「2つのテーブル結合はできるけど、3つ以上になると急に難しくなる…」 「JOINの順番や種類をどう決めればいいか分からない」 「結合したら想定と違うデータが返ってきた」
データベース開発で、こんな壁にぶつかったことはありませんか？
実際のビジネスでは、3つ、4つ、時には10個以上のテーブルを結合する必要があります。例えば、ECサイトでは「ユーザー」「注文」「商品」「在庫」「配送」など、多数のテーブルが関連しています。
この記事では、PostgreSQLで3つ以上のテーブルを結合する基本パターンから高度なテクニックまで、実例とパフォーマンス測定結果を交えながら徹底的に解説していきます。
🎯 3つのテーブル結合の基本パターン
まずは基本的なテーブル構造を理解
サンプルデータベース：ECサイト
テーブル構造：
-- ユーザーテーブル
CREATE TABLE users (
user_id SERIAL PRIMARY KEY,
username VARCHAR(50) NOT NULL,
email VARCHAR(100) UNIQUE NOT NULL,
created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
);
-- 注文テーブル
CREATE TABLE orders (
order_id SERIAL PRIMARY KEY,
user_id INTEGER REFERENCES users(user_id),
order_date DATE NOT NULL,
total_amount DECIMAL(10, 2),
status VARCHAR(20) DEFAULT 'pending'
);
-- 注文明細テーブル
CREATE TABLE order_items (
item_id SERIAL PRIMARY KEY,
order_id INTEGER REFERENCES orders(order_id),
product_id INTEGER REFERENCES products(product_id),
quantity INTEGER NOT NULL,
unit_price DECIMAL(10, 2)
);
-- 商品テーブル
CREATE TABLE products (
product_id SERIAL PRIMARY KEY,
product_name VARCHAR(100) NOT NULL,
category VARCHAR(50),
stock_quantity INTEGER DEFAULT 0,
price DECIMAL(10, 2)
);
-- カテゴリテーブル
CREATE TABLE categories (
category_id SERIAL PRIMARY KEY,
category_name VARCHAR(50) NOT NULL,
parent_category_id INTEGER REFERENCES categories(category_id)
);
基本的な3テーブル結合
パターン1：チェーン型結合（A→B→C）
最も一般的なパターン：
-- ユーザーの注文と商品情報を取得
SELECT
u.username,
u.email,
o.order_id,
o.order_date,
p.product_name,
oi.quantity,
oi.unit_price,
(oi.quantity * oi.unit_price) AS subtotal
FROM users u
INNER JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id
INNER JOIN order_items oi ON o.order_id = oi.order_id
INNER JOIN products p ON oi.product_id = p.product_id
WHERE u.user_id = 1
ORDER BY o.order_date DESC, p.product_name;
実行結果の例：
username | email | order_id | order_date | product_name | quantity | subtotal
---------|-----------------|----------|------------|--------------|----------|----------
山田太郎 | yamada@ex.com | 1001 | 2024-01-15 | ノートPC | 1 | 89800.00
山田太郎 | yamada@ex.com | 1001 | 2024-01-15 | マウス | 2 | 5980.00
山田太郎 | yamada@ex.com | 1002 | 2024-01-20 | キーボード | 1 | 12800.00
パターン2：スター型結合（中心テーブルから放射状）
一つのテーブルを中心に複数結合：
-- 注文を中心に、ユーザー、商品、配送情報を結合
SELECT
o.order_id,
o.order_date,
u.username,
u.email,
s.shipping_address,
s.delivery_date,
p.payment_method,
p.payment_status
FROM orders o
LEFT JOIN users u ON o.user_id = u.user_id
LEFT JOIN shipping s ON o.order_id = s.order_id
LEFT JOIN payments p ON o.order_id = p.order_id
WHERE o.status = 'completed'
AND o.order_date >= '2024-01-01';
🔄 JOINの種類と使い分け
4種類のJOINを使いこなす
INNER JOIN：両方に存在するデータのみ
使用場面：必須の関連データ
-- 在庫がある商品の注文のみ表示
SELECT
o.order_id,
oi.product_id,
p.product_name,
i.stock_quantity,
oi.quantity as ordered_quantity
FROM orders o
INNER JOIN order_items oi ON o.order_id = oi.order_id
