*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。

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の入門編：初心者から経験者まで役立つSQL情報を掲載！

*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)

SQL Serverとは？使い方や構築方法をわかりやすく解説！

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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

SQLでは何ができるのでしょうか。

例えば、データの検索・挿入・更新・削除や、テーブルの作成・更新・削除、テーブルの主キーの設定、ユーザ権限の付与などができます。**SQL文の種類・使い方を覚えると、データベースにあるデータを効率良く活用できます。**

なおSQLはプログラミング言語ではないため、SQLのみでシステムを作成することはできません。システムを作成する場合は、Java・C・PHPといったプログラミング言語と組み合わせる必要があります。

SQLでできることとは？活用例・種類・難易度・将来性を解説

**SQLが使えるデータベースには、「Oracle Database」「MySQL」「PostgreSQL」「Microsoft SQL Server」などがあります。**データベースによってSQL文の細かい部分は異なりますが、共通している部分もあります。

「Oracle Database」と「MySQL」はオープンソースデータベースで、「PostgreSQL」は無償版と有償版があります。「Microsoft SQL Server」はWindows製品のため、Windows Serverと一緒に使う場合に相性が良いです。

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**データベースとは、決まった形式で整理されたデータの集まりを指します。**データベースは大量にあるデータを管理しやすくしたもので、コンピュータ上で整理されたデータ群です。

例えば、顧客情報を「名前」「年齢」「住所」「電話番号」などの項目ごとに整理したり、商品情報を「商品コード」を利用して、一意に分類したりしたものがデータベースです。

ここでは、データベースの役割や、3つに分類される「階層型データベース」「ネットワーク型データベース」「リレーショナルデータベース（RDB）」について解説します。

データベースとは？今更聞けないその内容をITエンジニアとして改めて学ぶ

データベースはデータを1つの領域に集めたものですが、それだけではデータベースとは呼べません。*データベースの役割や目的は、集積したデータの抽出・更新・検索・共有などが簡単にできるようにすることです。*

そのため、データベースを利用すると必要なデータを容易に取り出すことができます。実際の現場では、大量のデータを編集して分析に活かしたり、複数人でデータベースを同時に編集したりすることも多いです。

*階層型データベースでは、ツリー状にデータを関連付けて保存します。*ルートが限定されるため、データ検索が速いのがメリットです。

### ネットワーク型データベース

*ネットワーク型データベースでは、関連のあるデータを結び付けて保存します。*データの重複登録を防ぐことができるのがメリットです。

~~【図】ネットワーク型データベース~~

### リレーショナル型データベース（RDB）

*リレーショナルデータベースは「RDB」とも呼ばれ、表形式でデータを管理する種類のデータベースです。*柔軟性があり、現在最も主流のデータベースといえます。

~~【図】リレーショナル型データベース（RDB）~~

## データベース言語とプログラミング言語の違い

SQLはプログラミング言語ではなく、「データベース言語」です。実務経験者でも間違えることがあるため注意しましょう。ここでは、データベース言語とプログラミング言語の違いについて詳しく紹介します。

**プログラミング言語とは、コンピュータ言語のうち、コンピュータプログラムを記述するための形式言語のことです。**プログラミング言語は手続き型の言語であり、プログラムを作成するときに使用します。

つまり、コンピュータに対してどのような処理を行うかを、プログラミング言語を使用してソースコードとして記述します。プログラミング言語はデータベース言語と比較すると複雑で、種類もさまざまなものがあります。

プログラミング言語の種類には、CSS・JavaScript・Java・PHP・Python・COBOLなどがあります。それぞれのプログラミング言語には長所と短所があり、目的に応じて使い分けます。

大規模なシステムを構築する場合にはJavaを使用したり、Webサイトを制作する場合にはCSS・JavaScriptを使用したりします。

【16種類】プログラミング言語の一覧を種類別に紹介！難易度や選び方も解説

CSSとは？概要や基本書式、具体的な記述方法について解説！

JavaScriptとは？特徴・メリット・何ができるのかを解説

**データベース言語とは、データベース管理システムに対する処理を命令する制御言語であり、非手続き型言語とも言います。**

データベース言語は、データを管理してユーザが指定した条件と一致するデータの検索・抽出などをするための言語で、それ以上の機能はないためシンプルなのが特徴です。プログラミング言語と比較すると文法や仕様は全く異なります。

SQLでは一般的に、1文ごとに結果を要求します。データベースに対する操作を記述した文を入力すると、その命令が実行されるという方式です。この仕組みは「対話型」と呼ばれます。

