分析のためにSQLを使う際、window関数はとても便利です。一方でとっつきにくい考え方や、情報が少なかったりしてどうしても敬遠してしまいがちです。例を交えて簡単にまとめてみたいと思います。 window関数とは PostgreSQLの公式ドキュメントには以下のように説明があります。 A window function performs a calculation across a set of table rows that are somehow related to the current row. This is comparable to the type of calculation that can be done with an aggregate function. But unlike regular aggregate functions, use of a wind

やりたいことは以下のとおりです。ジョブのログを管理するテーブルから、ジョブ名ごとに各ログレベル（CRITICAL, ERROR, WARN）のカウントを集計する方法をメモしておきます。 GROUP BYとCASEとSUMを使う 先にSQLを載せておきます。 まずは、GROUP BYでジョブ名ごとにグルーピングします。続いて、CASE式を使って各ログレベルが存在するかどうかの条件を設定し、SUMで各ログレベルの数をカウントしています。 まとめ SQLでグループごとに条件を指定してカウントする方法でした。GROUP BYとCASEとSUMを使えばOKです。

QiitaのほうがMarkdownが綺麗にかけるので、実例込み版はそっちに書いた qiita.com 要約 COUNT(カラム) でカラムがNULLでないものをカウントする カラム には id == 1 のような条件式が指定できる、が条件式は1か0のどちらかが返却されるので全てがカウントされてしまう。 OR条件はNULLを組み合わせることにより、 対象 OR NULL とすると 対象が 0 か NULL になると NULLに置き換わる（ただし対象が数値の場合） 条件式 OR NULL にすると、条件にあてはまらないものは全てNULLになる そのため COUNT (条件式 OR NULL) にすると条件式に合致したものが1になり、1のカラムだけをカウントするので意図通りになる なので条件式の結果が0じゃないと意図しない結果になるので注意されたい。 あとがき その瞬間は原理を理解してなるほど！

以下のように、tableAのIDに紐づくtableBがあります。 これらのテーブルに対してtableAの結果全てと、tableAのIDに紐づいているtableBの件数を、下記希望取得結果のような形で取得できるSQLはあるでしょうか？ 現在の想定では、tableAの結果をループで回してtableBの件数を取得するしかないかなと考えています。 tableA id | name ーーーーーーー 1 | 山田太郎 2 | 鈴木次郎 3 | 田中三郎 tableB id | tableA_id ーーーーーーー 1 | 1 2 | 1 3 | 1 4 | 3 希望取得結果 1 | 山田太郎 | 3 2 | 鈴木次郎 | 0 3 | 田中三郎 | 1

結論 INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE 構文の場合はexecutemanyを使う。 ELT&FIELDでのUpdateをする場合はプリペアドステートメントでパラメータをセットする。 INSERT ... ON DUPLICATE KEY UPDATE 構文 VALUESなどの一度にデータを挿入するクエリではexecutemanyメソッドを使うことができます。 conn = pymysql.connect( mysql_endpoint, user=username, passwd=password, db=dbname ) def bulk_insert_and_update_users(): prepared_statement = [ [ 1, # id 'Qiita太郎', # name 20 # age ], [ 2, 'Qiita花子', 18