SQLのGROUP BYで複数条件を指定する方法｜使い方・注意点・実用例まで解説！

「売上を月ごと・商品ごとに集計したい」
「ユーザーの年齢と性別ごとに平均値を出したい」
そんなときに役立つのが、GROUP BY句を複数条件で使うテクニックです。

この記事では、SQLのGROUP BYで複数列を指定する方法と実用的な集計例、注意点まで、初心者でもすぐに使える形でわかりやすく解説します。

GROUP BYの基本的な仕組み

GROUP BYとは何か

GROUP BYは、データを特定の列の値でグループ分けし、集計処理（COUNT、SUM、AVGなど）を適用するSQL句です。

基本的な使い方

基本構文

SELECT 列名, 集計関数(列名)
FROM テーブル名
GROUP BY 列名;

簡単な例

SELECT 年, COUNT(*) AS 件数
FROM sales
GROUP BY 年;

この例では、salesテーブルを「年ごと」にグループ化して件数を数えます。

GROUP BYの動作イメージ

元のデータ

GROUP BY 年 の結果

よく使う集計関数

基本的な集計関数

• COUNT()：行数を数える
• SUM()：合計値を計算
• AVG()：平均値を計算
• MAX()：最大値を取得
• MIN()：最小値を取得

実用例

-- 年ごとの売上合計
SELECT 年, SUM(売上金額) AS 年間売上
FROM sales
GROUP BY 年;

-- 年ごとの平均売上
SELECT 年, AVG(売上金額) AS 平均売上
FROM sales
GROUP BY 年;

GROUP BYの基本を理解したところで、次は複数の条件を組み合わせる方法を見てみましょう。

複数条件でGROUP BYを使う方法

基本構文と考え方

複数列でのGROUP BY構文

SELECT 列1, 列2, 集計関数(列名)
FROM テーブル名
GROUP BY 列1, 列2;

重要なポイント

• GROUP BYに指定した列は、SELECT句にも含める必要がある
• 複数列の組み合わせごとにグループが作られる
• 左から右の順序でグループ化される

実践的な例

年と商品名の組み合わせで集計

SELECT 年, 商品名, SUM(売上金額) AS 売上合計
FROM sales
GROUP BY 年, 商品名;

結果のイメージ

より複雑な例

地域・年・商品の3つの条件で集計

SELECT 地域, 年, 商品名, 
       SUM(売上金額) AS 売上合計,
       COUNT(*) AS 販売回数,
       AVG(売上金額) AS 平均売上
FROM sales
GROUP BY 地域, 年, 商品名;

部門・月・担当者での集計

SELECT 部門, 
       EXTRACT(MONTH FROM 売上日) AS 月,
       担当者,
       SUM(売上金額) AS 月間売上,
       COUNT(DISTINCT 顧客ID) AS 顧客数
FROM sales
GROUP BY 部門, EXTRACT(MONTH FROM 売上日), 担当者;

GROUP BYの順序の影響

順序による結果の違い

-- パターン1
GROUP BY 年, 商品名

-- パターン2  
GROUP BY 商品名, 年

どちらも同じ集計結果になりますが、内部的な処理順序が異なります。一般的には、ユニークな値が少ない列を先に指定するとパフォーマンスが向上することがあります。

日付関数との組み合わせ

月ごとの集計

SELECT YEAR(売上日) AS 年,
       MONTH(売上日) AS 月,
       SUM(売上金額) AS 月間売上
FROM sales
GROUP BY YEAR(売上日), MONTH(売上日);

四半期ごとの集計

SELECT YEAR(売上日) AS 年,
       QUARTER(売上日) AS 四半期,
       SUM(売上金額) AS 四半期売上
FROM sales
GROUP BY YEAR(売上日), QUARTER(売上日);

複数条件でのGROUP BYをマスターすると、詳細な分析ができるようになります。次は、よく間違いやすいORDER BYとの違いについて説明します。

ORDER BYとGROUP BYの違いと使い分け

基本的な違い

GROUP BYの役割

• 集計単位を決める
• データをグループに分けて計算する
• 結果の行数を減らす

ORDER BYの役割

• 表示順序を決める
• データの並び順を制御する
• 行数は変わらない

組み合わせて使う例

GROUP BYとORDER BYを両方使用

SELECT 年, 商品名, SUM(売上金額) AS 売上合計
FROM sales
GROUP BY 年, 商品名
ORDER BY 年 ASC, 売上合計 DESC;

