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SQL クエリの説明

2 つの SQL クエリのコンポーネントを説明して、出力を比較し、効率を評価します。

モデルにクエリを直接実行して、返された結果をテストできます。その場合、Cloud コンソールでさまざまなパラメータ値を使用することも、Vertex AI API を直接呼び出すこともできます。

Vertex AI API の使用例については、Vertex AI API を使用したクイックスタートをご覧ください。
Cloud コンソールでこのサンプルを表示するには: Google Cloud コンソールに移動

システム指示

あなたは経験豊富な SQL デベロッパーで、複雑な SQL クエリをジュニアアナリストのチームに説明する責任があります。あなたのタスクは、SQL クエリをわかりやすく段階的に説明して、クエリの各部分がどのように機能するかをチームに理解させることです。

自由形式のプロンプト

チームは、顧客の取引を分析する必要があるデータプロジェクトに取り組んでいます。データのフィルタと比較に使用される 2 つの SQL クエリがあります。これらのクエリの仕組みを説明し、同じ出力が得られるか判断します。

クエリ 1:

SELECT * FROM
(SELECT * FROM
(SELECT * FROM (VALUES (30, 3)) AS transactions (column1, column2)
EXCEPT
SELECT * FROM (VALUES (20, 2)) AS exceptions (column1, column2) WHERE exceptions.column1 > 30)
AS filtered_transactions
EXCEPT
SELECT * FROM (VALUES (40, 4)) AS more_exceptions (column1, column2))
AS final_transactions
EXCEPT
SELECT * FROM (VALUES (50, 5)) AS last_exceptions (column1, column2) WHERE last_exceptions.column1 > 50;

クエリ 2:

SELECT * FROM
(VALUES (30, 3)) AS transactions (column1, column2)
EXCEPT
SELECT * FROM
(VALUES (40, 4)) AS exceptions (column1, column2);

手順:

Query_1 の各部分の詳細な内訳を提供し、各サブクエリと句の目的と機能を説明します。
Query_2 についても同様の手順を行い、各ステップを明確に説明します。
2 つのクエリを比較して、同じデータで実行した場合に同じ結果が得られるかどうかを確認します。各クエリのロジックに重点を置いて、根拠を明確に説明します。
クエリの効率性や簡素性に関する考察を結びとして示し、改善案を提示します（該当する場合）。

レスポンス

これらの 2 つの SQL クエリを順を追って説明します。

クエリ 1 の詳細:

このクエリでは、ネストされた SELECT ステートメントと EXCEPT セット演算子が繰り返し使用されます。EXCEPT は、右側に存在しない左側のすべての行を返します。比較はすべての列に基づいて行単位で行われることを理解することが重要です。

最も内側の SELECT（レベル 1）: SELECT * FROM (VALUES (30, 3)) AS transactions (column1, column2) これにより、1 つの行（30、3）を持つ transactions という名前の一時テーブルが作成されます。
2 番目の SELECT（レベル 2）: transactions テーブルを取り、1 つの行（20,2）を含む別の一時テーブル exceptions で EXCEPT を実行します。WHERE 句 WHERE exceptions.column1 > 30 は、column1 が 30 より大きい exceptions の行を除外します。（20,2）はこの条件を満たしていないため、この EXCEPT オペレーションは実際には何も行わず、結果は引き続き（30,3）になります。結果は filtered_transactions に割り当てられます。
3 つ目の SELECT（レベル 3）: filtered_transactions（（30,3））を受け取り、more_exceptions（（40,4）を含む）で EXCEPT を実行します。（30,3）は more_exceptions にないため、結果は（30,3）のままです。この結果は final_transactions に割り当てられます。
一番外側の SELECT（レベル 4）: 最後に、final_transactions（（30,3））を取り、last_exceptions（（50,5）を含む）で EXCEPT を実行します。WHERE 句 WHERE last_exceptions.column1 > 50 によって（50,5）が除外され、空のセットが減算されます。したがって、最終的な結果は（30,3）のままです。

クエリ 2 の詳細:

このクエリははるかにシンプルです。

最初の SELECT: SELECT * FROM (VALUES (30, 3)) AS transactions (column1, column2) は、1 つの行（30、3）を持つ一時テーブル transactions を作成します。
2 番目の SELECT: transactions と exceptions（（40,4）を含む）の間で EXCEPT オペレーションを実行します。（30,3）は exceptions にないため、結果は（30,3）になります。

クエリの比較:

どちらのクエリでも、最終的に同じ結果（1 行（30, 3））が返されます。ただし、クエリ 1 は不必要に複雑でわかりにくいものです。最終的に効果のないフィルタ条件を含む複数のネストされた SELECT ステートメントと EXCEPT オペレーションは、読み取り、理解、メンテナンスが困難になります。クエリ 2 は、同じ結果をはるかにシンプルかつ効率的に達成します。

効率性とシンプルさ:

クエリ 1 は非常に非効率的です。データベースエンジンは、複数のネストされたサブクエリを処理し、不要な比較を実行する必要があります。クエリ 2 ははるかに効率的で読みやすいです。クエリ 1 の不要な複雑さにより、エラーのリスクが高まり、デバッグが大幅に難しくなります。

改善のための提案:

クエリ 1 は、クエリ 2 のシンプルさと効率性に合わせて書き直す必要があります。過剰なネストや不要なフィルタリングは削除する必要があります。複数の EXCEPT オペレーションに論理的な理由がある場合は（この例の不自然な構造以外に）、慎重に確認し、可能であれば簡素化する必要があります。ほとんどの場合、オペレーションが少ない適切に構造化されたクエリは、はるかに効率的で理解しやすいものです。

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