また、データベースに対して複雑な操作を行いたい場合は、プログラミング言語で記述したソースコードの中にSQLの文を埋め込むことも可能です。この仕組みは「埋め込み型」と呼ばれます。

SQLは、主に3つの種類の言語から構成されています。ここでは、SQLを使用してデータベースを操作する際に使用する3つの言語について詳しく紹介します。

### データ操作言語（Data Manipulation Language）

**データ操作言語は「DML」と略称で呼ばれることも多く、データベースに対してデータの挿入・更新・削除などを行う命令文のことです。**

DMLで使用される命令文には「SELECT（データの検索）」「INSERT（データの追加）」「UPDATE（データの更新）」「DELETE（データの削除）」があります。DMLはSQLを使用して命令文を記述する際に利用することが多いです。

### データ定義言語（Data Definition Language）

**データ定義言語は「DDL」と略称で呼ばれることも多く、テーブルを作成・削除したり、設定を変えたりするための命令文のことです。**

DDLで使用される命令文として「CREATE（テーブルの作成）」「ALTER（テーブルの設定変更）」「DROP（テーブルの削除）」「TRUNCATE（テーブルデータの削除）」があります。

データベースを管理するにあたって、DDLを覚えるのは重要です。「TRUNCATE」はDMLの「DELETE」と似ていてデータ削除を行う命令ですが、テーブル内の全てのデータを削除します。DMLとDDLの違いに気を付けながら学習することが大切です。

### データ制御言語（Data Control Language）

**データ制御言語は「DCL」と略称で呼ばれることも多く、データ操作言語やデータ定義言語の使用を制御するための命令文のことです。**DCLで使用される命令文として、「GRANT（権限の付与）」「REVOKE（権限の剥奪）」があります。

データベース管理者にとっては、DCLも重要な言語です。DCLを利用すれば、ユーザ単位やテーブル単位でのデータ操作を制限できます。

例えば、部長Aにはテーブルの中にデータを追加する権限を与えるが、従業員Bにはテーブルの中のデータを検索する権限しか与えないといったことが可能です。

SQLを習得するとどのようなメリットがあるのでしょうか。近年のIT分野の動向を交えながら、ITエンジニアとしてSQLを習得するメリットを考えていきましょう。

インターネットの普及などの影響によって、近年では業界・業種を問わず多くの企業がデータの収集・分析に力を入れています。そのため、ITエンジニアはどの職種でもデータベースを扱うスキルを求められる機会が多くなりました。

このことから、**SQLを習得することで開発できるシステムの幅が広くなり、活躍の場が増えるという点が大きなメリットとして挙げられます。**

データベースを扱うITエンジニアと言えばデータベースエンジニアが代表格ですが、SQLのスキルを求められるのはデータベースエンジニアだけではありません。特に業務系システムの開発ではデータベースの知識が必須のため、SQLスキルはプログラマーとして活躍するために重要です。

また、サーバ・ネットワークなどの管理をするインフラエンジニアにとっても、SQLスキルは重要です。SQLを利用することによって、データベースの構築・サーバの運用やメンテナンス作業の幅が広がり、さまざまなシステムのインフラに携わることができます。

データベースエンジニアとは？仕事内容や将来性、キャリアパスなどを解説

### SQLエンジニアは将来性が高い

先ほど触れたように、企業があらゆるデータを収集してビジネスに活用する動きは大きなトレンドとなっています。インターネット上で展開されるサービスやIoT製品の増加は、そのことをよく表しています。

**「ビッグデータ」というトレンド用語もあるように、データベースを使いこなせるエンジニアの需要は年々増加傾向にあります。**経済産業省が公表している資料によると、日本では今後ITの人材不足がさらに深刻化し、2030年には約79万人のIT人材不足が予想されています。

その中でも、セキュリティスキルを持つ人材やAI・ビッグデータを使いこなせる人材が特に必要とされています。このことから、データとセキュリティの知識を持っているSQLエンジニアは将来性が高いと言えます。

実際にどのような求人がどのくらいあるのか、転職エージェントを利用して確認してみましょう。

SQLとはデータベース言語のことで、データベースを操作するための言語です。当記事では、SQLとデータベースの概要・SQLでできること・プログラミング言語とデータベース言語の違い・SQLの種類などを初心者向けにわかりやすく解説します。

SQLとは、リレーショナルデータベース管理システム（RDBMS）を操作するための言語である

SQLは、プログラミング言語ではなくデータベース言語である

SQLは国際標準化機構 （ISO）によって標準化されているため、汎用性が高い

**SQLとは、データベースのデータを操作するための言語のことです。**データベースの中には数百万件ものデータが格納されている場合もあり、SQLを使えばデータベースの膨大なデータも素早く操作可能です。

今回は、SQLでできることをまとめました。データベースに対して、どのような処理ができるのか、詳しく解説しています。「SQLがどんなものか分からない」という方は、まずはこちらから読み進めましょう。

