SQLは、リレーショナルデータベースやデータウェアハウスに対して、データの取得・集計・更新を指示するための言語です。SELECTで抽出し、WHEREで条件を絞り、JOINで複数テーブルを結合し、GROUP BYで集計するといった形で、分析やレポーティングの基盤になります。近年はDWHや分散クエリエンジンでもSQLが共通言語になり、データ利活用の入口として重要性が増しました。
実務では、SQLを書けること以上に、指標定義をぶらさず再現できる形でクエリを管理することが成果につながります。たとえば「売上」の計算式、除外条件、期間の切り方が人やレポートごとに変わると、数字が合わず意思決定が止まりかねません。定義をセマンティック層やデータマートに寄せ、SQLはその定義を参照する形にすると、現場の混乱が減るでしょう。
運用の注意点は、性能とコストの影響範囲が広いところです。不要な全件スキャンや結合キーの不一致はレイテンシと費用を押し上げるため、パーティションやクラスタリング、統計情報などの設計とセットで考える必要があります。SQLの変更履歴をGitで管理し、テストとレビュー、実行ログの監査まで整えると、データ品質と説明責任を両立しやすくなります。
