FROM 句と JOIN、APPLY、PIVOT (Transact-SQL)

[アーティクル]
09/25/2024

適用対象: SQL Server 2016 (13.x) 以降 Azure SQL Database Azure SQL Managed Instance Azure Synapse Analytics Analytics Platform System (PDW) Microsoft Fabric の SQL 分析エンドポイント Microsoft Fabric のウェアハウス

Transact-SQL では、FROM 句は次のステートメントで利用できます。

FROM 句は通常、SELECT ステートメントで必要です。例外は、テーブル列がリストアップされず、リストアップされる唯一の項目がリテラルか、変数か、数式の時です。

この記事では、FROM 句で使用できる次のキーワードについても説明します。

JOIN
APPLY
PIVOT

Transact-SQL 構文表記規則

構文

SQL Server と Azure SQL Database の構文:

[ FROM { <table_source> } [ , ...n ] ]
<table_source> ::=
{
    table_or_view_name [ FOR SYSTEM_TIME <system_time> ] [ [ AS ] table_alias ]
        [ <tablesample_clause> ]
        [ WITH ( < table_hint > [ [ , ] ...n ] ) ]
    | rowset_function [ [ AS ] table_alias ]
        [ ( bulk_column_alias [ , ...n ] ) ]
    | user_defined_function [ [ AS ] table_alias ]
    | OPENXML <openxml_clause>
    | derived_table [ [ AS ] table_alias ] [ ( column_alias [ , ...n ] ) ]
    | <joined_table>
    | <pivoted_table>
    | <unpivoted_table>
    | @variable [ [ AS ] table_alias ]
    | @variable.function_call ( expression [ , ...n ] )
        [ [ AS ] table_alias ] [ (column_alias [ , ...n ] ) ]
}
<tablesample_clause> ::=
    TABLESAMPLE [ SYSTEM ] ( sample_number [ PERCENT | ROWS ] )
        [ REPEATABLE ( repeat_seed ) ]

<joined_table> ::=
{
    <table_source> <join_type> <table_source> ON <search_condition>
    | <table_source> CROSS JOIN <table_source>
    | left_table_source { CROSS | OUTER } APPLY right_table_source
    | [ ( ] <joined_table> [ ) ]
}
<join_type> ::=
    [ { INNER | { { LEFT | RIGHT | FULL } [ OUTER ] } } [ <join_hint> ] ]
    JOIN

<pivoted_table> ::=
    table_source PIVOT <pivot_clause> [ [ AS ] table_alias ]

<pivot_clause> ::=
        ( aggregate_function ( value_column [ [ , ] ...n ] )
        FOR pivot_column
        IN ( <column_list> )
    )

<unpivoted_table> ::=
    table_source UNPIVOT <unpivot_clause> [ [ AS ] table_alias ]

<unpivot_clause> ::=
    ( value_column FOR pivot_column IN ( <column_list> ) )

<column_list> ::=
    column_name [ , ...n ]

<system_time> ::=
{
      AS OF <date_time>
    | FROM <start_date_time> TO <end_date_time>
    | BETWEEN <start_date_time> AND <end_date_time>
    | CONTAINED IN (<start_date_time> , <end_date_time>)
    | ALL
}

    <date_time>::=
        <date_time_literal> | @date_time_variable

    <start_date_time>::=
        <date_time_literal> | @date_time_variable

    <end_date_time>::=
        <date_time_literal> | @date_time_variable

並列データウェアハウス、Azure Synapse Analytics の構文:

FROM { <table_source> [ , ...n ] }

<table_source> ::=
{
    [ database_name . [ schema_name ] . | schema_name . ] table_or_view_name [ AS ] table_or_view_alias
    [ <tablesample_clause> ]
    | derived_table [ AS ] table_alias [ ( column_alias [ , ...n ] ) ]
    | <joined_table>
}

<tablesample_clause> ::=
    TABLESAMPLE ( sample_number [ PERCENT ] ) -- Azure Synapse Analytics Dedicated SQL pool only

<joined_table> ::=
{
    <table_source> <join_type> <table_source> ON search_condition
    | <table_source> CROSS JOIN <table_source>
    | left_table_source { CROSS | OUTER } APPLY right_table_source
    | [ ( ] <joined_table> [ ) ]
}

<join_type> ::=
    [ INNER ] [ <join hint> ] JOIN
    | LEFT  [ OUTER ] JOIN
    | RIGHT [ OUTER ] JOIN
    | FULL  [ OUTER ] JOIN

<join_hint> ::=
    REDUCE
    | REPLICATE
    | REDISTRIBUTE

Microsoft Fabric の構文:

FROM { <table_source> [ , ...n ] }

<table_source> ::=
{
    [ database_name . [ schema_name ] . | schema_name . ] table_or_view_name [ AS ] table_or_view_alias
    | derived_table [ AS ] table_alias [ ( column_alias [ , ...n ] ) ]
    | <joined_table>
}

<joined_table> ::=
{
    <table_source> <join_type> <table_source> ON search_condition
    | <table_source> CROSS JOIN <table_source>
    | left_table_source { CROSS | OUTER } APPLY right_table_source
    | [ ( ] <joined_table> [ ) ]
}

<join_type> ::=
    [ INNER ] [ <join hint> ] JOIN
    | LEFT  [ OUTER ] JOIN
    | RIGHT [ OUTER ] JOIN
    | FULL  [ OUTER ] JOIN

<join_hint> ::=
    REDUCE
    | REPLICATE
    | REDISTRIBUTE

引数

<table_source>

Transact-SQL ステートメントの中で使用する、テーブル、ビュー、テーブル変数、または派生テーブルソースを指定します。別名を付けて指定することができます。 1 つのステートメント内で 256 個までのテーブルソースを使用できますが、この上限値は、使用可能なメモリとクエリ内の他の式の複雑さに応じて変化します。個別のクエリは、256 個までのテーブルソースをサポートできません。

Note

クエリのパフォーマンスは、クエリで参照される多くのテーブルによって低下する可能性があります。コンパイルと最適化にかかる時間も、追加の要素によって影響を受けます。これらの要素には、各上のインデックスとインデックス付きビューの存在、および SELECT ステートメント内ののサイズが含まれます。

