SQLの基本をPythonで学ぶ – SQLiteを使ったデータベース操作入門（高校情報Ⅰ×プログラミング）

SQLとは、「Structured Query Language（構造化問い合わせ言語）」の略称で、リレーショナルデータベース(RDB)に情報を格納したり、検索したりする言語です。

どうやってやるのか、実際手を動かしてみないと、、ということで、SQLの使い方を紹介していきたいと思います！

PythonでSQLを操作してみます💡
SQLの基本的な命令（テーブル作成、データ追加、データの抽出）を使えるようになりましょう。

■目次
1.　SQLのデータベースの種類
2.　SQLの使用を学ぶ準備　Pythonの環境構築
3.　テーブルの作成
4.　データの挿入
5.　データの取り出し
　　 5.1　全データを表示
　　 5.2　特定の列を選択
　　 5.3　条件に合うデータを抽出
　　 5.4　補足：データの並べ替え
6.　まとめ

1.　SQLのデータベースの種類

前回の情報Ⅰの記事では多くの情報を整理・保管する重要な仕組みであるデータベースについて学びました。

高校情報Ⅰ　データベースの基礎と活用（リレーショナルデータベース・SQL入門）（3か月目第2週）

★本サイトの取り組み方★ ①まなびの目標🎯を理解し、使われる場面をイメージしましょう。②最後の確認クイズ💡で、学んだことをしっかりチェックしましょう。まなびの目標🎯・データベースを理解する。・リレーショナルデータベース（表）を理解する。・デ...

SQLを使ってデータを操作するデータベースには、主な2つのタイプ、サーバー型と組み込み型があります。

◆サーバー型データベース（例: MySQL, PostgreSQL）
・サーバーが必要：データ管理機能のあるデータベースサーバーが動いていて、データを一元管理しています。
・ネットワーク経由で接続：自分のPCやスマートフォンから、ネットワークを通じてこのサーバーに接続し、必要なデータを受け取ります。
・複数人での利用OK：たくさんの人がアクセスしても、トランザクションやロックなどの仕組みでデータ不整合になるのを防ぎます。
（例　オンラインストア（ECサイト）、SNS、銀行のシステムなど）

◆組み込み型データベース（例: SQLite）
・サーバーは不要：データベースの機能がアプリケーションやプログラムの中に直接組み込まれています。
・手元で完結：ネットワーク接続は必要ありません。自分のPCやスマートフォンの中だけで、データの保存から読み書きまで全てが完結します。
・個人利用や小規模な用途が得意：複数からのアクセスがある場合には向きません。セットアップが不要で、手軽かつ高速に動作します。個人用のデータや、アプリの設定を保存するといった場面で大活躍します。
(例　スマートフォンアプリのセーブデータ、Webブラウザの一時的なデータ保存など)

SQLite https://www.sqlite.org/index.html

データーベース型がちがってもSQLの命令はほとんど同じなので、今回は組み込み型DBであるSQLite（エスキューライト）を利用して、SQLの使い方を学びます！

2.　SQLの使用を学ぶ準備　Pythonの環境構築

Pythonと、ウェブブラウザ上でプログラミングを実行できるGoogle Colaboratory (Colab) を用いて、SQLの基礎を実践的に体験していきます。

ColabでのPython使い方については、以下の記事をご確認下さい。

Pythonの始め方と使い方（インストール不要のGoogle Colaboratory）（情報Ⅰプログラミング①）

プログラミング言語のPythonはシンプルな文法で書けるため、様々な領域で使われ、多くの研究者やエンジニア、学生など幅広く利用されています。高校情報Ⅰでは、情報社会の問題解決、コミュニケーションと情報デザイン、コンピュータ、情報通信ネットワ...

💡PythonでSQLを学ぶ利点
・Pythonプログラム内でSQLを実行するため、プログラミングの学習にも繋がる！
・SQLの情報をPythonで取り扱うことで、データ取得後の作業がスムーズに！データ処理の効率化や、データ解析、アプリケーション開発、などにもつなげやすい！

Pythonには、SQLiteを容易に操作するための機能（モジュール）が標準で組み込まれているため、追加の準備なしにすぐ利用を開始できます。

※Pythonの構文も活用しつつ、SQL文も使用するので、注意は必要です💡

まず、Colabの新しいセルに以下のPythonコードを入力します。これは、PythonでSQLiteを利用することを宣言し、データベースへの接続準備を行うコードです。

