[JSSUG(2020-05-16)]SQL ServerのWindow関数

SQL ServerのWindow関数
基本的な使い方
山田公次
2020/5/16

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自己紹介
山田公次（Yamada Koji）
• 名古屋在住の C#per（JavaはJava6まで経験）
• 現在は市販のWebアプリの開発に携わっており、主にドメイン分
析やサーバー開発（モデル・WebAPI・DB）を担当しています。
• また、Scrumを導入しており、Scrum inc.認定Scrum
Masterも取得しました。
2
@hamu502
製品開発部署(現在)
市販アプリの開発だけで
なく、企画からサポートま
で幅広く対応
フリーランス時代
業務アプリ開発、
クラウドのセールスSE、
市販アプリの開発
中小SIer時代
金融や流通、
不動産業界などの
業務アプリ開発
主に扱ったDB製品
Oracle8～11g,SQL Server2000～2005,etc
主に扱ったDB製品
Oracle11g,SQL Server2008～
1998～ 2008～ 2018～

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目的
本資料の目的
• Window関数の基本を知る。
• Window関数を使ってみたいと思える。
3

１．
Window関数の概要
4

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5
Window関数とは
• Wikipediaでは
結果セットを部分的に切り出した領域に集約関数を適用
できる、拡張された SELECT ステートメント
結果セットの分割と順序を制御できる。

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Window関数とは
• 『結果セットを部分的に切り出した領域に集約関数を適用できる、拡張さ
れた SELECT ステートメントである。』とは？
6
部品名調達先名単価
部品A B社 100
部品A A社 140
部品B B社 200
部品C A社 200
部品C B社 180
・・・・・・・・・
部品調達単価
部品A B社 100
部品A A社 140
部品B B社 200
部品C A社 200
部品C B社 180
Window関数のイメージ
部品ごとの平均単価を設定
SELECT
部品名, 調達先名, 単価,
AVG(単価) OVER(PARTITION BY 部品名) AS 平均
FROM
部品調達単価
WHERE
・・・
結果セット
部品名調達先名単価平均
部品A B社 100 120
部品A A社 140 120
部品B B社 200 200
部品C A社 200 190
部品C B社 180 190
部分的に切り
出した領域
拡張された SELECT ステートメント
PARTITION BYに
指定した列で分割
AVGに指定した列で
集計（平均算出）
した結果を各行に設定
集約関数を
適用

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Window関数とは
• 『結果セットの分割と順序を制御できる。』とは？
7
部品A B社 100
部品A A社 140
部品B B社 200
部品C A社 200
部品C B社 180
・・・・・・・・・
部品調達単価
部品A B社 100
部品A A社 140
部品B B社 200
部品C B社 180
部品C A社 200
結果セット
部品名調達先名単価行番号
部品A B社 100 1
部品A A社 140 2
部品B B社 200 1
部品C B社 180 1
部品C A社 200 2
PARTITION BYに
ORDER BYに指定し
た列でソート
部品ごとの単価順で行番号を設定
SELECT
ROW_NUMBER() OVER(
PARTITION BY 部品名
ORDER BY 単価) AS 行番号
FROM
部品調達単価
・・・
分割した範囲の順序で
ROW_NUMBER()の
結果を各行に設定
分割と順序を制御

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8
Window関数とは
• GROUP BYを使った集計関数との違いは？
部品A B社 100
部品A A社 140
部品B B社 200
部品C A社 200
部品C B社 180
部品調達単価
GROUP BYのイメージ
部品名単価
部品A 120
部品B 200
部品C 190
部品ごとの平均単価を集計
部品A B社 100 120
部品A A社 140 120
部品B B社 200 200
部品C A社 200 190
部品C B社 180 190
GROUP BYで集約し、計算
SELECT
FROM
部品調達単価
部品ごとの平均単価の集計結果も取得
PARTITION BYで分割した
範囲の計算結果を取得
SELECT
部品名, AVG(単価) AS 平均
FROM
部品調達単価
GROUP BY
部品名
この分割した集合が
「Window」

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9
Window関数とは
• Window関数と同じクエリを GROUP BY で表現すると。。。
SELECT
単価.部品名, 単価.調達先名, 単価.単価, 平均単価.平均
FROM 部品調達単価 AS 単価
INNER JOIN (
SELECT
部品名, AVG(単価) AS 平均
FROM
部品調達単価
GROUP BY
部品名
) AS 平均単価
ON 単価.部品名 = 平均単価.部品名
SELECT
FROM
部品調達単価

