システム開発でデータベースを利用する際、SQL文でデータを参照・更新することは欠かせない作業です。
しかし、SQLには単純なデータ操作以外の処理を行う機能が備わっていないため、SQLだけでは複雑な処理を行うことができません。

**そこで役立つのが、Oracle Databaseにおいてデータベース言語SQLを拡張したプログラミング言語である「PL/SQL」です。**

PL/SQLはSQL文に変数の利用や条件分岐、反復処理などのプログラミング機能を加えた手続き型言語で、データベース内に保存されたデータに対して、より高度な処理を実装することができます。

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PL/SQLとはどのようなものでしょうか。PL/SQLはOracleDatabaseの手続き型言語で、ブロック構造を持つことが特徴として挙げられます。似た言語であるpostgresqlのPL/pgSQLとの違いも確認しましょう。

PL/SQLとは、OracleDatabaseにおいて、さまざまな手続き処理を行うために用いられるプログラミング言語です。読み方は「ピーエルエスキューエル」です。

*PL/SQLは、非手続き型言語であるSQLを手続き型言語として拡張したもので、SQL単体では行えない一連の処理（手続き処理）を実行できます。*

例えば、取得したデータに基づいて条件分岐を行い、レコードの更新や削除を判断したり、ループ処理を利用して、同一のSQLを複数回実行したりすることが可能です。

また、PL/SQLでは、SQLの宣言的なデータ操作と手続き型プログラミングの機能の両方を使用可能です。データベース操作がSQLで実現可能な場合は、PL/SQLプログラム内からSQLを直接実行することもできます。

既存のSQLスキルを活かしながら、条件分岐やループなどの便利な制御構造を利用できるのがPL/SQLの特徴です。

*PL/SQLは宣言部、実行部、例外処理部のブロック構造で構成されており、各ブロックはDECLARE、BEGIN、EXCEPTION、ENDのキーワードで分けられます。*

PL/SQLブロックはこの構造に従って記述され、データベースに送信されて実行されるため、この基本的な構造を理解することが重要です。

PL/SQLに似た存在として、PostgreSQLのPL/pgSQLがあります。*PostgreSQLはOracleDatabaseと同じくリレーショナルデータベース（RDBMS）の1つです。*

PL/pgSQLはPL/SQLを参考に実装されており、文法など似ている部分もありますが、RDBMSに依存する部分があるため、完全な互換性はありません。

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PL/SQLを使うことで、どのようなメリットがあるのでしょうか。SQLとの連携が緊密であること、パフォーマンスが高いこと、生産性・移植性が高いことが挙げられます。

PL/SQLのメリットとして、まずSQLと密に連携していることがあります。PL/SQLプログラム内では、データ操作やトランザクション制御のSQL文、SQL関数、演算子、擬似列といった機能を利用することが可能です。

また、全てのSQLデータ型もサポートされているため、SQLとPL/SQL間でデータ型の変換作業も必要ありません。

例えば、SQL文で取得したNUMBER型の列の値を、PL/SQLで宣言した同じNUMBER型の変数に直接割り当てることが可能です。これにより、SQLとPL/SQLの間でデータを効率的にやり取りすることができます。

また、PL/SQLではプログラム内に直接SQLステートメントを記述する静的SQLと、実行時にSQL文を動的に構築する動的SQLの両方を柔軟に使い分けることができます。

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*PL/SQLはOracleDatabase上で、PL/SQLによる手続き処理とSQLによるデータ処理を組み合わせて実行できるため、高いパフォーマンスを発揮できます。*

PL/SQL以外のプログラムを使う場合にはSQLが文単位で送信されますが、PL/SQLでは、SQLを含むプログラム全体をまとめてOracleDatabaseに送信して処理できるため、全体の通信量を低減させ、効率化することが可能です。

また、PL/SQLコンパイラには、コードのパフォーマンスが向上するようにコードを再調整するオプティマイザがあり、より効率的なプログラムを作成できます。

PL/SQLで作成されたアプリケーションは、OracleDatabaseが動作する環境であれば、コードそのものを変更することなく、どの環境でも動作させることができます。

