[sqlite3] PythonでのSQL実行環境と基本的なSELECT

[SQL] PythonでのSQL実行環境と基本的なSELECT

データ分析やシステム開発で必須となる SQL (Structured Query Language) のテクニックを、実例を交えて自分用にメモしおく。

今回は、本シリーズで使用する Python上でSQLを実行・検証する環境 の構築と、最も基本的な SELECT 文について解説する。

本シリーズでは、軽量で扱いやすい SQLite と、高速なデータフレームライブラリ Polars を組み合わせて使用する。

準備

本サイトではpythonのライブラリであるsqlite3とipython-sqlを利用して、Jupyter Notebook上でSQLを実行・解説する。 また、データフレームの表示には Polars を利用する。

github

• githubのjupyter notebook形式のファイルはこちら

google colaboratory

• google colaboratory で実行する場合はこちら

筆者の環境

筆者の環境である。

!sw_vers

ProductName:		macOS
ProductVersion:		15.5
BuildVersion:		24F74

!python -V

Python 3.12.12

必要なライブラリを読み込む。

import sqlite3
import polars as pl

%load_ext sql
%config SqlMagic.feedback = True

%config SqlMagic.style = '_DEPRECATED_DEFAULT'

データの準備

まずは、SQLを実行するためのデータベースファイル（SQLite）を作成し、サンプルデータとして Users テーブルを作成する。

import os

if os.path.exists("data.db"):
    os.remove("data.db")

os.system("touch data.db")
os.system("chmod 664 data.db")

# データベース接続
%sql sqlite:///data.db

'Connected: @data.db'

%%sql
CREATE TABLE Users (
    id INTEGER PRIMARY KEY,
    name TEXT,
    age INTEGER,
    country TEXT
);

INSERT INTO Users (name, age, country) VALUES
    ('Alice', 25, 'USA'),
    ('Bob', 30, 'UK'),
    ('Charlie', 35, 'USA'),
    ('Dave', 20, 'Japan'),
    ('Eve', 28, 'Japan');

 * sqlite:///data.db
Done.
5 rows affected.





[]

SQLの実行と結果の確認

本シリーズでは、SQLの実行結果を Polars の DataFrame として受け取り、綺麗に表示する方法を採用する。 sqlite3 で接続し、pl.read_database を使うことで、SQLの結果を直接 DataFrame に変換できる。

基本的なSELECT

まずはテーブルの中身をすべて取得してみる。

query = """
SELECT * FROM Users;
"""

with sqlite3.connect("data.db") as conn:
    df = pl.read_database(query, connection=conn)
    display(df)

shape: (5, 4)

条件指定 (WHERE) と 並べ替え (ORDER BY)

次に、条件を指定してデータを絞り込み、並べ替えてみる。 例：country が ‘Japan’ のユーザーを、age の降順（大きい順）で取得する。

query = """
SELECT
    name,
    age,
    country
FROM
    Users
WHERE
    country = 'Japan'
ORDER BY
    age DESC;
"""

with sqlite3.connect("data.db") as conn:
    df = pl.read_database(query, connection=conn)
    display(df)

shape: (2, 3)

まとめ

今回は、本シリーズで使用するSQL実行環境のセットアップと、基本的なクエリの実行方法を紹介した。

• SQLite: 手軽に使えるファイル型データベース。
• Polars: 高速で使いやすいデータフレームライブラリ。SQLの結果表示にも便利。

次回以降は、この環境を使って、より実践的なSQLのテクニック（Window関数、CTE、結合など）を解説していく。