
        [ OUT | OUTPUT | [READONLY]
    ] [ ,...n ]
AS { [ BEGIN ] 登録するSQLステートメント [;] [ ...n ] [ END ] }
```

「OUT」または「OUTPUT」が指定されている場合は、プロシージャの呼び出し元にパラメータの値を返します。指定がない場合は、入力パラメータ「IN」となります。パラメータが変更できない場合は、「READONLY」を指定します。

格納されたストアドプロシージャは、「EXEC」あるいは「EXECUTE」でパラメータを指定し、実行することができます。

【参考】：[SQL Server](https://www.microsoft.com/ja-jp/sql-server/)
【参考】：[SQL Server: ストアド プロシージャ (データベース エンジン)](https://learn.microsoft.com/ja-jp/sql/relational-databases/stored-procedures/stored-procedures-database-engine?view=sql-server-ver16)
【参考】：[SQL Server: ストアド プロシージャの作成](https://learn.microsoft.com/ja-jp/sql/relational-databases/stored-procedures/create-a-stored-procedure?view=sql-server-ver16)
【参考】：[SQL Server: ストアド プロシージャの実行](https://learn.microsoft.com/ja-jp/sql/relational-databases/stored-procedures/execute-a-stored-procedure?view=sql-server-ver16)

SQL Serverとは？使い方や構築方法をわかりやすく解説！

### MySQLのストアドプロシージャ

MySQLはオープンソースのRDBMSで、Windows、Linux、macOSのマルチプラットフォームで動作します。MySQLでは、式で呼び出すストアドファンクションと「CALL」ステートメントで呼び出すストアドプロシージャが用意されています。

*ストアドプロシージャの書き方は、「CREATE PROCEDURE」で作成し、「BEGIN」～「END」の間に必要なSELECT文などを登録します。*

```
CREATE PROCEDURE
    プロシージャ名 ([ IN | OUT | INOUT ] パラメータ名 パラメータのデータ型 [,..])
BEGIN
    SQLステートメント[;,,]
END
```

「IN」はプロシージャへ値を渡し、「OUT」は値が呼び出し元に戻ります。「INOUT」は入出力両方です。ストアドプロシージャは、「CALL」ステートメントで実行することができます。

【参考】：[MySQL](https://www.mysql.com/jp/)
【参考】：[MySQL: ストアドオブジェクト](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/ja/stored-objects.html)
【参考】：[MySQL: CREATE PROCEDURE ステートメントおよび CREATE FUNCTION ステートメント](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/ja/create-procedure.html)
【参考】：[MySQL: CALL ステートメント](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/ja/call.html)

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### PostgreSQLのストアドプロシージャ

PostgreSQLもフリーでオープンなRDBMSであり、マルチプラットフォームで動作します。標準SQLに対応するとともに、独自の拡張がされています。

PostgreSQLのストアドプロシージャは、標準SQLや独自拡張のPL/pgSQL（Procedural Language/PostgreSQL Structured Query）を用いて行います。ストアドファンクションとストアドプロシージャに対応しています。

*ストアドプロシージャの書き方は、「CREATE PROCEDURE」で作成し、「AS $$」～「$$」または「BEGIN」～「END」の間に必要なSELECT文などを登録します。*

```
CREATE PROCEDURE
    プロシージャ名 ([ IN | OUT | INOUT | VARIADIC ] パラメータ名 パラメータのデータ型 [,..])
LANGUAGE SQL
AS $$
    SQLステートメント[;,,]
$$;
```

```
CREATE PROCEDURE
    プロシージャ名 ([ IN | OUT | INOUT | VARIADIC ] パラメータ名 パラメータのデータ型 [,..])