FROM キーワードの後のテーブルソースの順序は、返される結果セットには影響しません。 FROM 句内に重複した名前を指定すると、SQL Server はエラーを返します。

table_or_view_name

テーブルまたはビューの名前。

SQL Server の同じインスタンス上の別のデータベース内にテーブルまたはビューが存在する場合は、database.schema.object_name という形式の完全修飾名を使用します。

テーブルまたはビューが SQL Server インスタンスの外部に存在する場合は、linked_server.catalog.schema.object という形式の 4 部構成の名前を使用します。詳細については、「sp_addlinkedserver (Transact-SQL)」を参照してください。名前の中のサーバー部分として OPENDATASOURCE 関数を使用して構成される 4 部構成の名前は、リモートテーブルソースを指定するためにも使用できます。 OPENDATASOURCE を指定した場合は、database_name および schema_name がすべてのデータソースに適用されるとは限らず、リモートオブジェクトにアクセスする OLE DB プロバイダーの機能により制限されます。

[AS] table_alias

table_source の別名。わかりやすくするため、または自己結合やサブクエリでテーブルまたはビューを区別するために使用できます。別名にはテーブル名を短縮したものが指定されることが多く、結合されたテーブルの特定の列を参照するために使用されます。結合された複数のテーブルに同じ列名が存在する場合、SQL Server では、これらの列を区別するために、テーブル名、ビュー名、または別名で列名を修飾する必要があります。別名が定義されている場合、テーブル名は使用できません。

派生テーブル、行セット、またはテーブル値関数、または演算子句 (PIVOT や UNPIVOT など) が使用されている場合、句の末尾に必要な table_alias は、グループ化列を含む、すべての返された列の関連テーブル名になります。

WITH ( )

クエリオプティマイザーが、このテーブルを使用して、このステートメントに対し最適化またはロックを使用することを指定します。詳細については、「テーブルヒント (Transact-SQL)」を参照してください。

rowset_function

適用対象: SQL Server および SQL Database。

OPENROWSET など、テーブル参照の代わりに使用できるオブジェクトを返す行セット関数のいずれかを指定します。行セット関数の一覧の詳細については、「行セット関数 (Transact-SQL)」を参照してください。

OPENROWSET 関数および OPENQUERY 関数を使用したリモートオブジェクトの指定は、そのオブジェクトにアクセスする OLE DB プロバイダーの機能に依存します。

bulk_column_alias

適用対象: SQL Server および SQL Database。

結果セット内の列名を置き換えるための別名。省略可能です。列の別名は、BULK オプションが指定された OPENROWSET 関数を使用する SELECT ステートメント内でのみ使用できます。 bulk_column_alias を使用する場合は、ファイル内の列と同じ順序ですべてのテーブル列に対して別名を指定します。

Note

この別名は、XML 形式のファイルの COLUMN 要素内に NAME 属性が存在する場合は、それをオーバーライドします。

user_defined_function

テーブル値関数を指定します。

OPENXML <openxml_clause>

適用対象: SQL Server および SQL Database。

XML ドキュメントに対して行セットビューを提供します。詳細については、「OPENXML (Transact-SQL)」を参照してください。

derived_table

データベースから行を取得するサブクエリ。 derived_table は 1 つ上のレベルのクエリへの入力として使用されます。

derived_table では、Transact-SQL テーブル値コンストラクター機能を使用して、複数の行を指定できます。たとえば、「 SELECT * FROM (VALUES (1, 2), (3, 4), (5, 6), (7, 8), (9, 10) ) AS MyTable(a, b); 」のように入力します。詳細については、「テーブル値コンストラクター (Transact-SQL)」を参照してください。

column_alias

派生テーブルの結果セット内の列名に対する別名。省略可能です。選択リストの各列の別名を 1 つずつ含みます。列の別名リスト全体をかっこで囲みます。

table_or_view_name FOR SYSTEM_TIME <system_time>

適用対象: SQL Server 2016 (13.x) 以降のバージョンと SQL Database。

データの特定のバージョンが、指定された時間的なテーブルとそのシステムのバージョン情報のリンクの履歴テーブルから返されることを指定します

TABLESAMPLE 句

適用対象: SQL Server、SQL Database、Azure Synapse Analytics 専用 SQL プール

テーブルからのデータのサンプルが返されることを指定します。サンプルは、概数になる可能性があります。この句は、SELECT または UPDATE ステートメント内の主テーブルまたは結合テーブルで使用できます。 TABLESAMPLE はビューでは指定できません。

Note

SQL Server にアップグレードされたデータベースに対して TABLESAMPLE を使用するときは、データベースの互換性レベルは 110 以上に設定され、再帰共通テーブル式 (CTE) クエリでは PIVOT は許可されません。詳細については、「ALTER DATABASE 互換性レベル (Transact-SQL)」を参照してください。

SYSTEM

ISO 標準で指定された、実装に依存するサンプリング方法。 SQL Server では、これが唯一のサンプリング方法であり、既定で適用されます。 SYSTEM は、サンプルとしてテーブルからページがランダムに選択され、それらのページのすべての行がサンプルサブセットとして返される、ページベースのサンプリング方法を適用します。

sample_number

行数または行数に対応する割合を表す真数または概数値の定数値式。 PERCENT を使用して指定されている場合、sample_number は、暗黙的に float 値に変換されます。それ以外の場合は bigint に変換されます。 PERCENT は既定値です。

PERCENT

sample_number で指定した割合の行がテーブルから取得されることを指定します。 PERCENT が指定されている場合、SQL Server は指定された割合の概数を返します。 PERCENT が指定されている場合、sample_number 式は、0 ～ 100 の値に評価する必要があります。

ROWS

sample_number で指定した概数の行が取得されることを指定します。 ROWS が指定されている場合、SQL Server は指定した行数の概数を返します。 ROWS が指定されている場合、sample_number 式は、0 より大きい整数値に評価される必要があります。