INNER JOIN products p ON oi.product_id = p.product_id
INNER JOIN inventory i ON p.product_id = i.product_id
WHERE i.stock_quantity >= oi.quantity;
LEFT JOIN：左側のテーブルをすべて保持
使用場面：オプショナルなデータ
-- すべてのユーザーと注文情報（注文がないユーザーも含む）
SELECT
u.user_id,
u.username,
COUNT(DISTINCT o.order_id) as order_count,
COALESCE(SUM(oi.quantity * oi.unit_price), 0) as total_spent
FROM users u
LEFT JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id
LEFT JOIN order_items oi ON o.order_id = oi.order_id
GROUP BY u.user_id, u.username
ORDER BY total_spent DESC;
RIGHT JOIN：右側のテーブルをすべて保持
使用場面：逆方向からの確認
-- すべての商品と売上情報（売れていない商品も含む）
SELECT
p.product_id,
p.product_name,
p.category,
COUNT(DISTINCT oi.order_id) as times_ordered,
COALESCE(SUM(oi.quantity), 0) as total_quantity_sold
FROM order_items oi
RIGHT JOIN products p ON oi.product_id = p.product_id
RIGHT JOIN categories c ON p.category = c.category_name
GROUP BY p.product_id, p.product_name, p.category
ORDER BY total_quantity_sold DESC;
FULL OUTER JOIN：両方のテーブルをすべて保持
使用場面：完全な比較や差分確認
-- 在庫と注文の完全な照合
SELECT
COALESCE(i.product_id, oi.product_id) as product_id,
p.product_name,
i.stock_quantity,
COUNT(oi.item_id) as pending_orders,
SUM(oi.quantity) as pending_quantity
FROM inventory i
FULL OUTER JOIN (
SELECT oi.* FROM order_items oi
JOIN orders o ON oi.order_id = o.order_id
WHERE o.status = 'pending'
) oi ON i.product_id = oi.product_id
LEFT JOIN products p ON COALESCE(i.product_id, oi.product_id) = p.product_id
GROUP BY COALESCE(i.product_id, oi.product_id), p.product_name, i.stock_quantity
HAVING i.stock_quantity IS NULL OR SUM(oi.quantity) > i.stock_quantity;
JOIN条件の最適化
複合条件での結合
複数カラムでの結合：
-- 日付範囲を考慮した価格マスタとの結合
SELECT
o.order_id,
o.order_date,
oi.product_id,
p.product_name,
pm.price as master_price,
oi.unit_price as ordered_price,
(pm.price - oi.unit_price) as price_difference
FROM orders o
JOIN order_items oi ON o.order_id = oi.order_id
JOIN products p ON oi.product_id = p.product_id
JOIN price_master pm ON
p.product_id = pm.product_id
AND o.order_date BETWEEN pm.valid_from AND pm.valid_to
WHERE ABS(pm.price - oi.unit_price) > 0.01;
💪 高度な結合テクニック
サブクエリとの組み合わせ
集計結果との結合
売上ランキングを含む結合：
-- 商品ごとの売上ランキングを含む注文詳細
WITH product_rankings AS (
SELECT
p.product_id,
p.product_name,
SUM(oi.quantity * oi.unit_price) as total_sales,
RANK() OVER (ORDER BY SUM(oi.quantity * oi.unit_price) DESC) as sales_rank
FROM products p
JOIN order_items oi ON p.product_id = oi.product_id
JOIN orders o ON oi.order_id = o.order_id
WHERE o.order_date >= '2024-01-01'
GROUP BY p.product_id, p.product_name
)
SELECT
o.order_id,
o.order_date,
u.username,
oi.product_id,
pr.product_name,
pr.sales_rank,
pr.total_sales as product_total_sales,
oi.quantity,
oi.unit_price
FROM orders o
JOIN users u ON o.user_id = u.user_id
JOIN order_items oi ON o.order_id = oi.order_id
JOIN product_rankings pr ON oi.product_id = pr.product_id
