SQL：総合演習：売上分析レポート

5行。ノートPCが先頭

JOINしてから GROUP BY p.name、ORDER BY 売上 DESC。

SELECT p.name AS 商品, SUM(p.price * o.qty) AS 売上
FROM orders o
JOIN products p ON o.product_id = p.id
GROUP BY p.name
ORDER BY 売上 DESC;

JOIN→GROUP BY→ORDER BYという分析の基本骨格。SQL09で最初に習ったこの形が、すべての土台になる。

解答 == B

目的が曖昧なまま書き始めると、途中で迷子になる。

B

「カテゴリ別の売上が知りたい」のか「顧客ごとの傾向が知りたい」のかで、書くSQLはまったく変わる。目的を先に決めることが、遠回りを防ぐ。

4行。高橋建設が0

LEFT JOINしてCOUNT(o.id)を使う（SQL10のCOUNT(*)の罠を思い出す）。

SELECT c.name AS 顧客, COUNT(o.id) AS 件数
FROM customers c
LEFT JOIN orders o ON c.id = o.customer_id
GROUP BY c.name;

COUNT(*)ではなくCOUNT(o.id)を使う判断——SQL10で学んだ最重要の罠が、ここでも生きている。

SELECT ____(o.order_date, 1, 7) AS 月, SUM(p.price*o.qty) AS 売上
FROM orders o JOIN products p ON o.product_id=p.id
GROUP BY 月;

2行。2026-01と2026-02

日付から一部を切り出す関数（SQL12）。

SUBSTR

SUBSTRで日付から年月を作る——月次レポートの土台になる、SQL12で学んだ最重要のテクニック。

解答 == B

片方のテーブルを全件残す結合。

B

INNER JOINだと取引0件の顧客が消える（SQL09・10）。全体像を見たい分析では、まずLEFT JOINを検討する。

2行。PC 86500.0

WHERE category IS NOT NULL、GROUP BY category、ROUND(AVG(price),1)。

SELECT category, ROUND(AVG(price), 1) AS 平均
FROM products
WHERE category IS NOT NULL
GROUP BY category;

NULLを先に除いてから集計するのがSQL07・08で学んだ基本作法。

SELECT c.name, COUNT(o.id) AS 件数
FROM customers c LEFT JOIN orders o ON c.id=o.customer_id
GROUP BY c.name
____ COUNT(o.id) >= 3;

1行。田中商事 3

集計後の条件を指定するキーワード（SQL08）。

HAVING

WHEREでは書けない「集計後の条件」——SQL08で学んだHAVINGがここでも必須になる。

解答 == B

「条件によって値を変える」処理（SQL13）。

B

CASE式は分析クエリの仕上げに欠かせない。集計した数値を、そのままレポート上の「意味のある区分」に変換できる。

1行。133125.0

FROM句のサブクエリで顧客ごとの売上を作り、その結果をAVGする（SQL11）。

SELECT AVG(t.売上) AS 平均売上
FROM (
  SELECT COALESCE(SUM(p.price * o.qty), 0) AS 売上
  FROM customers c
  LEFT JOIN orders   o ON c.id = o.customer_id
  LEFT JOIN products p ON o.product_id = p.id
  GROUP BY c.id
) t;

集計結果をさらに集計する——SQL11で学んだ「FROM句のサブクエリ」がここで再登場する。

3行。ノートPCが先頭

GROUP BY → ORDER BY 売上 DESC → LIMIT 3。

SELECT p.name AS 商品, SUM(o.qty) AS 数量, SUM(p.price * o.qty) AS 売上
FROM orders o
JOIN products p ON o.product_id = p.id
GROUP BY p.name
ORDER BY 売上 DESC
LIMIT 3;