REPEATABLE

選択されたサンプルを再度返すことができることを示します。同じ repeat_seed 値を使用して指定されている場合、SQL Server はテーブル内の行に変更が行われない限り同じ行のサブセットを返します。異なる repeat_seed 値を使用して指定されている場合、SQL Server は、テーブル内の異なる行のサンプルをいくつか返す可能性があります。テーブルに対する挿入、更新、削除、インデックスの再構築またはデフラグ、およびデータベースの復元またはアタッチは、変更と見なされます。

repeat_seed

乱数を生成するために SQL Server によって使用される整数の定数式。 repeat_seed は bigintです。 repeat_seed が指定されていない場合は、SQL Server によってランダムに値が割り当てられます。テーブルに変更が適用されていない場合は、特定の repeat_seed 値に対して、サンプル結果は常に同じになります。 repeat_seed 式は、0 より大きい整数値に評価される必要があります。

結合テーブル

結合テーブルは、2 つ以上のテーブルの積である結果セットです。複数の結合については、かっこを使って結合の順序を変更できます。

結合の種類

結合操作の種類を指定します。

INNER

一致するすべての行をペアで返すことを指定します。両方のテーブルで一致しない行は廃棄します。結合の種類が指定されていない場合は、これが既定値になります。

FULL [ OUTER ]

結合条件に合わない左側または右側のテーブルの行も結果セットに含まれ、他方のテーブルに対応する出力列は NULL に設定されることを指定します。この処理は、INNER JOIN によって通常返される行も含めて、すべての行を返します。

LEFT [ OUTER ]

内部結合によって返されるすべての行に加えて、結合条件に合わない左側のテーブルのすべての行も結果セットに含まれます。右側のテーブルからの出力列は NULL に設定されることを指定します。

RIGHT [ OUTER ]

内部結合によって返されるすべての行に加えて、結合条件に合わない右側のテーブルのすべての行も結果セットに含まれます。左側のテーブルからの出力列は NULL に設定されることを指定します。

結合ヒント

SQL Server および SQL Database の場合、SQL Server クエリオプティマイザーが、クエリの FROM 句で指定される結合ごとに、1 つの結合ヒントまたは実行アルゴリズムを使用することを指定します。詳細については、「結合ヒント (Transact-SQL)」を参照してください。

Azure Synapse Analytics および Analytics Platform System (PDW) の場合、これらの結合ヒントは、2 つの配布互換性のない列での内部結合に適用されます。これらは、クエリの処理中に発生するデータの移動量を制限することで、クエリのパフォーマンスを向上することができます。 Azure Synapse Analytics および Analytics Platform System (PDW) の許容される結合ヒントは次のとおりです。

REDUCE

2 つの配布互換性のないテーブルを互換にするため、結合の右側にあるテーブルに移動する行の数を減らします。 REDUCE ヒントは、semi-join ヒントとも呼ばれます。

REPLICATE

結合の右側にあるテーブルの結合列の値をすべてのノードにレプリケートします。左側のテーブルは、それらの列のレプリケートされたバージョンに結合されます。

REDISTRIBUTE

2 つのデータソースの、JOIN 句で指定された列への配布を強制します。分散テーブルの場合、Analytics Platform System (PDW) は SHUFFLE_MOVE を実行します。レプリケートテーブルの場合、Analytics Platform System (PDW) は TRIM_MOVE を実行します。これらの移動の種類を理解するには、Analytics Platform System (PDW) 製品ドキュメントにある "クエリプランの概要" に関する記事の "DMS クエリプランの操作" に関するセクションをご覧ください。このヒントは、クエリプランで BROADCAST_MOVE を使用して配布互換性のない結合を解決する際のパフォーマンスを向上させることができます。

JOIN

指定されたテーブルソースまたはビューの間で、指定された結合操作が行われることを指定します。

ON <search_condition>

結合するときの条件を指定します。列と比較演算子はよく使用されますが、条件で任意の結合述語を指定できます。たとえば、次のようになります。

SELECT p.ProductID,
    v.BusinessEntityID
FROM Production.Product AS p
INNER JOIN Purchasing.ProductVendor AS v
    ON (p.ProductID = v.ProductID);

列に結合条件を指定する場合、使用される列は、同じ列名、同じデータ型である必要はありません。ただし、データ型が異なる場合は、互換性のあるデータ型であるか、SQL Server が暗黙的に変換できるデータ型である必要があります。データ型が暗黙的に変換されない場合は、CONVERT 関数を使用して明示的に変換する必要があります。

ON 句に、結合されるテーブルのいずれかだけを指定している述語がある場合があります。このような述語は、クエリの WHERE 句にもある場合があります。このように述語を指定した場合、INNER 結合に対しては同じ結果になりますが、OUTER 結合が関係するときは結果が異なることがあります。 ON 句内の述語は結合の前にテーブルに適用されるのに対し、WHERE 句は意味的に結合結果に適用されるためです。

検索条件および述語の詳細については、「検索条件 (Transact-SQL)」を参照してください。

CROSS JOIN

2 つのテーブルの結合を指定します。 SQL-92 形式でない旧形式の結合で WHERE 句が指定されていない場合と同じ行が返されます。

left_table_source { CROSS | OUTER } APPLY right_table_source

APPLY 演算子の right_table_source を left_table_source の各行に対して評価することを指定します。この機能は、right_table_source に、引数として left_table_source から列の値を取得するテーブル値関数が含まれる場合に役立ちます。

CROSS または OUTER は、APPLY を使用して指定する必要があります。 CROSS を指定した場合は、left_table_source の指定行に対して right_table_source を評価し、空の結果セットが返されると、行は生成されません。

OUTER を指定した場合は、left_table_source の各行に対して right_table_source を評価し、空の結果セットが返されても、各行に対して 1 行が生成されます。

詳細については、「解説」を参照してください。

left_table_source

前の引数で定義されたテーブルソース。詳細については、「解説」を参照してください。

right_table_source

前の引数で定義されたテーブルソース。詳細については、「解説」を参照してください。

PIVOT 句

table_source PIVOT <pivot_clause>

table_source が pivot_column に基づいてピボットされることを指定します。 table_source はテーブルまたはテーブル式です。出力は、pivot_column および value_column 以外の table_source のすべての列を含んでいるテーブルです。 pivot_column および value_column 以外の table_source の列は、ピボット演算子のグループ化列と呼ばれます。 PIVOT および UNPIVOT の詳細については、「PIVOT および UNPIVOT の使用」を参照してください。

