🇯🇵 日本語 | 🇺🇸 English | 🇪🇸 Español | 🇵🇹 Português | 🇹🇭 ไทย | 🇨🇳 中文

【コピペで動く】SQLのCOUNT関数を徹底解説！基本から応用まで

Webサイトやアプリケーションを開発していると、「ユーザーの総数は？」「特定の商品カテゴリには何種類の商品がある？」といった、データの「個数」を知りたい場面が頻繁に訪れます。そんな時に大活躍するのが、SQLのCOUNT()関数です。

COUNT()は、テーブル内のレコード（行）数を数えるための集計関数。一見シンプルですが、使い方次第で様々な情報を引き出すことができる、非常に奥が深い関数でもあります。この記事では、Webクリエーターを目指す初心者の方でもすぐに使えるように、基本的な使い方から実用的な応用例まで、たくさんの「コピペで動くコード」と共に解説していきます。

この記事の目標は、皆さんに「SQLって、書いたら本当に動くんだ！」という感動を体験してもらうことです。難しい理論は後回し！まずはコードをコピーして、動かして、結果を確かめながらSQLの面白さを感じていきましょう。

まずは準備運動！サンプルデータを用意しよう

SQLを試すには、データが入ったテーブルが必要です。今回は、簡単な「ユーザーリスト」を想定したusersテーブルを作成しましょう。以下のSQL文は、テーブルを作成し、サンプルデータを挿入するためのものです。

この記事で紹介するコードは、すべてこのusersテーブルを対象としています。

-- テーブルが存在すれば削除（何回も試せるように）
DROP TABLE IF EXISTS users;

-- usersテーブルを作成
CREATE TABLE users (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  name TEXT NOT NULL,
  prefecture TEXT NOT NULL,
  email TEXT
);

-- データを挿入
INSERT INTO users (id, name, prefecture, email) VALUES
(1, '山田 太郎', '東京', 'yamada@example.com'),
(2, '鈴木 花子', '大阪', 'suzuki@example.com'),
(3, '佐藤 次郎', '東京', NULL),
(4, '伊藤 さくら', '福岡', 'ito@example.com'),
(5, '渡辺 三郎', '北海道', 'watanabe@example.com'),
(6, '高橋 四郎', '東京', 'takahashi@example.com'),
(7, '田中 美咲', '大阪', NULL);

このテーブルには、ID、名前、出身地、そしてメールアドレスのカラムがあります。ポイントは、IDが3番の佐藤さんと7番の田中さんのemailがNULL（つまり、データが空）になっている点です。これが後々、COUNT()関数の挙動を理解する上で重要になります。

【基本編1】すべてのレコード数を数える `COUNT(*)`

まずは最も基本的な使い方、COUNT(*)です。アスタリスク（*）は「すべてのカラム」を意味し、COUNT(*)はテーブル内の全レコード数を返します。シンプルに「このテーブルにデータは何件ある？」と聞きたいときに使います。

早速、usersテーブルの全ユーザー数を数えてみましょう。

SELECT COUNT(*) FROM users;

実行結果:

7

先ほど7人分のデータを挿入したので、正しく「7」という結果が返ってきました。これがCOUNT()の基本の「き」です。

【基本編2】特定のカラムを指定して数える `COUNT(column_name)`

次に、カラム名を指定して数える方法COUNT(column_name)を見ていきましょう。これは、指定したカラムに「値が入っている」レコードの数を数えます。

ここが重要なポイントなのですが、COUNT(column_name)はNULL値を無視します。つまり、データが空のレコードはカウントしません。

先ほどのusersテーブルで、メールアドレスが登録されているユーザーの数だけを数えてみましょう。

SELECT COUNT(email) FROM users;

実行結果:

5

結果は「5」となりました。COUNT(*)の「7」と数が合いませんね。これは、emailカラムがNULLである2人（佐藤さんと田中さん）がカウントから除外されたためです。

このように、COUNT(*)は単純な行数、COUNT(column_name)は「そのカラムにデータが存在する行数」を返す、という違いをしっかり覚えておきましょう。

【応用編1】結果に別名を付ける `AS`

COUNT()の結果は、デフォルトだとCOUNT(*)やCOUNT(email)といった、少し分かりにくいカラム名で表示されます。これでは、後でデータを扱う際に不便なことがあります。

そんな時はASを使って、結果のカラムに分かりやすい別名（エイリアス）を付けましょう。

SELECT COUNT(*) AS total_users FROM users;

実行結果:

total_users
-----------
7

AS total_usersと記述したことで、結果のカラム名がtotal_usersに変わりました。これで、この結果が「全ユーザー数」であることが一目瞭然ですね。プログラムで結果を利用する際にも、result['total_users']のように直感的にアクセスできるようになり、非常に便利です。

【応用編2】重複を除いて数える `COUNT(DISTINCT column_name)`

次に、Webサイト分析などで非常によく使うCOUNT(DISTINCT)です。DISTINCTは「重複を除外する」という意味のキーワードで、これを使うと「ユニークなデータの種類」を数えることができます。