### データベース、テーブルの作成

SQLでは、*データベース自体の作成や、各データベースに格納するテーブルを作成できます。*また、テーブルのカラム数やカラムの型を指定したり、インデックスを追加したりすることも可能です。さらに、データベースやテーブルを削除することもできます。

データベース設計の方法とは？手順や勉強方法について解説！

SQLでは、*データベースに格納されたデータを検索することも可能です。*データベースは、数百万件ものデータがある場合もあり、通常データの検索にはかなり時間がかかります。しかしSQLを使うことで、データの検索が素早く行えます。

また、データの検索条件も細かく指定することが可能です。例えば、特定の数より数値が大きいものを抽出したり、特定の文字列が入ったデータのみ抽出したりなどの柔軟な検索が可能です。さらに、抽出したデータの並び替えや、抽出件数を指定することもできます。

SQLでは、*データベースに格納されたデータを変更することも可能です。*変更するレコードとカラムを指定し、特定の値に変更したり、削除したりすることができます。ただし、1度変更してしまうと、元に戻すことができません。

そのため重大なデータを変更する場合、データベースのバックアップを取っておく必要があるでしょう。

*SQLでは異なるテーブルを結合させ、1つのテーブルを作ることができます。*例えば、「商品ごとの個数が書かれたテーブル」と「商品ごとの値段が書かれたテーブル」を結合させ、「商品ごとの個数と値段が書かれたテーブル」を作ることが可能です。

1つのテーブルに結合させることで、各データが見やすくなったり、プログラムにテーブルを効率的に読み込ませたりできます。

トランザクション制御とは、SQLに備わっている補助機能です。先ほど解説した通り、データベースのデータを変更すると、もう元には戻せません。細かい修正でバックアップをいちいち取るのも面倒です。

そこで活躍するのが、トランザクション制御です。*トランザクション制御によって、SQLの実行結果を確認することができます。*実行結果を確認した後、結果を採用するか決めることができるため、この機能を使うことで安全にSQLを使うことができるでしょう。

データを扱う仕事に就く場合はSQLのスキルは欠かせません。習得することで、転職する際にも有利に働くでしょう。

SQLは3つの種類に分かれており、**DML・DDL・DCLがあります。**この3つの意味について知らない人も多いため、SQLの種類について詳しく解説します。

DMLは「Data Manipulation Language」の略です。DMLとは、データを操作するためのSQLのことです。*SQLのうち、データの取得・登録・更新・削除といった操作が、DMLに分類されます。*データの取得はSELECT文、登録はINSERT文、更新はUPDATE文、削除はDELETE文が使われます。

これらの文法を使いこなすことで、データの操作が行えます。DMLはSQLの基本なため、SQLの初学者の多くはDMLから覚えていきます。

DDLは「Data Definition Language」の略です。DDLとは、*データを定義するためのSQLのことです。*SQLのうち、データベースやテーブルを作成したり削除したりする操作が、DDLに分類されます。データベースの作成はCREATE文、削除はDROP文、変更はALTER文が使われています。

これらの文法を使いこなすことで、データベースそのものの設定が行えます。これらの操作は重大なため、担当者以外はできないよう権限がかけられる場合も多いです。

DCLは「Data Control Language」の略です。DCLとは、*その他のデータベースの操作を行う場合に使うSQLのことです。*例えば、GRANT文を使うことで、データベース操作の権限を他者に与えることが可能です。逆にREVOKE文を使うと、権限を奪うことができます。

また、COMMIT文を使うとトランザクションを確定でき、ROLLBACK文を使うとトランザクションを破棄できます。このように、DCLはSQLにおける、その他の処理を行う場合に使用します。使用頻度は高くないものの、いざという場合に役立つものも多く、やり方を覚えておく必要があるでしょう。

SQLを習得することで、どういった仕事に就けるのか気になる方は多いでしょう。続いて、SQLを使う仕事についてまとめました。それぞれの仕事内容や、どういった箇所でSQLの知識が役立つのか、詳しくみていきましょう。

**バックエンドエンジニアとは、Webアプリケーションの裏側の開発を行う仕事です。**Webサイトに表示するデータを作成するプログラムの開発を行います。表示するデータを作成する際は、SQLを活用することも多いです。

SQLから情報を習得し、それらの情報を元に表示するデータを作成するため、バックエンドエンジニアはSQLの理解が必須と言えるでしょう。

バックエンドエンジニアはPHPやPythonといったスクリプト言語を使用し、SQLはスクリプト言語内で呼び出して使うことが多いです。SQLでデータを抽出し、スクリプト言語でデータを整形してWebサイトに表示します。