# sqlite3モジュールをインポート
import sqlite3

# データベースに接続　※1
conn = sqlite3.connect(':memory:')

# SQLを実行するための「カーソル」オブジェクトを取得　※2
cursor = conn.cursor()

※1 :memory: という指定は、ファイルとして保持されない、プログラムの実行中のみ存在する一時的なデータベースをメモリ上に作成します。
※2 カーソル(cursor)は、命令（SQL文）をデータベースに伝え、データベースで実行された結果を受け取る役割があります。

sqlite3にconnect(‘:memory:’)する　➢ conn
connというデータベース接続オブジェクトの、cursor()という機能を実行する　conn.cursor()　➢ cursor

3.　テーブルの作成

データベースでは、情報をテーブル（表）形式の構造で整理します。

★SQL テーブルの作成：
CREATE TABLE　テーブル名　(
列名１　型,
列名２　型,
列名３　型,　…);

例として、簡単な「ともだちリスト (friends)」テーブルを作成します。このテーブルには、名前 (name) と年齢 (age) の情報を記録できるようにします。

# テーブルを作成するためのSQL文（Pythonでは文字列として記述します）
sql_create_table = """
CREATE TABLE friends (
id INTEGER PRIMARY KEY, -- 各友達を一意に識別するための番号（主キー）
name TEXT, -- 名前（文字列データ）
age INTEGER -- 年齢（整数データ）
);
"""

# SQL文の実行
cursor.execute(sql_create_table)

# データベースへの変更を確定
conn.commit()

Pythonでは、#～は、コードとして認識されず、#以降はコメントとして使用できました。
SQLでは、データベースシステムによって#に対するルールが異なります。–は、どのデータベースシステムでも–以降はコード認識なく、コメントとして使えます。SQL文でコメントを入れる際は、–を使用してください。

このSQL文（上記緑字部分）では、以下の列（フィールド）を持つテーブルfriendsを設計しました。
・id：各レコードを一意に識別するための番号で、「主キー (PRIMARY KEY)」として設定します。データ型は整数 (INTEGER) です。
・name：名前を記録するための列で、データ型は文字列 (TEXT) です。
・age：年齢を記録するための列で、データ型は整数 (INTEGER) です。

4.　データの挿入

テーブルが作成できたら、次に実際のデータをテーブルに挿入します。

★SQL データの挿入：
INSERT INTO テーブル名 (列名1, 列名2, …)
VALUES (値1, 値2, …);

#「friends」テーブルにデータを追加するSQL文
sql_insert_data1 = "INSERT INTO friends (name, age) VALUES ('山田 太郎', 16);"
sql_insert_data2 = "INSERT INTO friends (name, age) VALUES ('佐藤 花子', 17);"
sql_insert_data3 = "INSERT INTO friends (name, age) VALUES ('鈴木 一郎', 16);"
sql_insert_data4 = "INSERT INTO friends (name, age) VALUES ('田中 次郎', 18);"

#SQL文をそれぞれ実行します
cursor.execute(sql_insert_data1)
cursor.execute(sql_insert_data2)
cursor.execute(sql_insert_data3)
cursor.execute(sql_insert_data4)

#データベースへの変更を確定します
conn.commit()

文字列データはシングルクォーテーション ‘ ‘ で囲みます。

5.　データの取り出し

データベースからデータを取り出してみます。SELECT文を使用します。

5.1　全データ表示

★SQL 全データ表示：
SELECT *
FROM テーブル名;

sql_select_all = """
SELECT * 
FROM friends;
"""

#SQL文を実行し、結果を取得します
cursor.execute(sql_select_all)
all_friends_data = cursor.fetchall() # 全ての結果行をリストとして取得します

print("--- ともだちリスト (全件) ---")
for friend_record in all_friends_data:
 print(f"ID: {friend_record[0]}, 名前: {friend_record[1]}, 年齢: {friend_record[2]}")

## 出力結果
#--- ともだちリスト (全件) ---
#ID: 1, 名前: 山田 太郎, 年齢: 16
#ID: 2, 名前: 佐藤 花子, 年齢: 17
#ID: 3, 名前: 鈴木 一郎, 年齢: 16
#ID: 4, 名前: 田中 次郎, 年齢: 18

cursor.fetchall() メソッドは、検索結果の全行をリスト形式で返します。リストの各要素は一行分のデータ（Pythonではタプルという形式）です。

5.2　特定の列を選択

★SQL 列指定：
SELECT 列名1, 列名2, …
FROM テーブル名;