LANGUAGE SQL
BEGIN ATOMIC
    SQLステートメント[;,,]
END;
```

パラメータの指定がない場合のデフォルトモードは、入力パラメータ「IN」となります。「OUT」または「OUTPUT」が指定されている場合は、プロシージャの呼び出し元にパラメータの値を返します。

「INOUT」は「IN」と「OUT」の両方で、「VARDIADIC」は数が定義されていない同じ型の入力を示します。ストアドプロシージャを実行するには、「CALL」ステートメントを用います。

【参考】：[PostgreSQL](https://www.postgresql.org/)
【参考】：[PostgreSQL: CREATE PROCEDURE](https://www.postgresql.jp/document/16/html/sql-createprocedure.html)
【参考】：[PostgreSQL: CALL](https://www.postgresql.jp/document/16/html/sql-call.html)
【参考】：[PostgreSQL: PL/pgSQL — SQL手続き言語](https://www.postgresql.jp/document/16/html/plpgsql.html)

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標準SQLとSQLの歴史！SQLの互換性と規格化の流れを解説

## ストアドプロシージャを理解して使用しよう

ストアドプロシージャは、複雑なSQL文をあらかじめまとめて登録することで、高速化や保全性の向上などが期待できます。その反面、ストアドプロシージャを多用すると、実装の違いによる修正間違いなどが誘発されたり、異なるRDBMSへの移行性を損なうリスクがあります。

そのため、**ストアドプロシージャを利用するには、そのメリットとデメリットを理解したうえで、効率的に使用するのがおすすめです。**

ストアドプロシージャとは、SQL文をグルーピングして格納するための機能を指します。複雑なSQL文をあらかじめまとめて登録することで、高速化や保全性の向上などが期待できます。ここでは、ストアドプロシージャの概要やメリット、デメリット、書き方などを学んでいきます。

ストアドプロシージャとは、RDBMSのアクセス手続きをまとめて登録し利用する機能を指します

事前にグルーピングして登録することで、高速化や保全性の向上などが期待できます

RDBMSによる違いがあり、RDBMS間での移行性を考慮して使用するのが効果的です

ストアドプロシージャとは？概要やメリットとデメリットを解説

*SQLのLIKE句は、あいまい検索を行う際に使用するクエリの手法です。*文字列の検索にワイルドカードと呼ばれる文字記号を用いて、必要なデータを抽出することができます。分かりやすく言うと、膨大なデータから、パターンマッチングを行ってデータを探すための表記法を指します。

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*LIKE句は、データベースに問い合わせするためのクエリで使用するもので、SQLのSELECT文で使用します。*SELECT文は、SQLのテーブルに格納されているデータを検索するデータ操作言語（DML）です。SELECT文によってDBMSに対してクエリが発行され、必要なデータを得ることができます。

*SELECT文は、格納されているデータを紹介するためのデータ操作言語です。*ここでは、LIKE句を理解するうえで欠かせないSELECT文を先に学びます。

SELECT文の基本構文は、次のように表すことができます。

SELECT カラム名1[, カラム名2,,] FROM テーブル名;

ここで示したカラム名はデータの列の名称で、複数のデータ列を取り込む場合は、それぞれのカラム名を記載します。また、データは表を意味するテーブルに格納されており、そのテーブル名を指定します。

すべてのデータ列を取り込む場合は、 ”SELECT \* FROM テーブル名;” とし、 ”\*” のワイルドカード文字で全体を指定します。

*SELECT文では、WHERE句を使って抽出するデータの条件を指定することができます。*具体的には、 ”SELECT カラム名 FROM テーブル名 WHERE 抽出条件となるカラム名 比較演算子 比較する値;” の構文に従います。

例えば、指定するオフィスに勤務する従業員は次のように、抽出することができます。

SELECT EmployeeID,name FROM EmployeeDirectory WHERE Office=’A001’;

比較演算子は、 ”=” が等しい場合、 ”>” が大きい場合、 ”<” が小さい場合です。その値以上が  ”>=” 、値以下が  ”<=” 、等しくない場合が  ”!=” です。

### LIKE句であいまい条件を指定する

これまでに、SELECT文とWHERE句で抽出するデータの条件を指定できることを学びました。*WHERE句の検索条件は、複数の条件を論理演算子で示すことができ、LIKE句は検索条件があいまいな場合に使用します。*