*そのため、OSやプラットフォームの違いを意識せずアプリケーションの開発やメンテナンスを行えるため、生産性が向上します。*

また、PL/SQLアプリケーションはプログラミング環境の違いを気にすることがないため、移植性も高いと言えます。さらに、JavaやVBなどの他の言語からもPL/SQLを呼び出せるため、言語に依存しにくいのも特徴です。

PL/SQLプログラムは、PL/SQLブロックで構成されます。ブロックは、宣言部（DECLARE）、実行部（BEGIN）、例外処理部（EXCEPTION）の3つの部分から構成されています。最後にENDキーワードでブロックの終了を宣言します。

処理部は必ず存在する必要がありますが、宣言部と例外処理部は、オブジェクトの定義や例外処理の必要がない場合には省略が可能です。

*PL/SQLの宣言部では、変数、カーソル、コレクションなどのオブジェクトを定義します。*

変数とは一時的にデータを格納する場所で、宣言時には初期値としてNULLが設定されています。しかし、NOT NULLオプションを付与することで、NULLの格納を許可しない変数とすることもできます。その場合は初期値を明示的に指定する必要があります。

カーソルは、テーブルからデータを取得し、メモリ上に一時的に格納する変数です。これにより、取得したデータに対する処理を行うことができます。

コレクションはPL/SQLにおける配列の概念で、結合配列（連想配列）、ネストした表、可変配列（VARRAY）の3種類があります。

このように、宣言部では様々なオブジェクトを適切に定義し、実行部で使用できるよう準備をします。

プログラミングで用いる変数とは？学んだその先のキャリアへの活用

実行部は、宣言部で定義した変数やカーソルなどを使用してSQL文や制御構造を記述し、実際にプログラムが実行されます。

*具体的には、SQL文を記述してデータベースの操作を行ったり、分岐文（IF文）や繰り返し文（LOOP文）を使用して処理の流れを制御したりします。*

IF文は、他のプログラミング言語と同様に条件による分岐処理を行うものです。

また、FOR...LOOP文、WHILE...LOOP文、LOOP文などを用いて繰り返し処理を実装します。これらの構文を使うことで、所定の条件が満たされる間、あるいは指定された回数分だけ処理を繰り返し実行することができます。

PL/SQLにおける例外処理は、プログラムの実行中に発生するエラーを適切に処理するための仕組みです。内部例外やユーザが定義した例外、未定義の例外に対する処理方法を記述することができます。

*プログラムの実行中にエラーが発生した場合でも、例外処理を活用してプログラムを継続させることが可能で、予期せぬエラーにも柔軟に対応することができます。*

PL/SQLのプログラムには、一時的に利用できるプログラムだけでなく、データベース内に格納して呼び出して使用できるストアドプログラムがあります。

### プログラムをデータベースに格納できる

PL/SQLで記述できるプログラムには、無名のPL/SQLプログラム（無名ブロック）と、ストアドプログラムがあります。

無名のPL/SQLプログラムは一時的なもので、実行後に消去されます。一方、ストアドプログラムはPL/SQLコードに名前を付与してデータベース内に登録することで、後から呼び出し可能です。

**ストアドプログラムを活用することで、プログラムを再利用・メンテナンスできる利点があります。**

また、ストアドプログラムは事前にコンパイルされているため、無名のPL/SQLプログラムに比べて実行時のパフォーマンスが優れています。

ただし、参照するテーブルの構成を変更した場合には、再コンパイルが必要なことに注意が必要です。

ストアドプロシージャは、戻り値を持たず、単に処理を実行するストアドプログラムです。データの挿入、更新、削除などの操作を含むバッチ処理などの一連のデータベース操作処理手続きを実装する際に主に使用されます。

また、例外処理の仕組みを備えており、エラーが発生した場合にトランザクションをロールバックすることが可能です。

ストアドファンクションは、ストアドプロシージャと違い、戻り値を返すストアドプログラムです。

*一般的には、ストアドファンクションではINSERT、UPDATE、DELETEなどのデータ変更操作は行わず、パラメータとして渡された値の判定や変換処理、値の抽出などを行い、処理結果として戻り値を返します。*