PIVOT は、グループ化列に関する入力テーブルに対してグループ化の操作を実行し、グループごとに 1 行のデータを返します。さらに、出力では、input_table の pivot_column に表示される column_list で指定された値ごとに 1 列のデータが含まれます。

詳細については、後の「解説」を参照してください。

aggregate_function

1 つ以上の入力を受け取る、システムまたはユーザー定義の集計関数。集計関数は、NULL 値に固定されます。 NULL 値に固定された集計関数は、集計値を評価する際に、グループ内の NULL 値を考慮しません。

COUNT(*) システム集計関数は使用できません。

value_column

PIVOT 演算子の値列。 UNPIVOT と共に使用される場合、value_column は、入力 table_source 内の既存の列の名前にすることはできません。

FOR pivot_column

PIVOT 演算子のピボット列。 pivot_column は、暗黙的または明示的に nvarchar() 型に変換できる型である必要があります。この列は image または rowversion にすることはできません。

UNPIVOT が使用される場合、pivot_column は、table_source から絞り込まれる出力列の名前です。 table_source 内に同じ名前の既存の列が存在してはなりません。

IN ( column_list )

PIVOT 句で使用する場合は、出力テーブルの列名になる pivot_column の値の一覧を指定します。この一覧では、ピボットの対象となっている入力 table_source 内に既に存在している列名は指定できません。

UNPIVOT 句では、単一の pivot_column に絞り込まれる table_source 内の列の一覧。

table_alias

出力テーブルの別名。 pivot_table_alias を指定する必要があります。

UNPIVOT <unpivot_clause>

入力テーブルが column_list 内の複数の列から pivot_column と呼ばれる単一の列に絞り込まれることを指定します。 PIVOT および UNPIVOT の詳細については、「PIVOT および UNPIVOT の使用」を参照してください。

AS OF <date_time>

適用対象: SQL Server 2016 (13.x) 以降のバージョンと SQL Database。

これまでの時間内には、指定位置で行ごとに実際の値を含む (現在) の 1 つのレコードを含むテーブルを返します。内部的には、テンポラルテーブルとその履歴テーブルの結合が行われ、結果がフィルター処理されて、パラメーターで指定された特定の時点で有効だった行の値が返されます。 system_start_time_column_name 値がパラメーター値と等しいかそれよりも小さく、system_end_time_column_name 値がパラメーター値より大きい場合に、行の値は有効と見なされます。

FROM <start_date_time> TO <end_date_time>

適用対象: SQL Server 2016 (13.x) 以降のバージョンと SQL Database。

指定した時間範囲内でアクティブだったすべての行バージョンの値を含むテーブルを返します。FROM 引数のパラメーター値の前にアクティブになったか、TO 引数のパラメーター値の後にアクティブでなくなったかに無関係です。内部的には、共用体が一時的なテーブルとその履歴テーブルの間実行され、結果をフィルター処理すると、指定した時間範囲の中にいつでもにアクティブだったすべての行のバージョンの値を返します。 FROM エンドポイントによって定義されている下限の境界で正確にアクティブになった行のサイズが含まれ、宛先エンドポイントによって定義された境界の上限で正確にアクティブになった行は含まれません。

BETWEEN <start_date_time> AND <end_date_time>

適用対象: SQL Server 2016 (13.x) 以降のバージョンと SQL Database。

エンドポイントで定義された上限の境界によってアクティブになった行が含まれることを除き、上記の FROM TO の説明と同じです。

CONTAINED IN (<start_date_time> , <end_date_time>)

適用対象: SQL Server 2016 (13.x) 以降のバージョンと SQL Database。

開かれて、CONTAINED IN 引数の 2 つの datetime 値で定義されている指定時間範囲内に閉じられた、すべてのレコードのバージョンの値が含まれるテーブルを返します。行が下位の境界に正確に有効になったまたは上限の境界上だけでアクティブにされているが中断されることでは、含まれています。

ALL

現在のテーブルと、履歴テーブルの両方からのすべての行から値を持つテーブルを返します。

解説

FROM 句では、結合テーブルと派生テーブルで SQL-92 構文がサポートされています。 SQL-92 構文には、INNER、LEFT OUTER、RIGHT OUTER、FULL OUTER、および CROSS 結合演算子が用意されています。

FROM 句内での UNION と JOIN は、ビュー内で、および派生テーブルやサブクエリ内でサポートされています。

自己結合は、そのテーブル自体に対して結合されるテーブルです。自己結合に基づいた挿入または更新の操作は、FROM 句の順序に従います。

SQL Server は列の分布統計を提供するリンクサーバーからの分布統計および基数統計を検討するので、REMOTE 結合ヒントを使用して結合をリモートから評価する必要はありません。 SQL Server クエリプロセッサはリモートの統計量を検討し、リモート結合の方法が適切かどうかを決定します。 REMOTE 結合ヒントは、列の分布統計を提供しないプロバイダーに対しては便利です。

APPLY を使用する

APPLY 演算子の左右両方のオペランドはテーブル式です。これらのオペランドの主な相違点は、right_table_source は関数の引数として left_table_source から列を取得するテーブル値関数を使用できるということです。 left_table_source には、テーブル値関数を含めることができますが、right_table_source からの列である引数を含めることはできません。

APPLY 演算子は、FROM 句のテーブルソースを作成するために、次の方法で動作します。

left_table_source の各行に対して right_table_source を評価し、行セットを作成します。

right_table_source の値は left_table_source に依存します。 right_table_source はほぼ TVF(left_table_source.row) の方式で表記できます (TVF はテーブル値関数)。
UNION ALL 操作を実行し、right_table_source の評価の各行に対して作成された結果セットを left_table_source に結合します。

APPLY 演算子の結果として作成される列の一覧は、right_table_source からの列の一覧と結合された left_table_source からの列セットです。

PIVOT と UNPIVOT を使用する

pivot_column および value_column は、PIVOT 演算子によって使用されるグループ化列です。 PIVOT は、次のプロセスに従って出力結果セットを取得します。