ランキングの基本形（SQL04・09）。ここまでの全章がこの1問に集約されている。

4行。2026-01のPCが先頭

3テーブルは不要。ordersとproductsのJOINで足りる。WHEREでNULLを除く。

SELECT
  SUBSTR(o.order_date, 1, 7) AS 月,
  p.category AS 分類,
  SUM(p.price * o.qty) AS 売上
FROM orders o
JOIN products p ON o.product_id = p.id
WHERE p.category IS NOT NULL
GROUP BY 月, 分類
ORDER BY 月, 売上 DESC;

GROUP BYに2つの軸を指定する——月別だけ、カテゴリ別だけでは見えない「月ごとにどのカテゴリが強いか」が分かる、実務のクロス集計そのもの。

4行。田中商事 ゴールド が先頭

LEFT JOIN + COALESCE + CASE（SQL10・13の組み合わせ）。

SELECT
  c.name AS 顧客,
  COALESCE(SUM(p.price * o.qty), 0) AS 売上,
  CASE
    WHEN COALESCE(SUM(p.price * o.qty), 0) >= 200000 THEN 'ゴールド'
    WHEN COALESCE(SUM(p.price * o.qty), 0) >= 100000 THEN 'シルバー'
    ELSE 'ブロンズ'
  END AS ランク
FROM customers c
LEFT JOIN orders   o ON c.id = o.customer_id
LEFT JOIN products p ON o.product_id = p.id
GROUP BY c.name
ORDER BY 売上 DESC;

SQL13で作ったのと同じ形。総合演習といっても、真新しい構文が必要なわけではない——これまでの道具を正しく組み合わせられるかがすべて。

2行。新商品A / サンプル品

LEFT JOINしてWHERE o.id IS NULL（SQL10・SQL11のNOT EXISTSでも可）。

SELECT
  p.name AS 商品,
  COALESCE(p.category, '未分類') AS 分類,
  p.stock AS 在庫
FROM products p
LEFT JOIN orders o ON p.id = o.product_id
WHERE o.id IS NULL;

「無いこと」を見つける分析（SQL10・11）。売れ筋だけでなく死に筋を把握することも、在庫管理では同じくらい重要になる。

2行。田中商事 / 佐藤物産

D09で作った平均をHAVINGの中でサブクエリとして使う（SQL11）。

SELECT c.name AS 顧客, COALESCE(SUM(p.price * o.qty), 0) AS 売上
FROM customers c
LEFT JOIN orders   o ON c.id = o.customer_id
LEFT JOIN products p ON o.product_id = p.id
GROUP BY c.name
HAVING COALESCE(SUM(p.price * o.qty), 0) >= (
  SELECT AVG(t.売上) FROM (
    SELECT COALESCE(SUM(p2.price * o2.qty), 0) AS 売上
    FROM customers c2
    LEFT JOIN orders   o2 ON c2.id = o2.customer_id
    LEFT JOIN products p2 ON o2.product_id = p2.id
    GROUP BY c2.id
  ) t
)
ORDER BY 売上 DESC;

SQL11の仕上げ課題と同じ構造がここでも使われている。「取引のない顧客も含めた正しい平均」を基準にすることの重要性は、SQL11で学んだとおり。

3行。東京が先頭

顧客数はCOUNT(DISTINCT c.id)、平均注文額は売上合計÷注文件数（COUNT(o.id)で0除算に注意——0件なら自動でNULLになる）。

SELECT
  c.area AS エリア,
  COUNT(DISTINCT c.id) AS 顧客数,
  COALESCE(SUM(p.price * o.qty), 0) AS 売上,
  ROUND(SUM(p.price * o.qty) * 1.0 / NULLIF(COUNT(o.id), 0), 1) AS 平均注文額
FROM customers c
LEFT JOIN orders   o ON c.id = o.customer_id
LEFT JOIN products p ON o.product_id = p.id
GROUP BY c.area
ORDER BY 売上 DESC;

NULLIFという新顔の関数：第1引数と第2引数が等しければNULLを返す。0件のとき0で割ってエラーになるのを防ぐ、実務でよく使われる安全策。ここまで学んだ知識を組み合わせれば、初見の関数も名前から意味を推測して使いこなせる。