バックエンドエンジニアとは？必要な言語、仕事内容について解説！

PHPとは？基本知識からメリット・デメリットまでわかりやすく解説

Pythonとは？人気の理由と基本知識をわかりやすく解説！

**データベースエンジニアは、データベースの設計・運用に特化したエンジニアのことです。**バックエンドエンジニアはバックエンドの全てを担当しますが、データベースエンジニアはデータベースのみ担当します。

昨今、Webアプリケーションが複雑化してきており、データベースを高いレベルで扱えるエンジニアが求められてきています。そのため、こういった専門職が誕生しました。データベースエンジニアは単に設計を行うだけでなく、データベースの最適化・セキュリティー面・バックアップ方式の検討もします。

**データサイエンティストとは、データを分析し、企業にとって有益な情報を導き出す仕事です。**ビッグデータと呼ばれる膨大なデータを分析します。例えば、SNSの書き込みなどです。

SNSの書き込みには、企業の商品に関する意見など有益な情報が多く眠っているため、データサイエンティストがそれらのデータを分析します。データを取得する際は、SQLの知識が必要です。

データサイエンティストとは？おすすめの資格から年収まで解説

ここでは、前述したSQLを扱うエンジニアの1種であるデータベースエンジニアの年収を参考に、SQLエンジニアの年収を紹介します。

「マイナビエージェント 職種図鑑」でデータベースエンジニアの平均年収は424万円（2024年4月現在）、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よりも、平均的あるいはやや高めであることが分かります。

このように、SQLを扱うデータベースエンジニアはスキルや実績を積むことで高収入を目指せる職種です。**より高収入を目指すには、「OSS-DB技術者認定試験」などのSQLの資格を取得することもおすすめです。**

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

ここでは、SQLの活用例について解説します。SQLがどういう風にどこで使うのかをまとめました。SQLを習得すると何ができるのか、気になる方はぜひチェックしましょう。

**SQLはExcelと連携させることが可能です。**例えば、複雑な計算処理をSQLで作成しておけば、エクセルデータを自動的に計算させることができます。エクセルの面倒な操作が不要になり、業務が効率化されるでしょう。

SQLによって様々なデータを計算させれば、そのデータをマーケティングに活かすこともできます。このように、SQLはExcelを連携させることで力を発揮します。

**SQLはWebアプリケーション開発にも使えます。**ECサイトやSNSなどのWebアプリケーションでは、膨大なデータを保管しておく必要があります。例えばSNSなら、ユーザごとの情報を保管し、いつでも変更できるようにしておかなくてはいけません。

SQLを使うことで、データの保管が楽に行えます。データはファイルで保管することも可能ですが、それだとデータの更新に時間がかかり、Webサイトが重くなってしまいます。SQLなら素早くデータを更新でき、Webサイトの使いやすさを維持できます。

Webアプリケーション開発に携わりたいなら、SQLの習得は必須でしょう。SQLのスキルを獲得・証明するには、前述したSQLの資格を取得することがおすすめです。資格の取得はスキルアップだけでなく、転職の際にも有利に働きます。

結論から言うと、SQLの将来性は高いと言えます。その理由としては、**RDBMSを活用するには必然的にSQLを使う必要があるからです。**例えば、従来のレガシーシステムから最新のシステムに移行する際にもSQLは役立つため、新旧に限らずに対応できるのは大きな強みでしょう。

また、クラウドサービスの活用例として、AWSでは標準としてMySQLが採用されています。さらに、AI・IoTなどにもデータ分析の技術が欠かせません。今後もデータベースを活用したテクノロジーが増えると予想されるため、それと並行してデータベースエンジニアの需要も高まると考えられます。

SQLは非エンジニア職の人でも比較的入門しやすい言語であるため、現状SQL自体の需要がなくなることは考えにくいでしょう。このような観点から見ても、SQLは将来性が高いと言えます。

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ここでは、SQLを学習するための方法として、参考書と学習サイトの活用方法を紹介します。それぞれおすすめの書籍や学習サイトを紹介するので、ぜひ参考にしてください。

**SQLの学習には、参考書を片手に勉強を進めると身につきやすいでしょう。**参考書はなるべく最新のものを選択し、尚且つ練習問題などがある書籍がおすすめです。以下におすすめの書籍を2冊紹介します。

*「スッキリわかるSQL入門 第4版 ドリル256問付き！」*
本書は、プログラミング学習書籍として人気のシリーズ本であり、初めてSQLに触れる人や難しい箇所について丁寧に解説しています。インストール不要ですぐに使用できる「dokoQL」という仮想環境を提供しているため、気軽にSQLを扱うことができます。