グループ化列に対して input_table 上で GROUP BY を実行し、各グループに対して 1 行の出力行を作成します。

出力行内のグループ化列は、input_table 内の該当するグループに対応する列の値を取得します。
次の処理を実行して、各出力行の列の一覧内の列に対して値を生成します。
1. pivot_column に対して前の手順の GROUP BY で生成された行をさらにグループ化します。
  
  column_list 内の各出力列に対して、次の条件を満たすサブグループを選択します。
  
  pivot_column = CONVERT(<data type of pivot_column>, 'output_column')
2. aggregate_function は、このサブグループ上の value_column に対して評価され、その結果は対応する output_column の値として返されます。サブグループが空である場合は、SQL Server は、その output_column に対して null 値を生成します。集計関数が COUNT であり、サブグループが空である場合は、0 が返されます。

Note

UNPIVOT 句内の列識別子は、カタログ照合順序に従います。 SQL Database の場合、照合順序は常に SQL_Latin1_General_CP1_CI_AS です。 SQL Server の部分的包含データベースの場合、照合順序は常に Latin1_General_100_CI_AS_KS_WS_SC です。列が他の列と結合されている場合、競合を回避するために COLLATE 句 (COLLATE DATABASE_DEFAULT) が必要です。

詳細については、PIVOT および UNPIVOT の例を含む、「PIVOT および UNPIVOT の使用」を参照してください。

アクセス許可

DELETE、SELECT、または UPDATE ステートメントに対する権限が必要です。

例

A. FROM 句を使用する

次の例では、AdventureWorks2022 サンプルデータベース内の SalesTerritory テーブルから TerritoryID と Name 列を取得します。

SELECT TerritoryID,
    Name
FROM Sales.SalesTerritory
ORDER BY TerritoryID;

結果セットは次のようになります。

TerritoryID Name
----------- ------------------------------
1           Northwest
2           Northeast
3           Central
4           Southwest
5           Southeast
6           Canada
7           France
8           Germany
9           Australia
10          United Kingdom
(10 row(s) affected)

B. TABLOCK および HOLDLOCK オプティマイザーヒントを使用する

次の部分的なトランザクションでは、明示的な共有テーブルロックを Employee に設定する方法と、インデックスを読み取る方法を示します。ロックはトランザクション全体をとおして保持されます。

BEGIN TRANSACTION

SELECT COUNT(*)
FROM HumanResources.Employee WITH (TABLOCK, HOLDLOCK);

C. SQL-92 CROSS JOIN 構文を使用する

次の例では、AdventureWorks2022 データベースの 2 つのテーブル Employee と Department のクロス積が返されます。 BusinessEntityID 行とすべての Department の名前の行を組み合わせた場合に、作成される可能性があるすべての組み合わせの一覧が返されます。

SELECT e.BusinessEntityID,
    d.Name AS Department
FROM HumanResources.Employee AS e
CROSS JOIN HumanResources.Department AS d
ORDER BY e.BusinessEntityID,
    d.Name;

D. SQL-92 FULL OUTER JOIN 構文を使用する

次の例では、AdventureWorks2022 データベースの SalesOrderDetail テーブル内の製品名、および対応する販売注文が返されます。また、Product テーブル内に製品が一覧表示されていない販売注文、および Product テーブル内に一覧表示されている製品以外の販売注文に対する製品も返します。

-- The OUTER keyword following the FULL keyword is optional.
SELECT p.Name,
    sod.SalesOrderID
FROM Production.Product AS p
FULL JOIN Sales.SalesOrderDetail AS sod
    ON p.ProductID = sod.ProductID
ORDER BY p.Name;

E. SQL-92 LEFT OUTER JOIN 構文を使用する

次の例では、ProductID の 2 つのテーブルを結合し、左側のテーブルから一致しない行を取り出します。 Product テーブルは、各テーブル内の SalesOrderDetail 列について ProductID テーブルと照合されます。注文されたかどうかにかかわらず、すべての製品が結果セットに表示されます。

SELECT p.Name,
    sod.SalesOrderID
FROM Production.Product AS p
LEFT OUTER JOIN Sales.SalesOrderDetail AS sod
    ON p.ProductID = sod.ProductID
ORDER BY p.Name;

F. SQL-92 INNER JOIN 構文を使用する

次の例では、すべての製品名と販売注文 ID を返します。

-- By default, SQL Server performs an INNER JOIN if only the JOIN
-- keyword is specified.
SELECT p.Name,
    sod.SalesOrderID
FROM Production.Product AS p
INNER JOIN Sales.SalesOrderDetail AS sod
    ON p.ProductID = sod.ProductID
ORDER BY p.Name;

G. SQL-92 RIGHT OUTER JOIN 構文を使用する

次の例では、TerritoryID の 2 つのテーブルを結合し、右側のテーブルから一致しない行を取り出します。 SalesTerritory テーブルは、各テーブル内の TerritoryID 列について SalesPerson テーブルと照合されます。販売区域に割り当てられているかどうかに関係なく、すべての販売員は結果セットに表示されます。

SELECT st.Name AS Territory,
    sp.BusinessEntityID
FROM Sales.SalesTerritory AS st
RIGHT OUTER JOIN Sales.SalesPerson AS sp
    ON st.TerritoryID = sp.TerritoryID;

H. HASH および MERGE 結合ヒントを使用する

次の例では、Product、ProductVendor、および Vendor テーブルの 3 つのテーブル結合を実行して、製品とその仕入先の一覧を作成します。クエリオプティマイザーは、MERGE 結合を使用して Product と ProductVendor (p と pv) を結合します。次に、Product と ProductVendor の MERGE 結合の結果が (p と pv)、Vendor テーブルに対して HASH 結合され、(p と pv) と v が作成されます。

重要

結合ヒントを指定すると、INNER キーワードを省略することはできません。INNER JOIN を明示的に指定して、実行する必要があります。

SELECT p.Name AS ProductName,
    v.Name AS VendorName
FROM Production.Product AS p
INNER MERGE JOIN Purchasing.ProductVendor AS pv
    ON p.ProductID = pv.ProductID
INNER HASH JOIN Purchasing.Vendor AS v
    ON pv.BusinessEntityID = v.BusinessEntityID
ORDER BY p.Name,
    v.Name;