エラーが発生した場合は例外を捕捉しますが例外処理は行わず、エラーが発生したことを示す値を返すことが一般的です。

ストアドファンクションは1度定義しておけば、後で何度でも使用することができるため、活用することで処理効率を向上させることができます。

## PL/SQLを習得してデータベース開発を効率化しよう

OracleDatabaseにおけるデータベース開発において、PL/SQLを活用すれば変数の利用や制御構造などのプログラミング機能によって、より高度なデータベース処理を実装できることが分かりました。

ストアドプロシージャ・ストアドファンクションを活用してデータベースにプログラムを格納することで再利用性が高まり、実行時のパフォーマンスを向上させることもできます。

データベースシステム開発においては、PL/SQLを利用する機会も多いでしょう。この機会に習得して、データベース操作の効率化に役立ててみてください。

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PL/SQLはOracle Databaseで使用できるプログラミング言語で、SQLに条件分岐やループ処理などの制御構造を追加した手続き型言語です。この記事では、PL/SQLについて知りたい方のために、概要や利用のメリット、構造などについて解説します。

PL/SQLは、OracleDatabaseにおいてSQL文に変数利用や条件分岐、反復処理などの機能を追加した手続き型プログラミング言語である

PL/SQLはブロック構造で構成され、宣言部、実行部、例外処理部から成り立っている

PL/SQLはSQLとの連携が緊密で、パフォーマンスが高く、生産性と移植性にも優れている

PLSQLとは？概要やpostgresqlとの違い・メリット・基本構造を解説

ソフトウェア開発プラットフォームのGitHubには、バージョン管理システムとしてのGit以外にも様々な機能が提供されています。そんな数ある機能の1つに「GitHub Actions」があります。まずは、同機能の概要を説明します。

そもそもGitHubとはどういったサービスなのでしょうか。GitHubはGitHub,Incが提供するソフトウェア開発プラットフォームであり、2018年にマイクロソフト社によって同社の傘下に加わりました。

より古くから存在するバージョン管理システムのGitを活用したシステムが特徴です。このGitでは、*ソフトウェアのソースコードをリポジトリと呼ばれる格納場所に保管し、複数人で共有することで多人数でのソフトウェア開発をスムーズなものにしています。*

オンライン上のリポジトリに対して、各開発者はローカルにリポジトリを持っており、各人のローカルでの編集内容が上手くオンライン上に反映されるよう工夫がされています。

オンライン上へ自分の編集内容を反映するための要求手続きは「プッシュ」と呼ばれ、それを受け入れて反映する手続きを「プル」と呼びます。

また、オンライン上のリポジトリのあるタイミングでソースコードを分けたい時は、「ブランチ」と呼ばれるシステムを使ってソースコードを分けることもできます。

【参考】：[GitHub](https://github.co.jp/)

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### GitHub Actionsでは何ができる？

上述したGiHubが提供する機能の1つにGitHub Actionsがあります。同機能はGitHubで行う手続きや処理を条件に応じて自動実行する機能です。

例えば、ソフトウェア開発の担当レベルの作業は、要求された設計をソースコードに反映し、オンラインのリポジトリにプッシュするまでです。一方、管理者レベルでは、複数人からのプッシュを確認し、どの程度プッシュがされたらバージョンを上げるかなどの管理作業を行うことが主です。

こうした管理作業は、少人数や小規模の開発では取るに足りませんが、大人数になれば作業量も増え、時間を取られることも多くなります。そんな時に本機能を活用すれば、*今まで行っていた管理作業を条件付けして自動化することができ、開発効率を上げることができるでしょう。*

自動化できることは管理作業だけでなく、コンパイルやテスト、デプロイにも及び、管理業務以外と自動化による作業工数の削減が大きく期待できます。

【参考】：[GitHub Actions](https://github.co.jp/features/actions)