２．
Window関数の基本
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SQL ServerでのWindow関数
• Microsoft Docsでは、「OVER句」がWindow関数の解説の起点

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OVER句の構文
■OVER句の概要
SELECT
・・・
[ウィンドウ関数]
※順位付け関数、集計関数、分析関数など
OVER(
PARTITION BY [分割キーの列名]
※ 省略時は分割せず、結果セットの全行が対象
ORDER BY [分割した行内のソートキーの列名]
※ 省略時は分割した行全体が対象
※「ROWS(RANGE)」指定時は必須
ROWS/RANGE [分割した行内の開始点と終了点]
※ 「ORDER BY」のオプションのような位置付け
※ 「ORDER BY」省略時は分割した範囲の最初から現在行
)
・・・
詳細はMS Docsを参照

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PARTITION BY
• クエリ結果セットをパーティションに分割します。
• ウィンドウ関数は各パーティションに対して個別に適用され、各パーティション
で計算が再開されます。
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部品A B社 100
部品A A社 140
部品B B社 200
部品C A社 200
部品C B社 180
・・・・・・・・・
部品調達単価
部品A B社 100
部品A A社 140
部品B B社 200
部品C B社 180
部品C A社 200
部品A B社 100 120
部品A A社 140 120
部品B B社 200 200
部品C B社 180 190
部品C A社 200 190
PARTITION BYに
SELECT
FROM
部品調達単価
・・・
分割した行全体のAVG()
の結果を各行に設定

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ORDER BY
• 結果セットの各パーティション内の行の論理的な順序を定義します。
• つまり、ウィンドウ関数の計算が実行される論理的な順序を指定します。
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部品A B社 100
部品A A社 140
部品B B社 200
部品C A社 200
部品C B社 180
・・・・・・・・・
部品調達単価
部品A B社 100
部品A A社 140
部品B B社 200
部品C B社 180
部品C A社 200
部品名調達先名単価行番号
部品A B社 100 1
部品A A社 140 2
部品B B社 200 1
部品C B社 180 1
部品C A社 200 2
PARTITION BYに
SELECT
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY 部品名 ORDER BY 単価) AS 行番号
FROM
部品調達単価
・・・
分割した範囲の順序で
ROW_NUMBER()
の結果を各行に設定
ORDER BYに
指定した列でソート

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ROWS/RANGE
• パーティション内の開始点と終了点を指定することで、パーティション内の行
をさらに制限します。
• 前後の行は、ORDER BY 句での順序に基づいて定義されます。
ROWS
• 現在行の前または後にある固定数の行を指定することにより、パーティション内
の行が限定されます。
RANGE
• 現在行の値を基準とする値の範囲を指定することにより、パーティション内の行
を論理的に限定します。
• ORDER BY 句を指定し、ROWS/RANGEを省略した場合、以下の規
定値が使用されます。
※ ROWS/RANGE句の指定を受け入れることができるウィンドウ関数に対してのみ適用さ
れます。（順位付け関数は ROWS/RANGE を受け入れないため、適用されません）
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RANGE UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW

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ROWS/RANGE
• 基本的な構文
パーテーション内の行セットをAからBの範囲内に絞ります。
AとBの書き方のパターン
UNBOUNDED PRECEDING
• 最初の行。開始位置としてのみ指定可能。
[n] PRECEDING
• 現在の行からみてn行前の行。 RANGEでは指定不可。
CURRENT ROW
• 現在の行 (ROWS の場合) または、現在の値 (RANGE の場合)
[n] FOLLOWING
• 現在の行からみてn行後の行RANGEでは指定不可。
UNBOUNDED FOLLOWING
• 最後の行。終了位置としてのみ指定可能。
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ROWS BETWEEN A AND B / RANGE BETWEEN A AND B

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ROWS/RANGE
ROWS句での書き方例
①最初の行から現在の行まで
②1つ前の行から2つの後の行まで
③1つ前の行から1つ前の行まで（つまり1つ前の行）
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ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW
ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 2 FOLLOWING
ROWS BETWEEN 1 PRECEDING AND 1 PRECEDING