I. 派生テーブルを使用する

次の例では、派生テーブル、つまり SELECT 句の後に FROM ステートメントを使用することで、すべての従業員の姓と名、およびそれぞれの住所のある都市を返します。

SELECT RTRIM(p.FirstName) + ' ' + LTRIM(p.LastName) AS Name,
    d.City
FROM Person.Person AS p
INNER JOIN HumanResources.Employee e
    ON p.BusinessEntityID = e.BusinessEntityID
INNER JOIN (
    SELECT bea.BusinessEntityID,
        a.City
    FROM Person.Address AS a
    INNER JOIN Person.BusinessEntityAddress AS bea
        ON a.AddressID = bea.AddressID
    ) AS d
    ON p.BusinessEntityID = d.BusinessEntityID
ORDER BY p.LastName,
    p.FirstName;

J. TABLESAMPLE を使用してテーブル内のサンプル行からデータを読み取る

次の例では、TABLESAMPLE 句内で FROM を使用して、10 テーブル内にあるすべての行の約 Customer% を返します。

SELECT *
FROM Sales.Customer TABLESAMPLE SYSTEM(10 PERCENT);

K. APPLY を使用する

次の例では、次のテーブルとテーブル値関数がデータベース内に存在することを前提としています。

オブジェクト名	[列名]
Departments	DeptID、DivisionID、DeptName、DeptMgrID
EmpMgr	MgrID、EmpID
Employees	EmpID、EmpLastName、EmpFirstName、EmpSalary
GetReports(MgrID)	EmpID、EmpLastName、EmpSalary

指定された MgrID の直接または間接の監督下にあるすべての従業員の一覧を返す、GetReports テーブル値関数。

この例では、APPLY を使用して、すべての部門と、各部門内のすべての従業員を返します。特定の部門に従業員が存在しない場合は、その部門には行が返されません。

SELECT DeptID,
    DeptName,
    DeptMgrID,
    EmpID,
    EmpLastName,
    EmpSalary
FROM Departments d
CROSS APPLY dbo.GetReports(d.DeptMgrID);

EmpID、EmpLastName、および EmpSalary 列に対して NULL 値を作成する、従業員が存在しない部門に対してもクエリによって行を作成する場合は、代わりに OUTER APPLY を使用します。

SELECT DeptID,
    DeptName,
    DeptMgrID,
    EmpID,
    EmpLastName,
    EmpSalary
FROM Departments d
OUTER APPLY dbo.GetReports(d.DeptMgrID);

L. CROSS APPLY を使用する

次の例では、sys.dm_exec_cached_plans 動的管理ビューに対してクエリを実行し、キャッシュにあるすべてのクエリプランのプランハンドルを取得することによって、プランキャッシュにあるすべてのクエリプランのスナップショットを取得します。これにより、プランハンドルを sys.dm_exec_query_plan に渡すように CROSS APPLY 演算子が指定されます。現在プランキャッシュにある各プランの XML プラン表示の出力は、返されるテーブルの query_plan 列に格納されます。

USE master;
GO

SELECT dbid,
    object_id,
    query_plan
FROM sys.dm_exec_cached_plans AS cp
CROSS APPLY sys.dm_exec_query_plan(cp.plan_handle);
GO

M. FOR SYSTEM_TIME を使用する

適用対象: SQL Server 2016 (13.x) 以降のバージョンと SQL Database。

次の例では、FOR SYSTEM_TIME AS OF date_time_literal_or_variable 引数を使用して、2014 年 1 月 1 日の時点の実際 (現在) のテーブル行を返します。

SELECT DepartmentNumber,
    DepartmentName,
    ManagerID,
    ParentDepartmentNumber
FROM DEPARTMENT
FOR SYSTEM_TIME AS OF '2014-01-01'
WHERE ManagerID = 5;

次の例では、FOR SYSTEM_TIME FROM date_time_literal_or_variable TO date_time_literal_or_variable 引数を使用して、境界の上限を除く、定義された期間 (2013 年 1 月 1 日から 2014 年 1 月 1 日まで) にアクティブだったすべての行を返します。

SELECT DepartmentNumber,
    DepartmentName,
    ManagerID,
    ParentDepartmentNumber
FROM DEPARTMENT
FOR SYSTEM_TIME FROM '2013-01-01' TO '2014-01-01'
WHERE ManagerID = 5;

次の例では、FOR SYSTEM_TIME BETWEEN date_time_literal_or_variable AND date_time_literal_or_variable 引数を使用して、境界の上限を含む、定義された期間 (2013 年 1 月 1 日から 2014 年 1 月 1 日まで) にアクティブだったすべての行を返します。

SELECT DepartmentNumber,
    DepartmentName,
    ManagerID,
    ParentDepartmentNumber
FROM DEPARTMENT
FOR SYSTEM_TIME BETWEEN '2013-01-01' AND '2014-01-01'
WHERE ManagerID = 5;

次の例では、FOR SYSTEM_TIME CONTAINED IN (date_time_literal_or_variable, date_time_literal_or_variable) 引数を使用して、定義された期間 (2013 年 1 月 1 日から 2014 年 1 月 1 日まで) に開いて閉じられたすべての行を返します。

SELECT DepartmentNumber,
    DepartmentName,
    ManagerID,
    ParentDepartmentNumber
FROM DEPARTMENT
FOR SYSTEM_TIME CONTAINED IN ('2013-01-01', '2014-01-01')
WHERE ManagerID = 5;

次の例では、リテラルではなく、変数を使用して、クエリの日付の境界値を指定します。

DECLARE @AsOfFrom DATETIME2 = DATEADD(month, -12, SYSUTCDATETIME());
DECLARE @AsOfTo DATETIME2 = DATEADD(month, -6, SYSUTCDATETIME());

SELECT DepartmentNumber,
    DepartmentName,
    ManagerID,
    ParentDepartmentNumber
FROM DEPARTMENT
FOR SYSTEM_TIME
FROM @AsOfFrom TO @AsOfTo
WHERE ManagerID = 5;

例: Azure Synapse Analytics、Analytics Platform System (PDW)