デプロイとは？ビルド・リリースとの違いについてもわかりやすく解説

GitHub Actionsはどのようなユーザが使用でき、料金体系はどのようになっているのでしょうか。

*GitHub Actionsは無料登録ユーザでも使用することができますが、もちろん無料枠として制限がされています。*有料アカウントでも完全無料にはならず、同機能を使って生成した成果物を保存するストレージ容量と同機能で実行した自動処理の所要時間によって決まります。

公式サイトによれば、無料アカウントでは500MBと毎月2000分が無料枠として設定されています。1つ上のProアカウントでは1GBと毎月3000分が無料枠です。無料枠をオーバーした場合、1GBあたり0.008米ドル、1分あたり最低0.008米ドルが課金されます。

感覚としては、同機能でリリースやビルド作業を行う分には無料枠で十分ですが、大規模なテストを自動実行させる場合には、回数によっては容量や時間の無料枠を使いきる可能性があります。

【参考】：[GitHub Actionsの料金体系](https://docs.github.com/ja/billing/managing-billing-for-github-actions/about-billing-for-github-actions)

GitHub Actionsで提供されている手続きの自動実行は、一般的には「CI/CD」と呼ばれています。

CIは「Continuous Integration」の略語であり、「継続的インテグレーション」とも呼ばれます。これは、ソフトウェア開発において担当レベルの変更を、共有ソースコードに自動かつ高い頻度で統合するという意味です。

一方のCDは、「Continuous Delivery & Deploy」の略で、「継続的デリバリー及びデプロイ」と呼ばれています。こちらは、ソースコードの統合後のリリース作業と、製品へのソフトウェアの展開の自動化の意味です。

*ソフトウェアの複雑化や人手不足が進む中で、品質を保ったまま開発フローを自動化する手法として本手法は注目が集まっています。*

GitHub Actionsの概要を説明してきましたが、実際にはどのようにして使えばいいのでしょうか。ここでは基本的な使用方法を解説していきます。

まずは、GitHub Actionsの機能を構成するコンポーネントを紹介します。主に下記の5つから構成されています。

*▪ワークフロー*
ワークフローは自動化したいプロセスそのものを表しています。同機能ではYAMLファイルで定義されており、リポジトリ内に直接作成します。

*▪イベント*
イベントはワークフロー内のプロセスを実行するためのトリガーを表します。ユーザはワークフロー内でこのイベントを定義することで、状況に応じて自動的に処理を実施することが可能です。

*▪ジョブ*
ジョブはワークフローの中で実施させたい処理そのものを表します。ジョブはワークフロー内で複数定義でき、並列で実行される形です。

*▪アクション*
アクションはジョブの中で実行する処理の中で、あらかじめ定義されているカスタムアプリケーションです。GitHub Actions独自のものであり、レポジトリとして公開されているものを使用していく形であり、サードパーティが作成したアクションも多数存在します。

*▪ランナー*
ランナーはわかりづらいですが、ワークフローを実行するサーバを表しています。基本的にはGitHub側が用意したサーバを使用することになりますが、OSはLinuxからWindowsまで様々です。

【参考】：[GitHub Actionsのコンポーネント](https://docs.github.com/ja/actions/learn-github-actions/understanding-github-actions)

### ワークフローファイルの作成

GitHub Actionsを実際に使用するためには、*まず使用したいレポジトリにワークフローファイルを作成することがスタートです。*このワークフローファイルは同機能ではYAMLと呼ばれています。

YAMLファイルは必ず.github/workflows以下に作成する必要がありますが、逆に言えばこのディレクトリに作成してしまえば、自動的に使用することができます。このYAMLファイルは複数作成することも可能であり、分けられていても基本的には並列で実行されます。

