データ分析で用いるSQLクエリの設計方法
STEP2. アウトプットを実現するために必要なデータソースを書き出す アウトプットの整理ができたら、今度はインプットとなるデータソースの整理を行いましょう。 必要なデータソースは要件から読み解くことができます。 今回は「10代のユーザーの月間視聴数（性別 / 動画カテゴリごと）の推移をグラフで見たい」という要件です。 ここから、この分析に必要なエンティティ（実体）とその属性、集計値を抽出しましょう。 エンティティと属性 ユーザー 性別 年代 動画 カテゴリ 集計値 視聴数 これらのデータを管理するテーブルを、調査やヒアリングを実施して探します。 今回は以下のテーブルを使用することとします。 user：ユーザー登録に必須な入力項目を管理するテーブル user_profile：ユーザーが登録後に設定できる任意の入力項目を管理するテーブル video：ユーザーが投稿した動画を管理するテーブル
MySQL の ORDER BY や GROUP BY に position を渡せるのを知って驚いたけど deprecated だった - id:onk のはてなブログ
ほぼタイトルママなんだけど SELECT DATE(created_at), COUNT(1) FROM users GROUP BY 1; ってクエリを見つけて、 GROUP BY 1 ってなんぞ……？という話。 MySQL のドキュメント には [GROUP BY {col_name | expr | position}, ... [WITH ROLLUP]] [ORDER BY {col_name | expr | position} Columns selected for output can be referred to in ORDER BY and GROUP BY clauses using column names, column aliases, or column positions. Column positions are integers and begin
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