構文は、 ”SELECT カラム名 FROM テーブル名 WHERE 抽出条件となるカラム名 LIKE ’あいまい検索する文字’ ;” のように用います。

ここで示す ’あいまい検索する文字’ は、ワイルドカード文字が使用できます。ワイルドカード文字の ’%’ は0文字以上の任意の文字列で、 ’_’ は任意の1文字を指します。また、 ’[^]’ は除外を意味します。

例えば、900から始まる従業員番号を持つ従業員の登録情報を抽出する場合は、次のように、クエリを発行します。

SELECT * FROM EmployeeDirectory WHERE EmployeeID LIKE ’900%’;

## LIKE句を使って色々な検索方法を学ぶ

ここでは、*LIKE句を使って色々な検索方法を学んでいきます。*先の例では、900から始まる従業員番号を持つ従業員の登録情報を抽出する例として以下のSELECT文を使用しました。

テーブル名がEmployeeDirectory、抽出条件となるカラム名がEmployeeIDとすると、次のように表すことができます。

以降は、この例に基づいて検索手法の違いについて学んでいきます。

*前方一致検索は、LIKE句で用いるあいまい検索の文字列の後半に、ワイルドカード文字を指定する方法です。*すべてのカラムを対象とする場合は、 ”SELECT \* FROM テーブル名 WHERE カラム名 LIKE ’文字列%’” とします。前半の ’文字列’ が合致すれば後半の ’%’ は0文字以上の任意の文字が該当します。

先の例では、LIKEに続くあいまい検索をする文字列は ’900%’ でした。これは前半が ’900’ 、後半が ’%’ ですので、前方一致検索の手法を用いた例だということが分かります。

*後方一致検索は、あいまい検索の文字列の前半にワイルドカード文字を指定する方法です。*使う場合の構文は、 ”SELECT \* FROM テーブル名 WHERE カラム名 LIKE ’%文字列’” とします。前半の ’%’ は0文字以上の任意の文字で後半の ’文字列’ が合致すれば必要な文字列を探すことができます。

例で例えると、従業員番号の下2桁が ’00’ で終わる従業員データは、次のように表すことができます。

SELECT * FROM EmployeeDirectory WHERE EmployeeID LIKE ’%00’;

*部分一致検索は、あいまい検索の前後の文字列が不明な場合に使用する方法です。*構文は、 ”SELECT \* FROM テーブル名 WHERE カラム名 LIKE ’%文字列%’” のように、指定する ’文字列’ の前後にワイルドカードの ’%’ を追加します。

先のあいまい検索の例では、前方一致検索は ’900%’ を指定し、後方一致検索は ’%00’ を指定しました。部分一致検索は、前後の ’%’ を入れますので、 ’%100%’ とすると従業員番号の中に ’100’ が含まれる任意の文字が抽出されます。

この場合は従業員番号なので数字の文字を指定しますが、格納されるデータによっては英字などの文字を指定します。

*LIKE句で完全一致検索を行う場合は、文字列にワイルドカード文字を入れずに指定します。*具体的には、 ”SELECT \* FROM テーブル名 WHERE カラム名 LIKE ’文字列’” のように記述します。文字列が特定できる場合は、このような完全一致検索を行うことができます。

*LIKE句では、検索する文字列に ’%’ や ’_’ が含まれている場合、ワイルドカード文字としてではなくリテラル（文字）として解釈させることもできます。*この機能はESCAPE句を指定することで有効化します。

例えば検索する文字列に、 ’_’ を含む文字列を検索する場合は、次のようにESCAPE句を用います。

SELECT * FROM EmployeeDirectory WHERE EmployeeID LIKE ’%\\_%’ ESCAPE ’\\’;

上の例では、エスケープ文字にバックスラッシュ ’\\’ を指定し、LIKE句で指定する文字列に ’_’ が含まれていることを示しています。

またLIKE句では、NOT LIKE句というLIKEの否定形式も提供されています。ワイルドカード文字の役割は変わりません。従業員番号が ’9’ で始まる従業員データを除外するには、次のように表すことができます。

SELECT * FROM EmployeeDirectory WHERE EmployeeID NOT LIKE ’9%’;

### DBMSに違いによるLIKE句の扱い

LIKE句の用法は、DBMSによってドキュメント化され、情報が提供されています。*マニュアルを実際に確認すると、LIKE演算子、LIKE条件などの言い方の違いも見られます。*実際に用法を見ると、標準SQLの構文のほか、各社が追加実装した機能も見られます。

DBMSによる違いを具体的に見ると、SQLServerの場合では、ワイルドカード文字に 角括弧 ’[  ]’ を用いることで範囲指定が可能です。Oracle Databaseでは、LIKE以外に正規表現検索に対応するためにREGEXP_LIKE条件が実装されています。