ワークフローファイルを作成したら、次はその内容を定義していきます。*記述は同機能独自のものなのでよく公式ドキュメントを見ていく必要があります。*

まずはワークフローの名称を定義します。

続いて、ワークフローを実行するイベントも定義しましょう。簡単な例ではプッシュがされた時などが挙げられます。

そしてワークフローの中ではジョブが最上位の単位であり、その中に実施させたい処理を記載します。

並列で複数の処理を行いたい場合には、複数ジョブを定義することもできます。

ワークフローを実行するランナーを指定することも必要です。多くの場合ではLinuxを選択することが多いでしょう。

<br/>
以降はstepsを使って個々の処理を記述していきます。stepsの中はrunを使って実行したいコマンドなどを記述します。

```steps：
    -run:（実行したいコマンドなど）```

## GitHub Actionsを導入するメリット

GitHub Actionsの詳細が分かってきましたが、実際に導入することでどのようなメリットがあるのでしょうか。ここでは、CI/CDとしてのメリットとGitHubとしてのメリットの両方を紹介します。

### 管理者による手作業が減り、開発効率が上がる

CI/CDとしてのメリットの1つとして、前半で述べたように開発管理者が行なっていた作業を自動化できることが挙げられます。

ソフトウェアの構造が複雑になればなるほどバグも増え、修正に伴うソースコードのマージとリリース作業も増えていきます。1回1回の作業自体は短くても回数が増えれば、合わせた作業時間も無視できなくなるでしょう。

*GitHub ActionsなどのCI/CDでは、リリースやデプロイの作業を自分たちの手法に合わせて自動化することが可能です。*したがって、どのような言語や開発環境でも柔軟に対応できるでしょう。

### 統合によるバグやコンフリクトの早期発見につながる

特にCIの部分で重要なことが、共有リポジトリへの統合が頻繁に行われることです。大規模なソフトウェア開発では、各担当が自身のローカルで設計やバグ修正を行い、テスト完了後に統合する流れが一般的です。

ここで複数の担当者がソースコードの同じ箇所を変更してしまうと、統合時に不整合が起きることがあります。これは競合と呼ばれ、解消するためには、整合が取れるよう追加変更が必要です。

こうした競合は統合の時間間隔が空けば空くほど広がっていき、収拾がつかなくなることもあります。加えて、一見すると競合がない状態に見えても動作時にバグが新たに発生する場合もあります。

こうした見えない統合後のバグも、大規模開発において直面する大きな問題の1つです。GitHub Actionsが提供するCIを活用すれば、条件を指定しての自動統合を行うことができ、管理者や担当者の手を煩わせることなく統合を高い頻度で行えます。

加えて、あらかじめ指定したテストも自動実行でき、不具合の抽出まで自動化可能です。*GitHub Actionsは、少ない工数で品質を担保するために最適なツールと言えるでしょう。*

### GitHubと併用しながら使用できる

GitHub Actionsならではのメリットとして、やはりGitHubの提供するサービスの1つである点は見逃せません。

GitHubは世界中で数えきれない人数が使用しているバージョン管理ツールであり、読者の中には既に使用している方もいるでしょう。*GitHub Actionsは同サービスを使用していれば誰でも使用可能であり、管理しているレポジトリにワークフローを追加するだけなので導入も非常に簡単です。*

こうした導入障壁の低さは、他のCI/CDツールよりある意味で優れた点と言えます。さらにGitHubのユーザ数を活かし、ワークフローで実行する処理のテンプレートが多く公開されている点もポイントです。

## GitHub Actionsをより詳しく学ぶためには

GitHub Actionsの使い方やメリットを紹介してきましたが、実際に使ってみるにあたって、例を見ながら進めることがベストです。ここでは、公式サイト内で参考になるワークフロー例を紹介します。

### 公式サイトのクイックスタート

まず参考にしたいのは、公式サイトのクイックスタートです。ここでは、*本記事で述べた使用方法と基本的には同じ内容ながら、サンプルコードやスクリーンショット付きで手順が詳しく記載されています。*実際に使いながら手順を学びたい方におすすめできるでしょう。

最後の方では次の段階として、応用的に使うための手順が記載されたリンクがまとめられています。さらに深く学ぶためにぜひとも活用しましょう。

【参考】：[GitHub Actionsのクイックスタート](https://docs.github.com/ja/actions/quickstart)