北 INNER JOIN 構文を使用する

次の例では、FactInternetSales テーブルと DimProduct テーブルから、結合キー ProductKey が両方のテーブルで一致する、SalesOrderNumber、ProductKey、EnglishProductName の列を返します。 SalesOrderNumber 列とEnglishProductName 列はそれぞれ、どちらか一方のテーブルにしか存在しないため、示されているように、これらの列を持つテーブルの別名を指定する必要はありません。これらの別名は読みやすくするために含まれています。別名の前の AS という単語は必須ではありませんが、読みやすくするためと ANSI 標準に準拠するため、推奨されています。

-- Uses AdventureWorks
  
SELECT fis.SalesOrderNumber,
    dp.ProductKey,
    dp.EnglishProductName
FROM FactInternetSales AS fis
INNER JOIN DimProduct AS dp
    ON dp.ProductKey = fis.ProductKey;

内部結合には INNER キーワードは必要ないため、これと同じクエリを次のように記述することができます。

-- Uses AdventureWorks
  
SELECT fis.SalesOrderNumber,
    dp.ProductKey,
    dp.EnglishProductName
FROM FactInternetSales AS fis
INNER JOIN DimProduct AS dp
    ON dp.ProductKey = fis.ProductKey;

このクエリでも WHERE 句を使用して、結果を制限することができます。次の例では、結果を 'SO5000' よりも大きい SalesOrderNumber 値に制限します。

-- Uses AdventureWorks
  
SELECT fis.SalesOrderNumber,
    dp.ProductKey,
    dp.EnglishProductName
FROM FactInternetSales AS fis
INNER JOIN DimProduct AS dp
    ON dp.ProductKey = fis.ProductKey
WHERE fis.SalesOrderNumber > 'SO50000'
ORDER BY fis.SalesOrderNumber;

O. LEFT OUTER JOIN と RIGHT OUTER JOIN 構文を使用する

次の例では、FactInternetSales テーブルと DimProduct テーブルを ProductKey 列で結合します。 LEFT OUTER JOIN 構文は、左 (FactInternetSales) テーブルからの一致しない行を保持します。 FactInternetSales テーブルには DimProduct テーブルと一致しない ProductKey 値は含まれないため、このクエリは、この記事で前に示した最初の内部結合例と同じ行を返します。

-- Uses AdventureWorks
  
SELECT fis.SalesOrderNumber,
    dp.ProductKey,
    dp.EnglishProductName
FROM FactInternetSales AS fis
LEFT OUTER JOIN DimProduct AS dp
    ON dp.ProductKey = fis.ProductKey;

このクエリは、OUTER キーワードを使用しなくても記述できます。

右外部結合では、右テーブルからの一致しない行が保持されます。次の例では、上記の左外部結合の例と同じ行を返します。

-- Uses AdventureWorks
  
SELECT fis.SalesOrderNumber,
    dp.ProductKey,
    dp.EnglishProductName
FROM DimProduct AS dp
RIGHT OUTER JOIN FactInternetSales AS fis
    ON dp.ProductKey = fis.ProductKey;

次のクエリは、左外部結合の左テーブルとして DimSalesTerritory テーブルを使用します。 FactInternetSales テーブルから SalesOrderNumber 値を取得します。特定の SalesTerritoryKey に注文がない場合は、クエリはその行の SalesOrderNumber に対して NULL を返します。このクエリは SalesOrderNumber 列で並べ替えられるため、この列内の NULL がすべて結果の上部に表示されます。

-- Uses AdventureWorks
  
SELECT dst.SalesTerritoryKey,
    dst.SalesTerritoryRegion,
    fis.SalesOrderNumber
FROM DimSalesTerritory AS dst
LEFT OUTER JOIN FactInternetSales AS fis
    ON dst.SalesTerritoryKey = fis.SalesTerritoryKey
ORDER BY fis.SalesOrderNumber;

このクエリは、右外部結合で書き直して同じ結果を取得することができます。

-- Uses AdventureWorks
  
SELECT dst.SalesTerritoryKey,
    dst.SalesTerritoryRegion,
    fis.SalesOrderNumber
FROM FactInternetSales AS fis
RIGHT OUTER JOIN DimSalesTerritory AS dst
    ON fis.SalesTerritoryKey = dst.SalesTerritoryKey
ORDER BY fis.SalesOrderNumber;

P. FULL OUTER JOIN 構文を使用する

次の例では、両方の結合テーブルからすべての行を返しますが、別のテーブルと一致しない値には NULL を返す完全外部結合を示します。

-- Uses AdventureWorks
  
SELECT dst.SalesTerritoryKey,
    dst.SalesTerritoryRegion,
    fis.SalesOrderNumber
FROM DimSalesTerritory AS dst
FULL JOIN FactInternetSales AS fis
    ON dst.SalesTerritoryKey = fis.SalesTerritoryKey
ORDER BY fis.SalesOrderNumber;

このクエリは、OUTER キーワードを使用しなくても記述できます。

-- Uses AdventureWorks
  
SELECT dst.SalesTerritoryKey,
    dst.SalesTerritoryRegion,
    fis.SalesOrderNumber
FROM DimSalesTerritory AS dst
FULL JOIN FactInternetSales AS fis
    ON dst.SalesTerritoryKey = fis.SalesTerritoryKey
ORDER BY fis.SalesOrderNumber;

Q. CROSS JOIN 構文を使用する

次の例では、FactInternetSales テーブルと DimSalesTerritory テーブルのクロス積を返します。 SalesOrderNumber と SalesTerritoryKey のすべての可能な組み合わせの一覧が返されます。クロス結合クエリ内に ON 句がないことに注目してください。

-- Uses AdventureWorks
  
SELECT dst.SalesTerritoryKey,
    fis.SalesOrderNumber
FROM DimSalesTerritory AS dst
CROSS JOIN FactInternetSales AS fis
ORDER BY fis.SalesOrderNumber;

R. 派生テーブルを使用する

次の例では、派生テーブル (FROM 句の後の SELECT ステートメント) を使用して、DimCustomer テーブル内で、BirthDate 値が 1970 年 1 月 1 日以降で、姓が 'Smith' のすべての顧客の CustomerKey 列と LastName 列を返します。