この例では：

1. 年と商品名でグループ化して集計
2. 年の昇順、売上合計の降順で並び替え

実用的な並び替え例

売上上位の商品を表示

SELECT 商品名, SUM(売上金額) AS 売上合計
FROM sales
GROUP BY 商品名
ORDER BY 売上合計 DESC
LIMIT 10;

地域別・月別の売上を時系列順に表示

SELECT 地域,
       YEAR(売上日) AS 年,
       MONTH(売上日) AS 月,
       SUM(売上金額) AS 月間売上
FROM sales
GROUP BY 地域, YEAR(売上日), MONTH(売上日)
ORDER BY 地域, 年, 月;

よくある間違い

間違った例

-- エラー：ORDER BYにGROUP BYにない列を指定
SELECT 商品名, SUM(売上金額)
FROM sales
GROUP BY 商品名
ORDER BY 売上日;  -- 売上日はGROUP BYで消失している

正しい例

-- 集計値や集計に使用した列での並び替え
SELECT 商品名, SUM(売上金額) AS 売上合計
FROM sales
GROUP BY 商品名
ORDER BY 売上合計 DESC;

パフォーマンスを考慮した書き方

効率的な順序

-- 良い例：絞り込み → グループ化 → 並び替え
SELECT 地域, 商品名, SUM(売上金額) AS 売上合計
FROM sales
WHERE 売上日 >= '2024-01-01'  -- 先にデータを絞り込み
GROUP BY 地域, 商品名
ORDER BY 地域, 売上合計 DESC;

ORDER BYは結果の見やすさを大きく左右します。次は、GROUP BYと組み合わせて使うWHERE句について説明します。

WHEREとGROUP BYの関係と実用例

基本的な処理順序

SQLの実行順序

1. FROM：テーブルを指定
2. WHERE：行レベルでフィルタリング
3. GROUP BY：グループ化
4. HAVING：グループレベルでフィルタリング
5. SELECT：列を選択
6. ORDER BY：並び替え

WHEREを使った事前フィルタリング

特定期間のデータのみを集計

SELECT 地域, 商品名, SUM(売上金額) AS 売上合計
FROM sales
WHERE 売上日 BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-12-31'
GROUP BY 地域, 商品名;

特定の条件を満たすデータのみを集計

SELECT 性別, 年齢層, COUNT(*) AS 人数, AVG(購入金額) AS 平均購入金額
FROM customers
WHERE 地域 = '東京' AND 会員ランク IN ('ゴールド', 'プラチナ')
GROUP BY 性別, 年齢層;

複数条件でのフィルタリング

売上金額が一定以上の取引のみを集計

SELECT 担当者, 
       MONTH(売上日) AS 月,
       COUNT(*) AS 取引件数,
       SUM(売上金額) AS 月間売上
FROM sales
WHERE 売上金額 >= 10000  -- 1万円以上の取引のみ
  AND 売上日 >= '2024-01-01'  -- 2024年以降のみ
GROUP BY 担当者, MONTH(売上日);

NULL値を除外した集計

SELECT 商品カテゴリ, 
       ブランド,
       COUNT(*) AS 商品数,
       AVG(価格) AS 平均価格
FROM products
WHERE 商品カテゴリ IS NOT NULL 
  AND ブランド IS NOT NULL
  AND 価格 > 0
GROUP BY 商品カテゴリ, ブランド;

日付条件との組み合わせ

直近3ヶ月のデータを月別に集計

SELECT YEAR(売上日) AS 年,
       MONTH(売上日) AS 月,
       COUNT(*) AS 取引件数,
       SUM(売上金額) AS 月間売上
FROM sales
WHERE 売上日 >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 3 MONTH)
GROUP BY YEAR(売上日), MONTH(売上日)
ORDER BY 年, 月;

