SQL Query Helper Skill

SQLクエリを生成・最適化・説明するスキルです。

概要

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。

主な機能

• 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

使用方法

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

生成例

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:

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:

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:

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:

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;

クエリ最適化

N+1 問題の解決

非効率（N+1）:

-- 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）:

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:

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

インデックス追加:

CREATE INDEX idx_users_email ON users(email);

最適化後:

-- 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:

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:

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:

SELECT * FROM users WHERE id IN (SELECT user_id FROM orders);

最適化:

SELECT * FROM users u WHERE EXISTS ( SELECT 1 FROM orders o WHERE o.user_id = u.id );

クエリ説明

入力:

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:

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

DDL生成

要件: ユーザーテーブルの作成

生成DDL:

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);

データベース別の違い

PostgreSQL

-- 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

-- AUTO_INCREMENT CREATE TABLE users ( id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY );

-- LIMIT OFFSET SELECT * FROM users LIMIT 10 OFFSET 20;

SQLite

-- AUTOINCREMENT CREATE TABLE users ( id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT );

バージョン情報

• 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！