-- Uses AdventureWorks
  
SELECT CustomerKey,
    LastName
FROM (
    SELECT *
    FROM DimCustomer
    WHERE BirthDate > '01/01/1970'
    ) AS DimCustomerDerivedTable
WHERE LastName = 'Smith'
ORDER BY LastName;

S. REDUCE 結合ヒントの例

次の例では、REDUCE 結合ヒントを使用して、クエリ内で派生テーブルの処理を変更します。 REDUCE 結合ヒントを使用する場合、fis.ProductKey は予測され、レプリケートされ、区別した後、ProductKey での DimProduct のシャッフル中に DimProduct に結合されます。結果として得られる派生テーブルは、fis.ProductKey に配布されます。

-- Uses AdventureWorks
  
SELECT SalesOrderNumber
FROM (
    SELECT fis.SalesOrderNumber,
        dp.ProductKey,
        dp.EnglishProductName
    FROM DimProduct AS dp
    INNER REDUCE JOIN FactInternetSales AS fis
        ON dp.ProductKey = fis.ProductKey
    ) AS dTable
ORDER BY SalesOrderNumber;

T. REPLICATE 結合ヒントの例

次の例は、前の例と同じクエリを示していますが、REDUCE 結合ヒントの代わりに REPLICATE 結合ヒントを使用している点が異なります。 REPLICATE ヒントを使用すると、FactInternetSales テーブルの ProductKey (結合) 列の値がすべてのノードにレプリケートされます。 DimProduct テーブルは、これらの値のレプリケートされたバージョンに結合されます。

-- Uses AdventureWorks

SELECT SalesOrderNumber
FROM (
    SELECT fis.SalesOrderNumber,
        dp.ProductKey,
        dp.EnglishProductName
    FROM DimProduct AS dp
    INNER REPLICATE JOIN FactInternetSales AS fis
        ON dp.ProductKey = fis.ProductKey
    ) AS dTable
ORDER BY SalesOrderNumber;

U. REDISTRIBUTE ヒントを使用して、配布互換性のある結合に SHUFFLE_MOVE を保証する

次のクエリは、配布互換性のある結合で REDISTRIBUTE クエリヒントを使用します。これにより、クエリオプティマイザーがクエリプランで SHUFFLE_MOVE を使用することが保証されます。また、クエリプランで分散テーブルをレプリケートされたテーブルに移動する、BROADCAST_MOVE を使用しないことも保証されます。

次の例では、REDISTRIBUTE ヒントが FactInternetSales テーブルでの SHUFFLE_MOVE を強制します。これは、ProductKey は DimProduct のディストリビューション列で、FactInternetSales のディストリビューション列ではないからです。

-- Uses AdventureWorks
  
SELECT dp.ProductKey,
    fis.SalesOrderNumber,
    fis.TotalProductCost
FROM DimProduct AS dp
INNER REDISTRIBUTE JOIN FactInternetSales AS fis
    ON dp.ProductKey = fis.ProductKey;

V. TABLESAMPLE を使用してテーブル内のサンプル行からデータを読み取る

次の例では、TABLESAMPLE 句内で FROM を使用して、10 テーブル内にあるすべての行の約 Customer% を返します。

SELECT *
FROM Sales.Customer TABLESAMPLE SYSTEM(10 PERCENT);

次の方法で共有

FROM 句と JOIN、APPLY、PIVOT (Transact-SQL)

構文

引数

<table_source>

table_or_view_name

[AS] table_alias

WITH ( )

rowset_function

bulk_column_alias

user_defined_function

OPENXML <openxml_clause>

derived_table

column_alias

table_or_view_name FOR SYSTEM_TIME <system_time>

TABLESAMPLE 句

SYSTEM

sample_number

PERCENT

ROWS

REPEATABLE

repeat_seed

結合テーブル

結合の種類

INNER

FULL [ OUTER ]

LEFT [ OUTER ]

RIGHT [ OUTER ]

結合ヒント

REDUCE

REPLICATE

REDISTRIBUTE

JOIN

ON <search_condition>

CROSS JOIN

left_table_source { CROSS | OUTER } APPLY right_table_source

left_table_source

right_table_source

PIVOT 句

table_source PIVOT <pivot_clause>

aggregate_function

value_column

FOR pivot_column

IN ( column_list )

table_alias

UNPIVOT <unpivot_clause>

AS OF <date_time>

FROM <start_date_time> TO <end_date_time>

BETWEEN <start_date_time> AND <end_date_time>

CONTAINED IN (<start_date_time> , <end_date_time>)

ALL

解説

APPLY を使用する

PIVOT と UNPIVOT を使用する

アクセス許可

例

A. FROM 句を使用する

B. TABLOCK および HOLDLOCK オプティマイザー ヒントを使用する

C. SQL-92 CROSS JOIN 構文を使用する

D. SQL-92 FULL OUTER JOIN 構文を使用する

E. SQL-92 LEFT OUTER JOIN 構文を使用する

F. SQL-92 INNER JOIN 構文を使用する

G. SQL-92 RIGHT OUTER JOIN 構文を使用する

H. HASH および MERGE 結合ヒントを使用する

I. 派生テーブルを使用する

J. TABLESAMPLE を使用してテーブル内のサンプル行からデータを読み取る

K. APPLY を使用する

L. CROSS APPLY を使用する

M. FOR SYSTEM_TIME を使用する

例: Azure Synapse Analytics、Analytics Platform System (PDW)

北 INNER JOIN 構文を使用する

O. LEFT OUTER JOIN と RIGHT OUTER JOIN 構文を使用する

P. FULL OUTER JOIN 構文を使用する

Q. CROSS JOIN 構文を使用する

R. 派生テーブルを使用する

S. REDUCE 結合ヒントの例

T. REPLICATE 結合ヒントの例

U. REDISTRIBUTE ヒントを使用して、配布互換性のある結合に SHUFFLE_MOVE を保証する

V. TABLESAMPLE を使用してテーブル内のサンプル行からデータを読み取る

関連する接続

B. TABLOCK および HOLDLOCK オプティマイザーヒントを使用する