▪著者：中山 清喬、飯田 理恵子、株式会社フレアリンク（監修）
▪ページ数：528ページ
▪出版社：インプレス
▪発売日：2024/02/05
【参考】：[スッキリわかるSQL入門 第4版 ドリル256問付き！](https://book.impress.co.jp/books/1123101107)

*「データ分析力を高める ビジネスパーソンのためのSQL入門」*
本書は、エンジニアでない人でもデータ分析ができるようになるためのメソッドが紹介されている書籍です。データ分析に必要なSQLの構文が理解でき、他人や自分が書いたSQLを参考にしてデータを抽出できるようになります。

▪著者：高橋 光
▪ページ数：240ページ
▪出版社：技術評論社
▪発売日：2023/03/16
【参考】：[データ分析力を高める ビジネスパーソンのためのSQL入門](https://gihyo.jp/book/2023/978-4-297-13443-3)

SQLの入門書を紹介！本の選び方やスキル習得のコツについても解説

【2022年】SQLを学べるおすすめ本15選！初心者向け・目的別に紹介

SQLをより理解できるようなり、実務レベルに近づけるためには、**参考書だけでなく学習サイトも併用するのがおすすめです。**

SQLを含むプログラミング学習におすすめなのは、「Progate」「ドットインストール」「paiza」です。これらの学習サイトは無料で利用でき、短い動画で気軽に学習できたり、さまざまな分野のレッスンが豊富にあったりするなど、使い勝手も良く、独学において心強いでしょう。

【参考】：[Progate](https://prog-8.com/)
【参考】：[ドットインストール](https://dotinstall.com/)
【参考】：[paiza](https://paiza.jp/works)

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を学ぶメリットは多い！習得して業務に活かそう

本記事では、SQLでできることについて解説しました。SQLを習得すると、どのような業務に携われるのかが分かりました。SQLはデータベースを更新するための言語であり、Webアプリケーションを作るだけでなく、Excelと連携させてデータ分析を行ったり、業務改善に活用できたりなどの汎用性があります。

また、**SQLは将来性の高い言語であり、習得すれば職に困りにくく、難易度もそこまで高くないため比較的習得しやすいでしょう。**

業務改善に役立つスキルは歓迎されやすいため、SQL習得後はスキルを活かして転職してみるのもおすすめです。その際に、転職のサポートをしてもらえる転職エージェントを活用してみましょう。

本記事では、SQLでできることを解説します。SQLは名前は聞いたことがあっても、何ができるのか分からない、という方も多いでしょう。今回はSQLでできることやSQLの種類、SQLを使う仕事についてもまとめました。これからSQLを学ぶ方は参考にしてください。

SQLはデータベース、テーブルの作成や、データの検索・操作などができる

SQLには、DML・DDL・DCLの3種類がある

SQLはExcelと連携させたり、Webアプリケーション開発で使ったりすることで効果を発揮する

*SQL「Structured Query Language」）とは、データベースを操作して情報を取得したり、データベースに情報を追加・更新・削除したりするための言語のことです。*

SQLは広く利用されている標準的なデータベース言語であり、OracleやMySQL、PostgreSQLなど多くのデータベースシステムをサポートしています。

データベースはあらゆるシステムで利用されており、ITエンジニアにとってSQLは学ぶべき言語の1つですが、コードを理解できない、読めない、覚えられない人もおり、一部に「SQLは難しい」というイメージがあります。また学んでみて、つまらないと感じる人もいるようです。

この記事では、なぜSQLが難しいと思われるのか、その理由とSQLのメリット、学ぶ理由、学習法などについて紹介します。これからSQLを習得してみたい方、スキルを身に着けて転職に活かしたい方はぜひ参考にしてください。

【参考】：[Microsoft SQL ドキュメント - SQL Server | Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/ja-jp/sql/?view=sql-server-ver16)

SQLが難しいと思われる理由を探ってみましょう。初めにSQLの特徴について確認し、続いてSQLの難易度についてみていきます。

SQLはどのような特徴を持っているのでしょうか？SQLの主な特徴について確認してみましょう。

*■ データベース専用の言語*
SQLはデータベースを操作するために特化した言語です。データベース内のデータの検索、追加、更新、削除などを行う際に利用されます。

*■ シンプルで直感的*
SQLは対話のように文のやりとりをしながら命令を実行します。一文ごとに結果を求める方式で、シンプルで直感的です。

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