公式サイトでは、クイックスタート以外に応用的な機能を活用したサンプルワークフローも公開されています。

ここで紹介されているサンプルでは、コードを自動チェックするワークフローが含まれています。*途中から機能追加された手動実行機能についても方法が紹介されているので、参考にしながら自分でもトライしてみるとよいでしょう。*

残念ながら文章の多くは英語のまま翻訳されていませんが、サンプルコードなどは活用できるでしょう。

【参考】：[GitHub Actionsの例](https://docs.github.com/ja/actions/examples)

## GitHub Actionsを使いこなして開発効率アップ

本記事で紹介したように、GitHub ActionsはCI/CDを実現するためのGitHubが提供するサービスの1つです。国内で働き手が不足している中、ITエンジニア業界もその例に漏れず人手不足は深刻な問題です。CI/CDを実現し、品質を落とさずに工数を削減することを目指さなければ今後苦境に立たされるでしょう。

**GitHub ActionsはGitHubのサービスの一部でもあり、GitHubユーザであれば気軽に始めることができます。**ソフトウェア開発を進める中で、管理作業やテスト作業に時間を取られていると感じているならば、本記事や公式のドキュメントを参考に試してみてはどうでしょうか。

GitHubの使い方は？知っておきたい用語も併せて初心者向けに解説

ソフトウェア開発における管理業務は、単体ではそれほど時間はかかりませんが、数を重ねればかなりの工数が見込まれます。そんな作業を自動化するCI/CDツールの1つが「GitHub Actions」です。本記事では、同機能の概要やメリットを紹介します。

GitHub ActionsはGitHubユーザなら誰でも使えるCI/CDを実現するツール

GitHub Actionsではリリースや決められたテスト、デプロイなどを自動化でき、管理作業を削減できる

GitHub Actionsを使用するには、対象のリポジトリにYAMLファイルを作成すれば良い

GitHub Actionsとは？使い方やメリットを解説

*SQLエンジニアとは、データベースの設計や管理などを担う技術職です。*具体的には、SQLを用いてシステム開発におけるデータベース操作を担当します。またSQLエンジニアはSQLを扱えるだけではなく、各種データベース製品を扱うスキルも求められます。

SQL（Structured Query Language）はリレーショナルデータベースを操作するためのクエリ言語であり、データの検索や挿入、更新、削除などを行います。SQLは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おり、エンジニアを中心に広く利用されています。

SQLエンジニアは、データベース製品の知識とSQLのスキルを持ち、システム開発やデータ分析などで活躍します。

【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エンジニアは単にSQLの知識を持っているだけではなく、ほかの言語でプログラミングをしたり、ほかの言語のエンジニアと共同してシステムを開発したりします。また、プログラミング以外に、データベース操作やデータベース設計、システムテストなども業務の範囲です。

**SQLエンジニアとして働くには、データベース製品に関する知識を深め、データベーススペシャリスト試験やオラクルマスターなどのスキル証明となる資格の取得も必要です。**﻿

また、SQLエンジニアのキャリアパスとして、データサイエンティストやデータアナリストがありますが、こうした職種を目指すには、データ分析やパターンの発見、統計モデリングなどのスキルを身につける必要があります。

データ分析とは？基本的な目的や方法、職種例と転職方法について解説

<center>[エンジニア転職を成功させるため<br/>ぜひ*『マイナビIT エージェント』*をご活用ください！](https://mynavi-agent.jp/it/?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_2)</center>

**SQLはデータベース操作のための言語で、データの検索や抽出、更新、削除などが可能です。**以下、SQLの歴史と概念を解説します。

*▪️SQLの開発*
SQLは、RDBMS（リレーショナルデータベースシステム）で使われる言語です。RDBMSは、テーブルやカラム、行のような表形式の概念でデータを管理するモデルです。