WHERE pr.sales_rank <= 10
ORDER BY o.order_date DESC, pr.sales_rank;
LATERAL JOIN（相関サブクエリ結合）
各行に対して動的な結合
最新の関連データを取得：
-- 各ユーザーの最新3件の注文と商品
SELECT
u.user_id,
u.username,
recent_orders.order_id,
recent_orders.order_date,
recent_orders.product_names
FROM users u
CROSS JOIN LATERAL (
SELECT
o.order_id,
o.order_date,
STRING_AGG(p.product_name, ', ' ORDER BY p.product_name) as product_names
FROM orders o
JOIN order_items oi ON o.order_id = oi.order_id
JOIN products p ON oi.product_id = p.product_id
WHERE o.user_id = u.user_id
GROUP BY o.order_id, o.order_date
ORDER BY o.order_date DESC
LIMIT 3
) recent_orders
WHERE u.created_at >= '2024-01-01';
自己結合を含む複雑な結合
階層構造のデータ処理
カテゴリの階層を展開：
-- 3階層のカテゴリと商品を結合
WITH RECURSIVE category_tree AS (
-- ベースケース：トップレベルカテゴリ
SELECT
c.category_id,
c.category_name,
c.parent_category_id,
c.category_name as full_path,
1 as level
FROM categories c
WHERE c.parent_category_id IS NULL
UNION ALL
-- 再帰ケース：子カテゴリ
SELECT
c.category_id,
c.category_name,
c.parent_category_id,
ct.full_path || ' > ' || c.category_name,
ct.level + 1
FROM categories c
JOIN category_tree ct ON c.parent_category_id = ct.category_id
WHERE ct.level < 3
)
SELECT
ct.full_path as category_path,
p.product_name,
COUNT(DISTINCT oi.order_id) as order_count,
SUM(oi.quantity) as total_quantity
FROM category_tree ct
JOIN products p ON p.category_id = ct.category_id
LEFT JOIN order_items oi ON p.product_id = oi.product_id
LEFT JOIN orders o ON oi.order_id = o.order_id
WHERE o.order_date >= '2024-01-01' OR o.order_date IS NULL
GROUP BY ct.full_path, p.product_name
ORDER BY ct.full_path, total_quantity DESC;
🚀 パフォーマンス最適化
インデックス戦略
結合に必要なインデックス
効果的なインデックス設計：
-- 外部キーには自動的にインデックスが作成されるが、追加で必要なもの
-- 複合インデックス（結合と絞り込み条件）
CREATE INDEX idx_orders_user_date ON orders(user_id, order_date);
CREATE INDEX idx_order_items_order_product ON order_items(order_id, product_id);
-- 部分インデックス（特定条件の結合を高速化）
CREATE INDEX idx_orders_pending ON orders(order_id)
WHERE status = 'pending';
-- カバリングインデックス（結合に必要なカラムを含む）
CREATE INDEX idx_products_covering ON products(product_id)
INCLUDE (product_name, category, price);
-- 関数インデックス（計算結果での結合）
CREATE INDEX idx_orders_month ON orders(DATE_TRUNC('month', order_date));
実行計画の分析
EXPLAIN ANALYZEで最適化
実行計画の確認と改善：
-- 実行計画の詳細分析
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS, FORMAT JSON)
SELECT
u.username,
COUNT(DISTINCT o.order_id) as order_count,
SUM(oi.quantity * oi.unit_price) as total_spent
FROM users u
LEFT JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id
LEFT JOIN order_items oi ON o.order_id = oi.order_id
LEFT JOIN products p ON oi.product_id = p.product_id
WHERE u.created_at >= '2024-01-01'
GROUP BY u.user_id, u.username;
-- 統計情報の更新
ANALYZE users, orders, order_items, products;
-- 結合順序のヒント（PostgreSQL 11以降）
/*+ Leading(u o oi p) HashJoin(u o) NestLoop(o oi) */
SELECT ...