平日のみの売上を集計

SELECT 店舗名,
       DAYNAME(売上日) AS 曜日,
       AVG(売上金額) AS 平均売上
FROM sales
WHERE WEEKDAY(売上日) BETWEEN 0 AND 4  -- 月曜～金曜
GROUP BY 店舗名, DAYNAME(売上日);

文字列条件との組み合わせ

特定の商品名パターンで集計

SELECT LEFT(商品名, 3) AS 商品プレフィックス,
       COUNT(*) AS 商品数,
       AVG(価格) AS 平均価格
FROM products
WHERE 商品名 LIKE '%セット%'  -- セットを含む商品のみ
GROUP BY LEFT(商品名, 3)
HAVING COUNT(*) >= 5;  -- 5個以上の商品があるグループのみ

WHEREを適切に使うことで、必要なデータだけを効率的に集計できます。次は、グループレベルでの条件指定ができるHAVING句について説明します。

HAVINGでグループに条件をつける方法

HAVINGの基本的な役割

WHEREとHAVINGの違い

• WHERE：GROUP BYの前に適用される行レベルのフィルター
• HAVING：GROUP BYの後に適用されるグループレベルのフィルター

基本的な使い方

売上が一定以上の商品のみ表示

SELECT 商品名, SUM(売上金額) AS 合計売上
FROM sales
GROUP BY 商品名
HAVING SUM(売上金額) > 100000;

一定数以上売れた商品のみ表示

SELECT 商品名, 
       COUNT(*) AS 販売回数,
       SUM(売上金額) AS 合計売上
FROM sales
GROUP BY 商品名
HAVING COUNT(*) >= 10;

複雑なHAVING条件

複数の集計条件を組み合わせ

SELECT 地域, 商品カテゴリ,
       COUNT(*) AS 販売回数,
       SUM(売上金額) AS 合計売上,
       AVG(売上金額) AS 平均売上
FROM sales
GROUP BY 地域, 商品カテゴリ
HAVING COUNT(*) >= 20        -- 20回以上販売
   AND SUM(売上金額) > 500000  -- 合計売上50万円以上
   AND AVG(売上金額) > 15000;  -- 平均売上1万5千円以上

特定の割合や範囲での条件

SELECT 担当者,
       COUNT(*) AS 取引件数,
       SUM(売上金額) AS 合計売上,
       AVG(売上金額) AS 平均売上
FROM sales
GROUP BY 担当者
HAVING AVG(売上金額) BETWEEN 20000 AND 100000  -- 平均売上が2-10万円
   AND COUNT(*) > (SELECT AVG(cnt) FROM (
       SELECT COUNT(*) as cnt FROM sales GROUP BY 担当者
   ) as temp);  -- 平均取引件数以上

時系列データでのHAVING活用

継続的に売上がある商品を特定

SELECT 商品名,
       COUNT(DISTINCT MONTH(売上日)) AS 販売月数,
       SUM(売上金額) AS 年間売上
FROM sales
WHERE YEAR(売上日) = 2024
GROUP BY 商品名
HAVING COUNT(DISTINCT MONTH(売上日)) >= 9;  -- 9ヶ月以上販売

月別売上の安定性をチェック

SELECT 商品名,
       COUNT(*) AS 販売回数,
       AVG(売上金額) AS 平均売上,
       STDDEV(売上金額) AS 売上標準偏差
FROM sales
GROUP BY 商品名
HAVING COUNT(*) >= 30  -- 十分なサンプル数
   AND STDDEV(売上金額) / AVG(売上金額) < 0.5;  -- 変動係数50%未満

HAVINGとサブクエリの組み合わせ

全体平均を超えるグループを抽出

SELECT 地域,
       AVG(売上金額) AS 地域平均売上
FROM sales
GROUP BY 地域
HAVING AVG(売上金額) > (
    SELECT AVG(売上金額) FROM sales
);

上位パーセンテージのグループを抽出

SELECT 商品名, SUM(売上金額) AS 合計売上
FROM sales
GROUP BY 商品名
HAVING SUM(売上金額) >= (
    SELECT PERCENTILE_CONT(0.8) WITHIN GROUP (ORDER BY total_sales)
    FROM (
        SELECT SUM(売上金額) as total_sales 
        FROM sales 
        GROUP BY 商品名
    ) as product_sales
);

