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name: sql-query-helper description: Generate, optimize, and explain SQL queries with best practices. Use when writing database queries or optimizing SQL performance.

SQL Query Helper Skill

SQLクエリを生成・最適化・説明するスキルです。

概要

自然言語からSQL クエリを生成し、既存クエリを最適化します。

主な機能

• クエリ生成: 要件からSQL を自動生成
• クエリ最適化: インデックス活用、N+1解消
• クエリ説明: 複雑なクエリを人間が読める形で説明
• パフォーマンス分析: EXPLAIN プランの解釈
• マイグレーション: DDL文の生成
• データベース対応: PostgreSQL、MySQL、SQLite、SQL Server

使用方法

以下の要件でSQLクエリを生成：
テーブル: users, orders
条件: 2024年に3回以上注文したユーザーのリスト
ソート: 注文回数の降順

生成例

基本的なSELECT

要件: アクティブユーザーのメールアドレス一覧

生成クエリ:

SELECT email
FROM users
WHERE active = true
ORDER BY email;

JOIN クエリ

要件: ユーザーとその注文の一覧（注文がないユーザーも含む）

生成クエリ:

SELECT
    u.id,
    u.name,
    u.email,
    o.id AS order_id,
    o.total,
    o.created_at AS order_date
FROM users u
LEFT JOIN orders o ON u.id = o.user_id
ORDER BY u.id, o.created_at DESC;

集計クエリ

要件: ユーザー毎の総購入金額（購入あり のみ）

生成クエリ:

SELECT
    u.id,
    u.name,
    COUNT(o.id) AS order_count,
    SUM(o.total) AS total_spent,
    AVG(o.total) AS avg_order_value
FROM users u
INNER JOIN orders o ON u.id = o.user_id
GROUP BY u.id, u.name
HAVING COUNT(o.id) > 0
ORDER BY total_spent DESC;

サブクエリ

要件: 平均以上の注文金額のユーザー

生成クエリ:

SELECT
    u.name,
    o.total
FROM users u
JOIN orders o ON u.id = o.user_id
WHERE o.total > (
    SELECT AVG(total)
    FROM orders
)
ORDER BY o.total DESC;

クエリ最適化

N+1 問題の解決

非効率（N+1）:

-- 1. すべてのユーザーを取得
SELECT * FROM users;

-- 2. 各ユーザーの注文を個別に取得（Nクエリ）
SELECT * FROM orders WHERE user_id = 1;
SELECT * FROM orders WHERE user_id = 2;
-- ... (ユーザー数だけ繰り返し)

最適化（1クエリ）:

SELECT
    u.*,
    o.*
FROM users u
LEFT JOIN orders o ON u.id = o.user_id;

インデックス活用

遅いクエリ:

SELECT * FROM users
WHERE email = 'user@example.com';  -- インデックスなし

インデックス追加:

CREATE INDEX idx_users_email ON users(email);

最適化後:

-- 同じクエリでも高速化
SELECT * FROM users
WHERE email = 'user@example.com';  -- インデックス使用

WHERE vs HAVING

非効率:

SELECT user_id, COUNT(*) as order_count
FROM orders
GROUP BY user_id
HAVING user_id > 100;  -- GROUP BY後にフィルタ

最適化:

SELECT user_id, COUNT(*) as order_count
FROM orders
WHERE user_id > 100  -- GROUP BY前にフィルタ
GROUP BY user_id;

EXISTS vs IN

大量データで遅い:

SELECT * FROM users
WHERE id IN (SELECT user_id FROM orders);

最適化:

SELECT * FROM users u
WHERE EXISTS (
    SELECT 1 FROM orders o
    WHERE o.user_id = u.id
);

クエリ説明

入力:

SELECT u.name, COUNT(o.id) as order_count
FROM users u
LEFT JOIN orders o ON u.id = o.user_id
WHERE u.created_at > '2024-01-01'
GROUP BY u.id, u.name
HAVING COUNT(o.id) > 3
ORDER BY order_count DESC
LIMIT 10;

説明:

このクエリは、**2024年以降に登録したユーザーの中で、4回以上注文したユーザーのトップ10**を取得します。

実行順序:
1. FROM: users テーブルを基準に
2. LEFT JOIN: orders テーブルを結合（注文がなくてもユーザーは含まれる）
3. WHERE: 2024年1月1日以降に作成されたユーザーのみ
4. GROUP BY: ユーザーごとにグループ化
5. HAVING: 注文が4回以上のグループのみ
6. SELECT: ユーザー名と注文数を選択
7. ORDER BY: 注文数の降順
8. LIMIT: 上位10件のみ

結果:
- 列: name（ユーザー名）、order_count（注文回数）
- 行数: 最大10行

DDL生成

要件: ユーザーテーブルの作成

生成DDL:

CREATE TABLE users (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    email VARCHAR(255) NOT NULL UNIQUE,
    name VARCHAR(100) NOT NULL,
    password_hash VARCHAR(255) NOT NULL,
    active BOOLEAN DEFAULT true,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

CREATE INDEX idx_users_email ON users(email);
CREATE INDEX idx_users_active ON users(active);
CREATE INDEX idx_users_created_at ON users(created_at);

データベース別の違い

PostgreSQL

-- RETURNING句
INSERT INTO users (name, email)
VALUES ('John', 'john@example.com')
RETURNING id, created_at;

-- ARRAY型
SELECT ARRAY_AGG(name) FROM users;

MySQL

-- AUTO_INCREMENT
CREATE TABLE users (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY
);

-- LIMIT OFFSET
SELECT * FROM users LIMIT 10 OFFSET 20;

SQLite

-- AUTOINCREMENT
CREATE TABLE users (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT
);

バージョン情報

• スキルバージョン: 1.0.0
• 最終更新: 2025-01-22

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使用例:

SQLクエリを生成：
- テーブル: products, categories
- 取得: カテゴリ別の商品数と平均価格
- 条件: 在庫ありの商品のみ
- ソート: 商品数の多い順

最適化されたSQLクエリが生成されます！