1970年代、IBMが世界初のRDBMSである「System R」と、それを操作するための言語で現在のSQLの原型となる『SEQUEL（Structured English Query Language）』を開発しました。

*▪️SEQUELからSQLへ*
SEQUELは後のSQLの基盤となりました。1976年、SEQUELのバージョンアップに伴って、言語の名称が現在のSQLに変更されました。商用RDBMSの普及に伴い、SQLも高い評価を受け、多くのRDBMSに標準的に搭載される言語になりました。

*▪️標準SQLの規格化*
1986年、ISO（国際標準化機構）によりSQLが正式に規格化（標準SQL）され、さまざまなデータベースで利用されています。SQLは言語の仕様が標準化されていることから、エンジニアはSQLを習得しておけば、異なるRDBMS製品を扱うことができます。

標準SQLとSQLの歴史！SQLの互換性と規格化の流れを解説

**SQLは機能ごとに、「データ定義言語」「データ操作言語」「データ制御言語」の3種類に分類されます。**以下にSQLの3つの種類とそれぞれの特徴を解説します。

*1.データ定義言語（Data Definition Language）*
データベースそのものを作成・変更・削除するためのSQLで、CREATE文（作成）、DROP文（削除）、ALTER文（変更）などが該当します。Webシステムに対してはあまり使用しないエンジニアが最もよく利用します。

*2.データ操作言語（Data Manipulation Language）*
データベース内のデータに対して操作を行うSQLです。SELECT文（データ検索・抽出）、INSERT文（データ追加）、UPDATE文（データ更新）、DELETE文（データ削除）などが該当します。非エンジニアでも使いやすく、日常業務で役立ちます。

*3.データ制御言語（Data Control Language）*
データベースの権限周りに対する命令文です。特定のユーザに対してアクセス権限を付与・剥奪したり、データベースの状態を管理したりします。GRANT文（権限付与）、REVOKE文（権限剥奪）などが該当します。

*SQLでは何ができるのか、どのような業務で用いるのかについて解説します。*企業や組織では、業務システムにRDBMSが欠かせないため、SQLを活用した業務は多岐に渡り、主にエンジニアが対応してます。以下にSQLを用いた代表的な業務や作業を挙げます。

SQLでできることとは？活用例・種類・難易度・将来性を解説

### データ抽出と整形
SQLのデータ抽出と整形は、データベース操作においてはベーシックな作業ですが、**重要なスキルであり、習得することで効率的なクエリ作成に役立ちます。**

*1.データ抽出 （SELECT文）*
**データベースから必要な情報を取得するために使用されるSQLの一部です。**SELECT文を使用して、特定のテーブルから特定の列（カラム）のデータを取得します。例えば、顧客の名前や注文の金額などを取得できます。

*2.データ整形*
取得したデータを見やすく整形するプロセスです。整形は可読性を高め、データの理解を容易にします。具体的な整形ルールには、インデントの適切な使用、キーワードの大文字化、統一された命名規則の適用などがあります。

### ビッグデータの解析やAI関連の仕事

**ビックデータを解析したり、機械学習によるデータ分析を行ったりする際にも、SQLが必要です。**クラウド環境に関する知識や経験も求められ、以下のような関連する多くのスキルが求められます。

*1.データ基盤とデータベース構築*
SQLはDML（データ操作言語）によるデータの操作以外に、DDL（データ定義言語）を用いてデータベース操作を行うことができます。またデータ定義だけではなく、データベース設計や構築を行うこともあります。そのため、設計の実務経験が必須スキルとして求められることも少なくありません。

*2.データ分析と可視化*
SQLのスキルを有するエンジニアは、データ分析やデータの可視化の仕事を担当することもあります。また時には、BIツールを扱うスキルも求められるでしょう。BIツールはさまざまな製品がありますが、どれか1つでも知識があれば、さほど苦もなく他製品も使いこなせるでしょう。

データ分析関連の仕事は何がある？必要なスキルや転職方法を解説

SQLを扱う職種にはどのような職種があるのでしょうか。*ここに挙げる職種は最低限SQLを扱えることが前提条件です。*

データベースエンジニアは、**データベースの設計、構築、最適化を担当するエンジニアです。**SQLを使ってデータベースの操作やクエリを実行し、データの効率的な管理を行います。

データベースエンジニアはきついって本当？理由とやりがいについて解説