例えば、「このサイトのユーザーは、全部で何種類の都道府県からアクセスしているんだろう？」という疑問に答えることができます。

usersテーブルには「東京」が3人、「大阪」が2人いますが、出身地の「種類」として数えてみましょう。

SELECT COUNT(DISTINCT prefecture) AS unique_prefectures FROM users;

実行結果:

unique_prefectures
------------------
4

結果は「4」となりました。usersテーブルの出身地は「東京」「大阪」「福岡」「北海道」の4種類なので、正しく種類だけを数えられていることが分かります。

ECサイトで「取り扱い商品のカテゴリ数」を調べたり、アクセスログから「ユニークな訪問者数」を割り出したりと、用途は無限大です。

【応用編3】グループごとに集計する `GROUP BY`

COUNT()の真価が発揮されるのが、GROUP BY句との組み合わせです。GROUP BYを使うと、指定したカラムの値が同じレコードをグループ化し、そのグループごとにCOUNT()を適用できます。

「出身地ごとのユーザー数を知りたい」――これはまさにGROUP BYの出番です。

SELECT
  prefecture,
  COUNT(*) AS user_count
FROM
  users
GROUP BY
  prefecture;

実行結果:

prefecture | user_count
-----------|------------
大阪         | 2
北海道       | 1
東京         | 3
福岡         | 1

見事に、出身地ごとのユーザー数を一覧で取得できました！prefectureカラムでグループを作り、それぞれのグループに含まれるレコード数をCOUNT(*)で数えています。

「どの地域のユーザーが多いのか？」といったサイト分析の第一歩となる、非常に重要なテクニックです。

【発展編】集計結果に条件を付ける `HAVING`

GROUP BYで集計した結果に対して、さらに条件を絞り込みたい場合もあります。例えば、「ユーザーが2人以上いる都道府県だけを表示したい」といったケースです。

ここで注意が必要なのは、レコードを絞り込むWHERE句はGROUP BYによる集計前に処理されるため、集計結果（例: `user_count`）に対しては使えない、という点です。

集計後の結果に条件を付けたい場合は、HAVING句を使います。

SELECT
  prefecture,
  COUNT(*) AS user_count
FROM
  users
GROUP BY
  prefecture
HAVING
  user_count >= 2;

実行結果:

prefecture | user_count
-----------|------------
大阪         | 2
東京         | 3

HAVING user_count >= 2という条件を追加したことで、ユーザー数が2人以上である「大阪」と「東京」だけが抽出されました。

WHEREは「集計する前の個々のレコード」に対する条件、HAVINGは「GROUP BYで集計した後のグループ」に対する条件、と覚えておきましょう。

【体験コーナー】ブラウザでSQLを動かしてみよう！

お待たせしました！ここで、これまで学んだSQLを実際にあなたの手で動かせる環境を用意しました。

以下のHTMLコードを丸ごとコピーして、sql_test.htmlのような名前でファイルに保存し、ブラウザで開いてみてください。記事で紹介したusersテーブルがすでに用意されているので、色々なSQLを試して結果の変化を楽しんでみましょう！

<!DOCTYPE html>
<html lang="ja">
<head>
  <meta charset="UTF-8">
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
  <title>SQL実行環境 for COUNT()</title>
  <style>
    body { font-family: sans-serif; line-height: 1.6; color: #333; max-width: 800px; margin: 2rem auto; padding: 0 1rem; }
    h1 { color: #444; }
    textarea { width: 100%; height: 150px; font-family: monospace; font-size: 16px; padding: 10px; border: 1px solid #ccc; border-radius: 4px; box-sizing: border-box; margin-bottom: 1rem; }
    button { background-color: #007bff; color: white; border: none; padding: 10px 20px; font-size: 16px; border-radius: 4px; cursor: pointer; }
    button:hover { background-color: #0056b3; }
    button:disabled { background-color: #ccc; cursor: not-allowed; }
    #result-container { margin-top: 2rem; border: 1px solid #ddd; padding: 1rem; border-radius: 4px; background: #f9f9f9; min-height: 50px; }
    #error-message { color: #d9534f; font-weight: bold; }
    table { border-collapse: collapse; width: 100%; margin-top: 1rem; }
    th, td { border: 1px solid #ddd; padding: 8px; text-align: left; }
    th { background-color: #f2f2f2; }
  </style>
  <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/sql.js/1.10.3/sql-wasm.js"></script>
</head>
<body>

  <h1>SQLを試してみよう！</h1>
  <p>下のテキストエリアにSQL文を入力して「実行」ボタンを押してください。記事で紹介した色々なSQLを試してみましょう！</p>

  <textarea id="sql-input">SELECT prefecture, COUNT(*) AS user_count
FROM users
GROUP BY prefecture
HAVING user_count >= 2;</textarea>
  
  <button id="execute-btn">実行</button>
  
  <div id="result-container">
    <p id="error-message"></p>
    <div id="result-output"></div>
  </div>