実務でよく使うHAVINGパターン

ABC分析での活用

SELECT 商品名,
       SUM(売上金額) AS 合計売上,
       SUM(売上金額) / (SELECT SUM(売上金額) FROM sales) * 100 AS 売上構成比
FROM sales
GROUP BY 商品名
HAVING SUM(売上金額) / (SELECT SUM(売上金額) FROM sales) >= 0.01  -- 1%以上
ORDER BY 合計売上 DESC;

異常値の検出

SELECT 顧客ID,
       COUNT(*) AS 購入回数,
       AVG(購入金額) AS 平均購入金額
FROM orders
GROUP BY 顧客ID
HAVING COUNT(*) > 100  -- 異常に多い購入回数
    OR AVG(購入金額) > 500000;  -- 異常に高い平均購入金額

HAVINGを使いこなすことで、より精密な分析が可能になります。最後に、これまでの内容をまとめて実用的な活用方法を整理しましょう。

まとめ：GROUP BY複数条件を実務で活用しよう

この記事では、SQLのGROUP BYで複数条件を指定する方法について詳しく解説しました。

重要なポイント

基本的な仕組みの理解

• GROUP BYは複数列を指定して詳細な集計が可能
• 指定した列の組み合わせごとにグループが作られる
• SELECT句には集計関数またはGROUP BY句の列のみ指定可能

各句の役割と使い分け

実務でよく使うパターン

売上分析

-- 月別・商品別・地域別の売上分析
SELECT YEAR(売上日) AS 年,
       MONTH(売上日) AS 月,
       地域,
       商品カテゴリ,
       SUM(売上金額) AS 売上合計,
       COUNT(*) AS 販売件数,
       AVG(売上金額) AS 平均単価
FROM sales
WHERE 売上日 >= '2024-01-01'
GROUP BY YEAR(売上日), MONTH(売上日), 地域, 商品カテゴリ
HAVING SUM(売上金額) > 50000
ORDER BY 年, 月, 地域, 売上合計 DESC;

顧客分析

-- 顧客セグメント別の購買行動分析
SELECT 年齢層,
       性別,
       会員ランク,
       COUNT(DISTINCT 顧客ID) AS 顧客数,
       COUNT(*) AS 購入回数,
       SUM(購入金額) AS 総購入金額,
       AVG(購入金額) AS 平均購入金額
FROM orders o
JOIN customers c ON o.顧客ID = c.顧客ID
WHERE 購入日 >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 1 YEAR)
GROUP BY 年齢層, 性別, 会員ランク
HAVING COUNT(DISTINCT 顧客ID) >= 10
ORDER BY 総購入金額 DESC;

在庫分析

-- 商品別・倉庫別の在庫回転率分析
SELECT 商品カテゴリ,
       倉庫,
       SUM(出庫数量) AS 総出庫数,
       AVG(在庫数量) AS 平均在庫数,
       SUM(出庫数量) / AVG(在庫数量) AS 在庫回転率
FROM inventory_movements
WHERE 日付 >= DATE_SUB(CURDATE(), INTERVAL 6 MONTH)
GROUP BY 商品カテゴリ, 倉庫
HAVING AVG(在庫数量) > 0
ORDER BY 在庫回転率 DESC;

パフォーマンス最適化のコツ

効率的なクエリの書き方

• WHERE句で事前にデータを絞り込む
• インデックスが効く列でGROUP BYを行う
• 不要な列は SELECT しない
• 適切な集計関数を選択する

インデックス設計の考慮

-- 複合インデックスの例
CREATE INDEX idx_sales_analysis 
ON sales (売上日, 地域, 商品カテゴリ);

-- GROUP BY でよく使う列の組み合わせにインデックスを作成

エラー回避のチェックポイント

よくあるエラーと対策

• 集計していない列をSELECTに含める：GROUP BYに追加するか集計関数を使用
• HAVINGとWHEREの混同：適用タイミングを理解する
• NULL値の扱い：IS NULLやCOALESCE関数で適切に処理
• データ型の不一致：CAST関数で型変換を行う