データサイエンティストは、**データ分析や予測モデルの構築を専門に行うエンジニアです。**PythonやRなどのプログラミング言語を用いて、ビッグデータから有益な情報を抽出、加工し、ビジネスにおける最適な意思決定を支援します。

前処理から機械学習のアルゴリズム選択、結果の分析まで幅広いスキルを持ち、データアナリストより高度な分析を行います。

データサイエンティストはなくなるのか？今後の傾向や将来性を解説

データアナリストとデータサイエンティストの違いとは？両者を徹底比較！

データアナリストは過去データの分析から、**ビジネス上の意思決定に役立つ情報を引き出す専門家です。**SQLを使ってデータの抽出や加工、可視化を行い、企業の戦略策定や課題解決に貢献します。データアナリストは、データマイニングの手法で「統計分析」を用いた分析を行うのが特徴です。

データアナリストとは？仕事内容や向いている人の特徴を解説

SQLのスキルを身に付けたエンジニアの年収はどの程度を期待できるのでしょうか。SQLスキルを直接仕事に活かせるデータベースエンジニアの年収を見ていきましょう。

データベースエンジニアは「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3月執筆時点）、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からやや高めであることが分かります。

スキルによって年収に差はありますが、専門性を磨き、経験を重ねるとともに年収が伸びる傾向にあります。また、**スキルアップやキャリアアップを図るには資格取得も有効な手段です。**

【参考】：[IT・エンジニアの職種図鑑 データベースエンジニア](https://mynavi-agent.jp/it/jobindex/08.html?utm_source=and-engineer&utm_medium=content-text&utm_campaign=acv07_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)

SQLはデータベースと対話できる言語であり、データベースを扱うことが多いエンジニアには必須の言語と言えます。ここでは、SQLのデメリットとメリットを確認しておきましょう。

SQLのデメリットとして挙げられるのは、「処理速度の低下」と「意思決定リスク」の2つが挙げられます。このデメリットを認識した上で扱う必要があります。2つのデメリットについて見ていきましょう。

*■ 処理速度の低下*
SQLが操作するRDBMSは表形式でデータを取り扱うため、大量のデータや複雑な構造のデータを取り扱う際には処理速度が落ちることがあります。こうした弱点を認識した上で、SQLを正しく扱うことが求められます。

*■ 意思決定リスク*
SQLでデータを操作し、抽出したデータを分析して、ビジネスなどの意思決定に利用することがあります。SQLに誤りがあると、正しいデータの抽出が行えず、誤った意思決定につながるリスクがあります。結果を過信せず、SQLにミスがないか検証するようにしましょう。

続いてSQLを学ぶメリットを見ていきましょう。SQLには多くのメリットがあることが分かります。**以下4つのメリットを挙げました。**

*■ 自己完結性*
SQLは必要ないと考え、SQLが書けないエンジニアが少なくありません。SQLに関するスキルを有していると、データの抽出から分析まですべて自分で行えるため、都度他のエンジニアに依頼する手間を省けます。また任される仕事の範囲が広がり、活躍機会が増えます。

*■ 効率的なデータ操作*
SQLを用いることでデータを効率的に検索・分類できます。そのスキルは実務でも活かせ、データベースさえあれば、アクセス分析、営業分析など、さまざまなデータの分析が行えます。

*■ 多様なRDBMSの活用*
SQLは国際標準のデータベース操作言語のため、MySQLやOracleなどの異なるRDBMSでも同様に操作できます。そのため、SQLを習得しておけばあらゆるRDBMSを扱えるため、活用範囲が広くなります。

*■ 将来性がある*
SQLは国債企画のため汎用性が高く、またRDBMSは依然としてデータベースの主流です。そのため、SQLエンジニアやデータベースエンジニアの求人は豊富にあり、将来性が高いと言えます。

データベースの種類とは？エンジニアが今さら聞けない基本知識を徹底解説！

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ここではSQLスキルを身に付けることで、目標とするSQLエンジニアを目指す方法について解説します。

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