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ROWS/RANGE
現在行が最初の行の場合のROWS句で指定した範囲のイメージ
※ 前述のスライドの①②③でのイメージ
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No. 営業担当売上日売上額
1 Suzuki 2020/10/1 120
2 Suzuki 2020/10/2 200
3 Suzuki 2020/10/5 90
4 Suzuki 2020/10/6 90
5 Suzuki 2020/10/7 110
6 Suzuki 2020/10/8 40
7 Suzuki 2020/10/9 100
・・・
現在行→
※関数を実行
している行
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING
AND CURRENT ROW ・・・①
ROWS BETWEEN 1 PRECEDING
AND 2 FOLLOWING ・・・②
AND 1 PRECEDING ・・・③
②や③の先頭行より前が開始位置の場
合の関数の実行結果
②・・・NULLとなる
③・・・先頭行（現在行と同じ行）から2行後
の行（No.3の行）を範囲とした関数の
実行結果となる

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ROWS/RANGE
現在行が2行目の場合のROWS句で指定した範囲のイメージ
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1 Suzuki 2020/10/1 120
2 Suzuki 2020/10/2 200
3 Suzuki 2020/10/5 90
4 Suzuki 2020/10/6 90
5 Suzuki 2020/10/7 110
6 Suzuki 2020/10/8 40
7 Suzuki 2020/10/9 100
・・・
現在行→
※関数を実行
している行

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ROWS/RANGE
20
1 Suzuki 2020/10/1 120
2 Suzuki 2020/10/2 200
3 Suzuki 2020/10/5 90
4 Suzuki 2020/10/6 90
5 Suzuki 2020/10/7 110
6 Suzuki 2020/10/8 40
7 Suzuki 2020/10/9 100
・・・
現在行→
※関数を実行
している行

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ROWS/RANGE
21
1 Suzuki 2020/10/1 120
2 Suzuki 2020/10/2 200
3 Suzuki 2020/10/5 90
4 Suzuki 2020/10/6 90
5 Suzuki 2020/10/7 110
6 Suzuki 2020/10/8 40
7 Suzuki 2020/10/9 100
・・・
現在行→
※関数を実行
している行
AND UNBOUNDED FOLLOWING
ROWS BETWEEN 1 FOLLOWING
AND 3 FOLLOWING

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22
SQL ServerでのWindow関数
• OVER句で指定可能な関数を「Window関数」と呼ぶ。
「ウィンドウ関数」の分類

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Window関数の種類
カテゴリ使用例関数例
順位付け関数 Window毎に連番を振る ROW_NUMBER、RANK、
DENSE_RANK など
集計関数累積集計を計算する COUNT、SUM、AVG、MIN、
MAX など
分析関数前後のレコードを取得する LAG、LEAD、FIRST_VALUE、
LAST_VALUE など
NEXT VALUE FOR ※ シーケンスオブジェクトからシーケンス番号を生成する関数であり、今
回は割愛します。

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順位付け関数
ROW_NUMBER
• 結果セットの出力に番号を設定します。
RANK
• 結果セットのパーティション毎の順位を返します。
DENSE_RANK
• 結果セットのパーティション毎の順位をギャップなしで返します。
など
他の関数や詳細はMS Docsを参照
https://docs.microsoft.com/ja-jp/sql/t-sql/functions/ranking-functions-transact-sql

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順位付け関数
SELECT
ID,部品名, 調達先名, 単価,
ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY 単価 DESC),
RANK() OVER(ORDER BY 単価 DESC),
DENSE_RANK() OVER(ORDER BY 単価 DESC)
FROM
部品調達単価
ID 部品名調達先名単価 ROW_NUMBER RANK DENSE_RANK
3 部品B B社 200 1 1 1
4 部品C A社 200 2 1 1
5 部品C B社 180 3 3 2
2 部品A A社 140 4 4 3
1 部品A B社 100 5 5 4

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集計関数
COUNT
• 結果セットのパーティション毎の項目数を返します。
SUM
• 結果セットのパーティション毎の合計値を返します。
AVG
• 結果セットのパーティション毎の平均値を返します。
MIN
• 結果セットのパーティション毎の最小値を返します。
MAX
• 結果セットのパーティション毎の最大値を返します。
など
https://docs.microsoft.com/ja-jp/sql/t-sql/functions/aggregate-functions-transact-sql

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順位付け関数
SELECT ID,部品名, 調達先名, 単価,
COUNT(単価) OVER(PARTITION BY 部品名) AS 件数,
SUM(単価) OVER(PARTITION BY 部品名) AS 合計,
AVG(単価) OVER(PARTITION BY 部品名) AS 平均,
MIN(単価) OVER(PARTITION BY 部品名) AS 最小,
MAX(単価) OVER(PARTITION BY 部品名) AS 最大
FROM
部品調達単価
ID 部品名調達先名単価件数合計平均最小最大
1 部品A B社 100 2 240 120 100 140
2 部品A A社 140 2 240 120 100 140
3 部品B B社 200 1 200 200 200 200
4 部品C A社 200 2 380 190 180 200
5 部品C B社 180 2 380 190 180 200

