データを条件付けするときに便利な比較演算子の使い方について説明します。
条件の設定方法については、こちらをご参照ください。
比較演算子の使い方
比較演算子の使い方について説明します。比較演算子とは、2つの値を比較する役割を持つ演算子のことです。
比較の仕方によって、いくつかの種類があります。
演算子ですので、データの抽出条件を設定する際の等式や不等式における、＝や＞=と同じように使われるものです。
馴染みのある＝も、「２つの値が等しい」という形で値を比較している比較演算子の一種になります。
上の一覧表に登場する比較演算子の使い方について一つずつ説明していきます。
①IN
INは、指定した複数の値に合致するデータを取り出すことができます。IN(値1,値2)という条件であれば、値1に合致するデータか値2に合致するデータが抽出されます。
INの後ろのデータタイプは、「リスト」型を選択する必要があります。
IN 例題
例題で使用しているサンプルデータについては、こちらの記事をご覧ください。
受注データから、一度に注文された数量が「1個」「3個」「5個」のデータを取り出す
【手順】
条件を設定するところまでは以前までの記事と同じです。
“ec_sample_jp.order.qty” IN (1,3,5)となるように条件を設定します。
INの後ろはデータタイプがリスト型になること、リストの中で数値を使う場合は右のプルダウンから「数値」を指定することにご注意ください。
②LIKE
LIKEは、「～のような」の意味で使われる比較演算子です。LIKEの後ろに文字列を記述することで、指定した文字列を含んだデータかどうかを調べることができます。LIKEと組み合わせる記号には、%や＿があります。
％は０文字以上の任意の文字列、＿は１文字の任意の文字列を示しています。
LIKE 例題①
商品カテゴリーが「～ファッション」で終わる商品名を抽出する
【手順】
１．取得元のテーブルとフィールドを選ぶ
２．条件の設定
条件の設定が今回のポイントとなります。
今回の条件はカテゴリー名が「ファッション」で終わるということなので、「ファッション」という言葉の前に、
文字数はわからないが何かしかの言葉が入る可能性があるということになります。
このような時は、％記号を使います。
LIKE ‘%ファッション’
となるように、条件を設定します。‘%ファッション’の部分のデータタイプが「文字列」となることにも注意してください。
※補足
%は、０文字以上の任意の文字列の存在を示しています。つまり、前に何も言葉がつかない「ファッション」というカテゴリー名の商品も条件に合致することになります。
LIKE 例題②
会員データから、「池田」「松田」「上田」など、「〇（一文字）田」の苗字を持つ会員の会員名を抽出する
【手順】
１．主テーブルと取得フィールドを選ぶ
２．条件の設定
今度は、「田」の前に入る文字列が一文字という指定があります。
このようなときは‘＿’(アンダーバー)の記号を使います。
アンダーバー一つは、一文字の任意の文字列を意味しています。
“‘ec_sample_jp.member’.member_name” LIKE “_田%”
となるように条件を追加することで、目的のデータを得られます。
“_田”の後ろに“%”をつけるのは、会員の下の名前の部分に対応するためです。名字の後ろには名前(文字数不明)が来ますので、0文字以上の任意の文字列を表す“％”が必要になります。
文字数の指定がある場合はアンダーバー、文字数の指定がない場合は%を使う、とイメージすると考えやすいかもしれません。
指定の文字数が違うときは、アンダーバーの数を変えることで対応できます。
③IS NULL
最後に、IS NULLについて見ていきましょう。
IS NULLは、左辺のデータがNULLである、つまり存在しないということを示す比較演算子です。
IS NULLの例題
2022年12月15日に購入した会員の会員IDを受注データから抽出する
【手順】
１．主テーブルと取得フィールドを選ぶ
２．日付で条件付けする
2022年12月15日のデータで条件付けします。
３．会員IDがIS NULLでないものを条件付けする
ここまでの条件でデータを抽出すると、非会員の受注データも含まれることになります。
しかし、非会員の受注データにおける会員ID欄は、NULLとなっていますので、このデータは取り除く必要があります。
