Data Driven Knowledgebase

BigQueryのSQL言語は、データ分析や処理の際に強力なツールです。その中でもQUALIFY句は、ウィンドウ関数とともに使われ、特定の条件を満たす行を簡潔に抽出するための重要な機能です。この記事では、QUALIFY句の基本的な使い方といくつかの事例を紹介します。

QUALIFY句は、一般的にOVER句と組み合わせて使用されます。

例えば、以下のクエリでは、売上データ（sales_data）から各製品カテゴリごとの累積売上が特定の値を超える行を選択しています。

SELECT

product_category,

sale_date,

revenue,

SUM(revenue) OVER (PARTITION BY product_category ORDER BY sale_date) AS cumulative_revenue

FROM

sales_data

QUALIFY cumulative_revenue > 10000;

売上データ（sales_data）

出力結果

顧客の購買履歴データ（purchase_history）を分析する場合、購買頻度がある閾値を超える行だけを抽出したいことがあります。QUALIFY句を使用することで、簡潔なクエリでこの情報を得ることができます。

SELECT

customer_id,

purchase_date,

product_id,

COUNT(product_id) OVER (PARTITION BY customer_id ORDER BY purchase_date) AS purchase_count

FROM

purchase_history

QUALIFY purchase_count > 3;

購買履歴データ（purchase_history）

出力結果

製品の売上データ（product_sale）からランキングを作成する場合、QUALIFY句を使って特定の順位以内の行だけを選択することができます。

SELECT

product_name,

revenue,

RANK() OVER (ORDER BY revenue DESC) AS sales_rank

FROM

product_sale

QUALIFY sales_rank <= 10;

製品の売上データ（product_sale）

出力結果

BigQueryのQUALIFY句は、ウィンドウ関数と組み合わせてデータセットから特定の条件を持つ行を抽出するための強力なツールです。これを使うことで、効率的で洗練されたデータ分析クエリを構築できます。是非、これらの事例を元にしてデータ処理の幅を広げてみてください。