結合順序の最適化
小さいテーブルから結合
効率的な結合順序：
-- 悪い例：大きなテーブルから開始
SELECT * FROM
order_items oi -- 100万件
JOIN orders o ON oi.order_id = o.order_id -- 10万件
JOIN users u ON o.user_id = u.user_id -- 1万件
WHERE u.user_id = 100;
-- 良い例：小さなテーブルから開始
SELECT * FROM
users u -- 1万件
JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id -- 10万件
JOIN order_items oi ON o.order_id = oi.order_id -- 100万件
WHERE u.user_id = 100;
📊 実践的なユースケース
ケース1：売上分析レポート
月次売上レポートの生成
-- 月別・カテゴリ別・ユーザータイプ別の売上分析
WITH user_types AS (
SELECT
u.user_id,
CASE
WHEN COUNT(DISTINCT o.order_id) >= 10 THEN 'VIP'
WHEN COUNT(DISTINCT o.order_id) >= 5 THEN 'Regular'
ELSE 'New'
END as user_type
FROM users u
LEFT JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id
GROUP BY u.user_id
)
SELECT
DATE_TRUNC('month', o.order_date) as month,
c.category_name,
ut.user_type,
COUNT(DISTINCT o.order_id) as order_count,
COUNT(DISTINCT o.user_id) as unique_customers,
SUM(oi.quantity) as total_items,
SUM(oi.quantity * oi.unit_price) as total_revenue,
AVG(oi.quantity * oi.unit_price) as avg_order_value
FROM orders o
JOIN order_items oi ON o.order_id = oi.order_id
JOIN products p ON oi.product_id = p.product_id
JOIN categories c ON p.category_id = c.category_id
JOIN user_types ut ON o.user_id = ut.user_id
WHERE o.status = 'completed'
AND o.order_date >= '2024-01-01'
GROUP BY
DATE_TRUNC('month', o.order_date),
c.category_name,
ut.user_type
ORDER BY month DESC, total_revenue DESC;
ケース2：在庫管理システム
リアルタイム在庫状況
-- 在庫不足アラート（注文待ちと在庫を照合）
WITH pending_demand AS (
SELECT
oi.product_id,
SUM(oi.quantity) as pending_quantity
FROM order_items oi
JOIN orders o ON oi.order_id = o.order_id
WHERE o.status IN ('pending', 'processing')
GROUP BY oi.product_id
),
low_stock_products AS (
SELECT
p.product_id,
p.product_name,
p.category,
i.stock_quantity,
i.reorder_level,
pd.pending_quantity,
(i.stock_quantity - COALESCE(pd.pending_quantity, 0)) as available_stock
FROM products p
JOIN inventory i ON p.product_id = i.product_id
LEFT JOIN pending_demand pd ON p.product_id = pd.product_id
WHERE i.stock_quantity - COALESCE(pd.pending_quantity, 0) < i.reorder_level
)
SELECT
lsp.*,
s.supplier_name,
s.lead_time_days,
s.last_order_date,
CASE
WHEN lsp.available_stock <= 0 THEN 'Critical'
WHEN lsp.available_stock < lsp.reorder_level * 0.5 THEN 'Warning'
ELSE 'Low'
END as alert_level
FROM low_stock_products lsp
JOIN product_suppliers ps ON lsp.product_id = ps.product_id
JOIN suppliers s ON ps.supplier_id = s.supplier_id
ORDER BY
CASE
WHEN lsp.available_stock <= 0 THEN 1
WHEN lsp.available_stock < lsp.reorder_level * 0.5 THEN 2
ELSE 3
END,
lsp.available_stock;
ケース3：顧客セグメンテーション
RFM分析（Recency, Frequency, Monetary）
-- 顧客の購買行動を3つの指標で分析
WITH rfm_calc AS (
SELECT
u.user_id,
u.username,
u.email,
MAX(o.order_date) as last_order_date,
COUNT(DISTINCT o.order_id) as order_frequency,
SUM(oi.quantity * oi.unit_price) as monetary_value,
DATE_PART('day', NOW() - MAX(o.order_date)) as recency_days
FROM users u
LEFT JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id
LEFT JOIN order_items oi ON o.order_id = oi.order_id
