sql-query-helper

自然言語からSQL クエリを生成し、既存クエリを最適化します。

• クエリ生成: 要件からSQL を自動生成
• クエリ最適化: インデックス活用、N+1解消
• クエリ説明: 複雑なクエリを人間が読める形で説明
• パフォーマンス分析: EXPLAIN プランの解釈
• マイグレーション: DDL文の生成
• データベース対応: PostgreSQL、MySQL、SQLite、SQL Server

```

以下の要件でSQLクエリを生成：

テーブル: users, orders

条件: 2024年に3回以上注文したユーザーのリスト

ソート: 注文回数の降順

```

基本的なSELECT

要件: アクティブユーザーのメールアドレス一覧

生成クエリ:

```sql

SELECT email

FROM users

WHERE active = true

ORDER BY email;

```

JOIN クエリ

要件: ユーザーとその注文の一覧（注文がないユーザーも含む）

生成クエリ:

```sql

SELECT

u.id,

u.name,

u.email,

o.id AS order_id,

o.total,

o.created_at AS order_date

FROM users u

LEFT JOIN orders o ON u.id = o.user_id

ORDER BY u.id, o.created_at DESC;

```

集計クエリ

要件: ユーザー毎の総購入金額（購入あり のみ）

生成クエリ:

```sql

SELECT

u.id,

u.name,

COUNT(o.id) AS order_count,

SUM(o.total) AS total_spent,

AVG(o.total) AS avg_order_value

FROM users u

INNER JOIN orders o ON u.id = o.user_id

GROUP BY u.id, u.name

HAVING COUNT(o.id) > 0

ORDER BY total_spent DESC;

```

サブクエリ

要件: 平均以上の注文金額のユーザー

生成クエリ:

```sql

SELECT

u.name,

o.total

FROM users u

JOIN orders o ON u.id = o.user_id

WHERE o.total > (

SELECT AVG(total)

FROM orders

)

ORDER BY o.total DESC;

```

N+1 問題の解決

非効率（N+1）:

```sql

-- 1. すべてのユーザーを取得

SELECT * FROM users;

-- 2. 各ユーザーの注文を個別に取得（Nクエリ）

SELECT * FROM orders WHERE user_id = 1;

SELECT * FROM orders WHERE user_id = 2;

-- ... (ユーザー数だけ繰り返し)

```

最適化（1クエリ）:

```sql

SELECT

u.*,

o.*

FROM users u

LEFT JOIN orders o ON u.id = o.user_id;

```

インデックス活用

遅いクエリ:

```sql

SELECT * FROM users

WHERE email = 'user@example.com'; -- インデックスなし

```

インデックス追加:

```sql

CREATE INDEX idx_users_email ON users(email);

```

最適化後:

```sql

-- 同じクエリでも高速化

SELECT * FROM users

WHERE email = 'user@example.com'; -- インデックス使用

```

WHERE vs HAVING

非効率:

```sql

SELECT user_id, COUNT(*) as order_count

FROM orders

GROUP BY user_id

HAVING user_id > 100; -- GROUP BY後にフィルタ

```

最適化:

```sql

SELECT user_id, COUNT(*) as order_count

FROM orders

WHERE user_id > 100 -- GROUP BY前にフィルタ

GROUP BY user_id;

```

EXISTS vs IN

大量データで遅い:

```sql

SELECT * FROM users

WHERE id IN (SELECT user_id FROM orders);

```

最適化:

```sql

SELECT * FROM users u

WHERE EXISTS (

SELECT 1 FROM orders o

WHERE o.user_id = u.id

);

```

入力:

```sql

SELECT u.name, COUNT(o.id) as order_count

FROM users u

LEFT JOIN orders o ON u.id = o.user_id

WHERE u.created_at > '2024-01-01'

GROUP BY u.id, u.name

HAVING COUNT(o.id) > 3

ORDER BY order_count DESC

LIMIT 10;

```

説明:

```markdown

このクエリは、2024年以降に登録したユーザーの中で、4回以上注文したユーザーのトップ10を取得します。

実行順序:

1. FROM: users テーブルを基準に
2. LEFT JOIN: orders テーブルを結合（注文がなくてもユーザーは含まれる）
3. WHERE: 2024年1月1日以降に作成されたユーザーのみ
4. GROUP BY: ユーザーごとにグループ化
5. HAVING: 注文が4回以上のグループのみ
6. SELECT: ユーザー名と注文数を選択
7. ORDER BY: 注文数の降順
8. LIMIT: 上位10件のみ

結果:

• 列: name（ユーザー名）、order_count（注文回数）
• 行数: 最大10行

```

要件: ユーザーテーブルの作成

生成DDL:

```sql

CREATE TABLE users (

id SERIAL PRIMARY KEY,

email VARCHAR(255) NOT NULL UNIQUE,

name VARCHAR(100) NOT NULL,

password_hash VARCHAR(255) NOT NULL,

active BOOLEAN DEFAULT true,

created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,

updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP

);

CREATE INDEX idx_users_email ON users(email);

CREATE INDEX idx_users_active ON users(active);

CREATE INDEX idx_users_created_at ON users(created_at);

```

PostgreSQL

```sql

-- RETURNING句

INSERT INTO users (name, email)

VALUES ('John', 'john@example.com')

RETURNING id, created_at;

-- ARRAY型

SELECT ARRAY_AGG(name) FROM users;

```

MySQL

```sql

-- AUTO_INCREMENT

CREATE TABLE users (

id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY

);

-- LIMIT OFFSET

SELECT * FROM users LIMIT 10 OFFSET 20;

```

SQLite

```sql

-- AUTOINCREMENT

CREATE TABLE users (

id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT

);

```

• スキルバージョン: 1.0.0
• 最終更新: 2025-01-22

---

使用例:

```

SQLクエリを生成：

• テーブル: products, categories
• 取得: カテゴリ別の商品数と平均価格
• 条件: 在庫ありの商品のみ
• ソート: 商品数の多い順

```

最適化されたSQLクエリが生成されます！