「名前と年齢の列だけが見たい」とします。

sql_select_name_age ="""
SELECT name, age 
FROM friends;
"""

cursor.execute(sql_select_name_age)
name_age_records = cursor.fetchall()

print("--- ともだちリスト (名前と年齢のみ) ---")
for record in name_age_records:
 print(f"名前: {record[0]}, 年齢: {record[1]}")

## 出力結果
#--- ともだちリスト (名前と年齢のみ) ---
#名前: 山田 太郎, 年齢: 16
#名前: 佐藤 花子, 年齢: 17
#名前: 鈴木 一郎, 年齢: 16
#名前: 田中 次郎, 年齢: 18

5.3　条件に合うデータを抽出

★SQL 条件指定のデータ抽出：
SELECT 列名1, 列名2, …
FROM テーブル名
WHERE 条件;

「年齢が16歳の友達の情報だけを見たい」とします。

sql_select_where_condition ="""
SELECT name, age 
FROM friends 
WHERE age = 16;
""" # 年齢が16という条件

cursor.execute(sql_select_where_condition)
friends_age_16 = cursor.fetchall()

print("--- ともだちリスト (16歳限定) ---")
for record in friends_age_16:
 print(f"名前: {record[0]}, 年齢: {record[1]}")

## 出力結果
#--- ともだちリスト (16歳限定) ---
#名前: 山田 太郎, 年齢: 16
#名前: 鈴木 一郎, 年齢: 16

ここでは age = 16 とすることで、「年齢が16である」という条件を指定しました。

📢 条件の書き方（比較演算子）例
・WHERE age > 17　（17歳より大きい（18歳以上））
・WHERE age < 20　（20歳未満）
・WHERE age >= 18 （18歳以上）
・WHERE age <= 16（16歳以下）
・WHERE age != 16 　あるいは　WHERE age <> 16（16歳ではないデータのみ）

5.4　補足：データの並べ替え

★SQL データの並べ替え：
SELECT 列名1, 列名2, …
FROM テーブル名
ORDER BY 列名 ASC;　　—昇順　降順の場合はDESC

取得した結果を特定の順番（例えば年齢の昇順や降順）に並べ替えたい場合は、ORDER BYを利用します。

sql_select_orderby_age = """
SELECT name, age 
FROM friends 
ORDER BY age ASC;""" # 年齢の昇順 (ASC)

cursor.execute(sql_select_orderby_age)
sorted_friends_list = cursor.fetchall()

print("--- ともだちリスト (年齢順に並び替え) ---")
for record in sorted_friends_list:
 print(f"名前: {record[0]}, 年齢: {record[1]}")

# 降順（値が大きい順）にしたい場合は DESC を指定します。
# 例: sql_select_orderby_age_desc = "SELECT name, age FROM friends ORDER BY age DESC;"

SQLの基本的なデータの取りだしを学びました。

他にも、Pythonの公式サイトにSQLiteのチュートリアルありますので、こちらもご参考にされてください💡

sqlite3 --- SQLite データベース用の DB-API 2.0 インターフェース

ソースコード: Lib/sqlite3/ SQLite は、軽量なディスク上のデータベースを提供する C ライブラリです。別のサーバプロセスを用意する必要なく、 SQL クエリー言語の非標準的な一種を使用してデータベースにアクセスできます。...

6.　まとめ

今回は、PythonとGoogle Colaboratoryを用いて、データベース言語SQLの基本的な操作を実践的に学びました。
・SQLは、データベースから情報を取り出したり、データを管理したりするための強力な言語である
・Pythonの sqlite3 モジュールを利用することで、Google Colabのような環境でも手軽にデータベースを作成し、SQLを実行できることを体験しました。
CREATE TABLEでデータのテーブルを設計し、INSERT INTO でデータを格納、そしてSELECT (FROM, WHERE, ORDER BYなど) を用いて柔軟にデータ検索を行うという、一連の基本的な流れを実践できました。

SQLを扱えるようになることは、大量のデータの中から必要な情報だけを効率的に抽出し、活用するための重要なスキルです。現代社会では、データを効果的に利用する能力が一層求められています。
今回の学習が、皆さんのSQLとPythonを用いたデータ活用への第一歩となり、更なる興味や探求心に繋がることを願っています。

◆情報Ⅰ＋確認クイズ（毎週月曜配信予定）
◆情報Ⅰ×プログラミング（月2回配信予定）
◆情報Ⅰプログラミング×化学（月2回配信予定）