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分析関数
LAG
• 結果セットのパーティション毎に現在の行の前にある指定されたオフセットの
行にアクセスします。
LEAD
• 結果セットのパーティション毎に現在の行の後に続く指定されたオフセットの
行にアクセスします。
FIRST_VALUE
• 結果セットのパーティション毎に最初の値を返します。
LAST_VALUE
• 結果セットのパーティション毎に最後の値を返します。
など
https://docs.microsoft.com/ja-jp/sql/t-sql/functions/analytic-functions-transact-sql

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順位付け関数
SELECT ID,部品名, 調達先名, 単価,
LAG(単価,1) OVER(PARTITION BY 部品名 ORDER BY 単価),
LEAD(単価,1) OVER(PARTITION BY 部品名 ORDER BY 単価),
FIRST_VALUE(単価) OVER(PARTITION BY 部品名 ORDER BY 単価),
LAST_VALUE(単価) OVER(PARTITION BY 部品名 ORDER BY 単価)
FROM
部品調達単価
ID 部品名調達先名単価 LAG LEAD FIRST_VALUE LAST_VALUE
1 部品A B社 100 NULL 140 100 100
2 部品A A社 140 100 NULL 100 140
3 部品B B社 200 NULL NULL 200 200
5 部品C B社 180 NULL 200 180 180
4 部品C A社 200 180 NULL 180 200

３．
Window関数の使用例
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累積集計
例：営業担当ごとの売上推移データ（日ごとと累積の売上額）を取得する。
売上ID 売上日営業担当売上額
1 2020/10/1 Yamada 100
2 2020/10/2 Yamada 150
3 2020/10/2 Suzuki 120
4 2020/10/3 Suzuki 200
5 2020/10/5 Yamada 80
6 2020/10/4 Suzuki 90
7 2020/10/4 Tanaka 110
8 2020/10/5 Yamada 50
9 2020/10/6 Suzuki 90
10 2020/10/6 Tanaka 40
営業担当売上日売上額累積売上額
Suzuki 2020/10/2 120 120
Suzuki 2020/10/3 200 320
Suzuki 2020/10/4 90 410
Suzuki 2020/10/6 90 500
Tanaka 2020/10/4 110 110
Tanaka 2020/10/6 40 150
Yamada 2020/10/1 100 100
Yamada 2020/10/2 150 250
Yamada 2020/10/5 80 330
Yamada 2020/10/5 50 380
売上テーブル営業担当ごとの売上推移データ
SELECT 営業担当, 売上日, 売上額, SUM(売上額)
OVER (PARTITION BY 営業担当 ORDER BY 売上日, 売上ID
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) AS 累積売上額
FROM 売上 ORDER BY 営業担当, 売上日, 売上ID

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移動平均
例：月ごとに直近3カ月の売上の合計と移動平均を取得する。
年月売上額
2019年10月 100
2019年11月 200
2019年12月 300
2020年01月 200
2020年02月 400
2020年03月 200
年月売上額
直近3ヶ月の
合計
直近3ヶ月の
移動平均
2019年10月 100 100 100
2019年11月 200 300 150
2019年12月 300 600 200
2020年01月 200 700 233
2020年02月 400 900 300
2020年03月 200 800 266
売上テーブル月ごとの直近3カ月の売上合計と移動平均
SELECT *,
SUM(売上額) OVER(ORDER BY 年月 ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW
) AS 直近3ヶ月の合計,
AVG(売上額) OVER(ORDER BY 年月 ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW
) AS 直近3ヶ月の移動平均
FROM 売上
ORDER BY 年月

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#コロナ対策エンジニア
リモートワーク推進に向けた情報共有・発信・トレーニングを行うコミュニティで、
ランチ勉強会も開催しています。
ランチ勉強会は過去開催分も見れますよ～！
身近な人にも教えてあげましょう！
34

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#コロナ対策エンジニア
濃厚接触確認アプリの開発プロジェクトと、新型コロナウイルス関連情報を一元
化するためのデータ周りやツール類などの開発プロジェクトが進められてます。
それぞれ、協力者を募集しているので、可能な範囲でご協力して
いただければと思います。（山田はテスターとして参加しています）

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ちなみに。。。
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36
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[JSSUG(2020-05-16)]SQL ServerのWindow関数

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