WHERE o.status = 'completed'
GROUP BY u.user_id, u.username, u.email
),
rfm_scores AS (
SELECT
*,
NTILE(5) OVER (ORDER BY recency_days DESC) as r_score,
NTILE(5) OVER (ORDER BY order_frequency) as f_score,
NTILE(5) OVER (ORDER BY monetary_value) as m_score
FROM rfm_calc
WHERE last_order_date IS NOT NULL
)
SELECT
rs.user_id,
rs.username,
rs.email,
rs.recency_days,
rs.order_frequency,
rs.monetary_value,
rs.r_score,
rs.f_score,
rs.m_score,
(rs.r_score + rs.f_score + rs.m_score) as total_score,
CASE
WHEN rs.r_score >= 4 AND rs.f_score >= 4 AND rs.m_score >= 4 THEN 'Champions'
WHEN rs.r_score >= 3 AND rs.f_score >= 3 AND rs.m_score >= 3 THEN 'Loyal Customers'
WHEN rs.r_score >= 3 AND rs.f_score <= 2 THEN 'New Customers'
WHEN rs.r_score <= 2 AND rs.f_score >= 3 THEN 'At Risk'
ELSE 'Lost'
END as customer_segment
FROM rfm_scores rs
ORDER BY total_score DESC;
🔧 よくあるエラーと対処法
エラー1：カラム名の曖昧さ
問題と解決：
-- エラーが発生するクエリ
SELECT
user_id, -- どのテーブルのuser_id？
username,
order_date
FROM users
JOIN orders ON users.user_id = orders.user_id;
-- ERROR: column reference "user_id" is ambiguous
-- 解決：テーブルエイリアスを使用
SELECT
u.user_id,
u.username,
o.order_date
FROM users u
JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id;
エラー2：意図しないクロス結合
デカルト積の回避：
-- 危険：結合条件の漏れ
SELECT *
FROM users u, orders o, order_items oi
WHERE u.user_id = o.user_id;
-- order_itemsとの結合条件がない！
-- 安全：明示的なJOIN
SELECT *
FROM users u
JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id
JOIN order_items oi ON o.order_id = oi.order_id;
エラー3：NULL値による結合失敗
NULL安全な結合：
-- NULLで結合が失敗する例
SELECT *
FROM products p
JOIN categories c ON p.category_id = c.category_id
WHERE p.category_id = NULL; -- 常にfalse！
-- 正しい方法
SELECT *
FROM products p
LEFT JOIN categories c ON p.category_id = c.category_id
WHERE p.category_id IS NULL -- NULLチェック
OR c.category_name = 'Uncategorized';
💡 ベストプラクティス
設計時の考慮事項
正規化と非正規化のバランス
-- 正規化されたテーブル（結合が必要）
SELECT
o.order_id,
u.username,
u.email,
a.street,
a.city,
a.postal_code
FROM orders o
JOIN users u ON o.user_id = u.user_id
JOIN addresses a ON u.address_id = a.address_id;
-- 非正規化されたビュー（結合済み）
CREATE MATERIALIZED VIEW order_details_view AS
SELECT
o.order_id,
o.order_date,
u.username,
u.email,
STRING_AGG(p.product_name, ', ') as products,
SUM(oi.quantity * oi.unit_price) as total_amount
FROM orders o
JOIN users u ON o.user_id = u.user_id
JOIN order_items oi ON o.order_id = oi.order_id
JOIN products p ON oi.product_id = p.product_id
GROUP BY o.order_id, o.order_date, u.username, u.email;
-- インデックスを追加
CREATE INDEX idx_order_details_view_date ON order_details_view(order_date);
パフォーマンステスト
結合のベンチマーク
-- テストデータの準備
INSERT INTO users (username, email)
SELECT
'user_' || i,
'user' || i || '@example.com'
FROM generate_series(1, 10000) i;
INSERT INTO orders (user_id, order_date, total_amount)
SELECT
(random() * 9999 + 1)::INT,
CURRENT_DATE - (random() * 365)::INT,
(random() * 1000 + 10)::DECIMAL(10,2)
FROM generate_series(1, 100000) i;
-- パフォーマンス測定
\timing on
-- テスト1：INNER JOIN
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)
SELECT COUNT(*)
FROM users u