また、PostgreSQLでは、ロケールに従って大文字小文字を区別しない一致などを実装した独自のILIKE句や、POSIX正規表現に対応しています。

【参考】：[SQL Server: LIKE (Transact-SQL)](https://learn.microsoft.com/ja-jp/sql/t-sql/language-elements/like-transact-sql?view=sql-server-ver16)
【参考】：[Oracle Database SQL言語リファレンス: LIKE条件](https://docs.oracle.com/cd/E57425_01/121/SQLRF/conditions007.htm)
【参考】：[MySQL 文字列比較関数および演算子](https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/ja/string-comparison-functions.html)
【参考】：[PostgreSQL: 関数と演算子 パターンマッチ LIKE演算子](https://www.postgresql.jp/document/16/html/functions-matching.html#FUNCTIONS-LIKE)

MySQLとは？SQLやOracleとの違い、使い方をわかりやすく解説

PostgreSQLとは？MySQL・Oracleとの違いを解説

## SQLのLIKE句は慣れればさらに活用できる

データが蓄積されると、分析に活用できるので検索条件を学ぶと応用ができます。SQLでは、LIKE句と論理演算子であるORを使用して、複数条件のクエリを発行することもできます。**今回学んだLIKE句に慣れたら、より複雑なクエリに活用できるでしょう。**

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LIKE句はSQLのあいまい検索に用いる手法であり、ワイルドカードと呼ばれる文字記号を用いて表します。LIKE句を学ぶには、前提となるSELECT文の知識が必要です。ここでは、LIKE句の使い方を、SELECT文やWHERE句と順に学んで理解を深めていきます。

SQLのLIKE句とは、あいまい検索を行う際に使用するクエリの手法を表します

LIKE句は、SELECT文やWHERE句とともに使用し、文字列をパターンマッチングで探します

使用するワイルドカード文字の’%’は0文字以上の任意の文字列で、 ’_’ は任意の1文字を指します

SQLのLIKE句の使い方は？SELECT文を用いた用法を解説

**SQLとは、リレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）のデータの操作や定義を行うためのデータベース言語です。**ビッグデータを活用したマーケティングの動きが活発になる中、データベースの管理・運用に使われるSQLは特に注目を集めています。

この記事では、ITエンジニアが注目すべきスキルの1つであるSQLの概要やデータベースについて、初心者の方でもわかるように詳しく紹介します。

初心者でもわかるSQL：基本から学習方法まで！始めの一歩を解説

**SQLはRDBMSを操作するためのデータベース言語です。**RDBMSとは「リレーショナルデータベース管理システム」のことで、主にデータベースへのデータ入力・更新・削除をする際に用いられます。

データベースの中には、数百万件ものデータが保存されていることもあるため、*SQLを使用することで効率よくデータベースを使いこなすことができます。*

また、SQLは国際標準化機構 （ISO）によって、国際的に標準化されているデータベース言語のため、さまざまなデータベースで利用できる汎用性があります。データベース製品によって異なる部分はありますが、一般的な仕様はどのデータベースでも同じです。

例えば「Oracle Database」「MySQL」「PostgreSQL」「Microsoft SQL Server」など、よく実務現場で使用されるデータベースではSQLを利用できます。以上のことからSQLは汎用性が高く、さまざまなデータベースに関する操作を行うことができると言えるでしょう。

【参考】：[Oracle Databases-公式](https://www.oracle.com/jp/database/)
【参考】：[MySQL-公式](https://www.mysql.com/jp/)
【参考】：[PostgreSQL-公式](https://www.postgresql.org/)
【参考】：[Microsoft SQL Server-公式](https://www.microsoft.com/ja-jp/sql-server/sql-server-downloads)

### SQLでできること・できないこと

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