  <script>
    const sqlInput = document.getElementById('sql-input');
    const executeBtn = document.getElementById('execute-btn');
    const errorMsg = document.getElementById('error-message');
    const resultOutput = document.getElementById('result-output');

    let db;

    async function initDb() {
      executeBtn.disabled = true;
      executeBtn.textContent = '準備中...';
      try {
        const SQL = await initSqlJs({
          locateFile: file => `https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/sql.js/1.10.3/${file}`
        });
        db = new SQL.Database();
        
        // Setup initial table and data
        const setupSql = `
          DROP TABLE IF EXISTS users;
          CREATE TABLE users (
            id INTEGER PRIMARY KEY,
            name TEXT NOT NULL,
            prefecture TEXT NOT NULL,
            email TEXT
          );
          INSERT INTO users (id, name, prefecture, email) VALUES
          (1, '山田 太郎', '東京', 'yamada@example.com'),
          (2, '鈴木 花子', '大阪', 'suzuki@example.com'),
          (3, '佐藤 次郎', '東京', NULL),
          (4, '伊藤 さくら', '福岡', 'ito@example.com'),
          (5, '渡辺 三郎', '北海道', 'watanabe@example.com'),
          (6, '高橋 四郎', '東京', 'takahashi@example.com'),
          (7, '田中 美咲', '大阪', NULL);
        `;
        db.run(setupSql);
        
        executeBtn.disabled = false;
        executeBtn.textContent = '実行';
        resultOutput.innerHTML = '<p>準備完了！SQLを入力して実行してください。</p>';

      } catch (err) {
        errorMsg.textContent = 'データベースの初期化に失敗しました: ' + err.message;
        console.error(err);
      }
    }

    function executeSql() {
      if (!db) return;
      
      const sql = sqlInput.value;
      errorMsg.textContent = '';
      resultOutput.innerHTML = '';

      try {
        const results = db.exec(sql);
        if (results.length === 0) {
          resultOutput.innerHTML = '<p>クエリは成功しましたが、結果セットは返されませんでした。（例: INSERT, UPDATEなど）</p>';
          return;
        }
        
        results.forEach(result => {
          const table = document.createElement('table');
          const thead = document.createElement('thead');
          const tbody = document.createElement('tbody');
          
          const headerRow = document.createElement('tr');
          result.columns.forEach(colName => {
            const th = document.createElement('th');
            th.textContent = colName;
            headerRow.appendChild(th);
          });
          thead.appendChild(headerRow);
          
          result.values.forEach(row => {
            const bodyRow = document.createElement('tr');
            row.forEach(cellValue => {
              const td = document.createElement('td');
              td.textContent = cellValue === null ? 'NULL' : cellValue;
              bodyRow.appendChild(td);
            });
            tbody.appendChild(bodyRow);
          });
          
          table.appendChild(thead);
          table.appendChild(tbody);
          resultOutput.appendChild(table);
        });

      } catch (err) {
        errorMsg.textContent = 'SQLエラー: ' + err.message;
        console.error(err);
      }
    }

    executeBtn.addEventListener('click', executeSql);
    
    initDb();
  </script>
</body>
</html>

【試してみよう！】

気をつけるべき点と豆知識

COUNT(*) vs COUNT(1) vs COUNT(column_name)

COUNT(1)という書き方を見かけることがあります。これは、各行に対して「1」という定数を割り当てて、その数を数えるという意味です。ほとんどのデータベースでは、COUNT(*)とCOUNT(1)の動作やパフォーマンスに違いはありません。どちらも全行を数えます。COUNT(column_name)は前述の通りNULLを数えないので、目的が違うことを再度確認しましょう。迷ったら、意図が明確なCOUNT(*)（全行を数えたい場合）かCOUNT(column_name)（NULL以外を数えたい場合）を使うのがおすすめです。

パフォーマンス

数百万、数千万件といった巨大なテーブルに対してCOUNT(*)を実行すると、時間がかかることがあります。特に条件を指定しない全件カウントは、テーブルの全データをスキャンする必要があるためです。頻繁に全件数を取得する必要がある場合は、別の方法（サマリーテーブルを別途用意するなど）が検討されることもありますが、まずは基本的な使い方として覚えておけば問題ありません。

関連する仲間たち：他の集計関数

COUNT()を覚えたら、他の集計関数を学ぶのも簡単です。これらもGROUP BYと組み合わせて使うと非常に強力です。

例えば、ユーザーIDの最大値を知りたい場合は、以下のようになります。

SELECT MAX(id) AS latest_user_id FROM users;

まとめ

今回は、レコード数を数えるCOUNT()関数について、基本的な使い方から応用テクニックまでを駆け足で見てきました。

COUNT()は、データを分析し、インサイトを得るための第一歩です。この記事のコードを何度も試して、「データを数える」感覚をぜひ掴んでみてください。SQLが使えるようになると、見える世界がぐっと広がります。これからも楽しみながら学習を続けていきましょう！

関連テンプレート