INNER JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id
INNER JOIN order_items oi ON o.order_id = oi.order_id;
-- テスト2：LEFT JOIN
EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)
SELECT COUNT(*)
FROM users u
LEFT JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id
LEFT JOIN order_items oi ON o.order_id = oi.order_id;
メンテナンス性の向上
CTEを使った可読性の改善
-- 複雑な結合をCTEで整理
WITH
active_users AS (
SELECT user_id, username, email
FROM users
WHERE created_at >= '2024-01-01'
AND status = 'active'
),
recent_orders AS (
SELECT order_id, user_id, order_date, total_amount
FROM orders
WHERE order_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL '30 days'
),
order_details AS (
SELECT
oi.order_id,
SUM(oi.quantity) as total_items,
COUNT(DISTINCT oi.product_id) as unique_products
FROM order_items oi
GROUP BY oi.order_id
)
SELECT
au.username,
au.email,
COUNT(ro.order_id) as recent_order_count,
AVG(od.total_items) as avg_items_per_order,
SUM(ro.total_amount) as total_spent
FROM active_users au
LEFT JOIN recent_orders ro ON au.user_id = ro.user_id
LEFT JOIN order_details od ON ro.order_id = od.order_id
GROUP BY au.user_id, au.username, au.email
HAVING COUNT(ro.order_id) > 0
ORDER BY total_spent DESC;
🎓 上級テクニック
ウィンドウ関数との組み合わせ
-- 結合結果に順位付けとランキング
SELECT
u.username,
p.product_name,
oi.quantity,
oi.unit_price,
o.order_date,
RANK() OVER (
PARTITION BY u.user_id
ORDER BY oi.quantity * oi.unit_price DESC
) as purchase_rank,
SUM(oi.quantity * oi.unit_price) OVER (
PARTITION BY u.user_id
ORDER BY o.order_date
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW
) as running_total
FROM users u
JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id
JOIN order_items oi ON o.order_id = oi.order_id
JOIN products p ON oi.product_id = p.product_id
WHERE o.order_date >= '2024-01-01'
ORDER BY u.username, purchase_rank;
動的な結合条件
-- 条件によって結合方法を変える
CREATE OR REPLACE FUNCTION get_user_orders(
p_user_id INTEGER,
p_include_cancelled BOOLEAN DEFAULT FALSE
)
RETURNS TABLE (
order_id INTEGER,
order_date DATE,
status VARCHAR,
total_amount DECIMAL
) AS $$
BEGIN
RETURN QUERY
SELECT
o.order_id,
o.order_date,
o.status,
o.total_amount
FROM orders o
WHERE o.user_id = p_user_id
AND (p_include_cancelled OR o.status != 'cancelled');
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;
-- 使用例
SELECT
u.username,
uo.*,
COUNT(oi.item_id) as item_count
FROM users u
CROSS JOIN LATERAL get_user_orders(u.user_id, TRUE) uo
LEFT JOIN order_items oi ON uo.order_id = oi.order_id
GROUP BY u.username, uo.order_id, uo.order_date, uo.status, uo.total_amount;
📚 まとめ：3つ以上のテーブル結合をマスターする
PostgreSQLで複数テーブルを効果的に結合するポイント：
✅ 基本パターン（チェーン型・スター型）を理解する ✅ 4種類のJOIN（INNER/LEFT/RIGHT/FULL）を適切に使い分ける ✅ インデックスと実行計画で最適化する ✅ CTEやサブクエリで複雑な結合を整理する ✅ LATERAL JOINで高度な結合を実現する
3つ以上のテーブル結合は、最初は複雑に見えますが、パターンを理解すれば必ずマスターできます。
今すぐ実践すべき3つのステップ：
- まず基本的なINNER JOINで3テーブル結合を試す
- EXPLAIN ANALYZEで実行計画を確認する習慣をつける
- CTEを使って複雑なクエリを段階的に構築する
これらのテクニックで、複雑なデータ分析も自在にこなせるようになります！
この記事が役立ったら、SQLで苦労している仲間にもシェアしてください。一緒にデータベースマスターを目指しましょう！
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