# SQL teamC
## 第1回SQL

### To Do
1. SELECTの使い方を調べる
2. 使い方に沿って記述する
3. デバッグしてみる
4. 確認

### To Do
1. 問題1の回答をコピー
2. レコードの指定の仕方を調べる
3. 利用する
4. 確認

### To Do
1. 問題1の回答をコピー
2. *をnameに変える
3. 利用する
4. 確認

### To Do
1. 問題1の回答をコピー
2. レコードの指定方法を調べる
3. カラムの指定
4. 確認

### To Do
1. 問題1の回答をコピー
2. 文字データで指定する方法を調べる
3. 確認

### To Do
1. 問題5の回答をコピー
2. _aを削除
3. 確認

---

## 第2回SQL

### To Do
1. アクセスログのテーブルのデータをもってくる
2. アクセスログID、郵便番号、都道府県、施設名、氏名のカラムを指定
3. 空ではないデータを取得方法を調べる
4. 郵便番号の空以外を指定
5. 確認

### To Do
1. アクセスログID都道府県、氏名、エントリーページのカラムを指定
2. アクセスログのテーブルのデータをもってくる
3. 佐賀県かつエントリーページにlive400があるデータを指定
4. 確認

### To Do
1. カラムの数の持ってき方を調べる
2. アクセスログのテーブルのデータをもってくる
4.　条件に合うものをカウントする
5. 確認

### To Do
1. カラム全部表示
2. テーブル取得access_logs
3. 条件conference_info_idが29
4. 時間が早い順に並べ替え
5. 確認

### To Do
1. 問題②をコピー
2. prefectureと都道府県の数を表示
3. テーブル取得access_logs
4. prefectureが「東京都」と「北海道」を指定
5. カラムの名前を分かりやすい名前に変更
6. 確認

SELECT
prefecture
, COUNT (*)
FROM
access_logs
WHERE
prefecture
'%佐賀県%'
AND
entryPage LIKE '%live400%';

### To Do
1. 問題⑤をコピー
2. prefectureと都道府県の数を表示
3. テーブル取得access_logs
4. prefectureの人数が40以上を指定
5. カラムの名前を分かりやすい名前に変更
6. 確認

---

## 第3回SQL

### To Do
1. ER図調べる
2. access_logsとenquete_answersのデータを結合する方法を調べる
3. カラムをしていする
4. エイリアスを調べる
5. エイリアスを付与する
7. 確認

SELECT カラム名 FROM テーブル名 INNER JOIN テーブル名 ON 結合条件;
SELECT id, name, status FROM users INNER JOIN contracts ON id = user_id;

SELECT
access_logs.accessLogID, access_logs.uid, access_logs.name, access_logs.created_at, enquete_answers.id,enquete_answers.uid AS uid2
FROM
access_logs
INNER JOIN
enquete_answers
ON
access_logs.accessLogID = enquete_answers.access_log_id
;

access_logs.accessLogID, access_logs.uid, access_logs.name, access_logs.created_at, enquete_answers.id,enquete_answers.uid AS uid2

### To Do
1. inner_joinとアウタージョインの意味を調べる
2. access_logsを基準としてenquete_answers, user_listsを結合する。
3. カラムをしていする
4. エイリアスを全て付与する
5. 確認

SELECT
access_logs.accessLogID AS A
, access_logs.uid AS B
, access_logs.name AS C
, access_logs.created_at AS D
, enquete_answers.id AS E
, enquete_answers.uid AS uid2
, user_lists.userID AS userID
, user_lists.userPassword AS userPassword
FROM
access_logs
LEFT JOIN
enquete_answers
ON
access_logs.accessLogID = enquete_answers.access_log_id
LEFT JOIN
user_lists
ON
access_logs.user_list_id = user_lists.userListId
;

### To Do
1. 2問目をコピー
2. access_logs user_listsのテーブルを結合する。
3. カラムをしていする
4. エイリアスを全て付与する
5. カンファレンス テスト25講演会のログを指定する。
6. IDとPWごとに表示する。
7. 表示する一番早いaccessTime　一番遅いstopTimeを指定する。
8. 確認

SELECT
access_logs.conference_info_id AS AA
, access_logs.accessLogID AS A
, access_logs.uid AS B
, access_logs.name AS C
, min(access_logs.accessTime) AS CC
, max(access_logs.stopTime) AS D
, user_lists.userID AS userID
, user_lists.userPassword AS userPassword
FROM
access_logs
LEFT JOIN
user_lists
ON
access_logs.user_list_id = user_lists.userListId
WHERE
access_logs.conference_info_id = 25
GROUP BY
user_list_id
;

## 第4回SQL

### To Do
1.カラムを指定する(済み)
2.アクセスログを基準に結合されたアクセスログを表示（済み）
3.アンケートログのデータが無いものは非表示（済み）
4.複数のカラムを1つのカラムに結合する方法を調べる
SELECT CONCAT(DEPT,ID),NAME FROM sample;

5.「テスト3講演会」のアクセスログを取得

SELECT
access_logs.uid
, CONCAT(access_logs.prefecture,access_logs.facility) AS CONCAT_pre_facility
, access_logs.name
, enquete_answers.answer1
, enquete_answers.answer2
, enquete_answers.answer3
, enquete_answers.answer4
, enquete_answers.answer5

FROM
access_logs
INNER JOIN
enquete_answers
ON
access_logs.accessLogId = enquete_answers.access_log_id
WHERE
access_logs.conference_info_id = 3
;

### To Do
1.カラムを指定する(都道府県、参加人数の平均、参加人数の合計を表示)
2.テーブルを指定する
3.テスト10講演会データを指定する
4.奈良と群馬を抽出
5.確認
https://www.softel.co.jp/blogs/tech/archives/2570

SELECT
access_logs.prefecture
, TRUNCATE(AVG(access_logs.participants_number),0) AS A
, SUM(access_logs.participants_number) AS B
FROM
access_logs
WHERE
access_logs.conference_info_id = 10
AND
prefecture LIKE '%奈良県%'
OR
access_logs.conference_info_id = 10
AND
prefecture LIKE '%群馬県%'
GROUP BY
prefecture
;

### To Do
1.カラムを指定する(hostIP)
2.テーブルを指定する（）
3.テスト29講演会データを指定する
4.ユニークの方法を調べる（GROUP BY）
5.ユーザーエージェントは「Firefox」からのアクセスを除外(access_logs.userAgent)
6.確認
https://hacknote.jp/archives/31314/

SELECT
count(DISTINCT hostIP)
FROM
access_logs
WHERE
access_logs.conference_info_id = 29
AND
access_logs.userAgent
NOT LIKE '%Firefox%'
AND
entryPage
LIKE '%live400%'
;

### To Do
1.カラムを指定する(hostIP)
2.テーブルを指定する（）
3.滞在時間計算を調べる
4.記載
5.確認
https://www.wakuwakubank.com/posts/335-mysql-sql-function-date/#index_id26

SELECT
accessLogId
, accessTime
, stopTime
, DATE_FORMAT(TIMEDIFF(stopTime,accessTime),'%H:%i') AS stayTime
FROM
access_logs
;

3問目

GROUP BYで解く（サブクエリ）

SELECT
hostIP
FROM
access_logs
WHERE
access_logs.conference_info_id = 29
AND
access_logs.userAgent
NOT LIKE '%Firefox%'
AND
entryPage
LIKE '%live400%'
;

### To Do
1.カラムを指定する()
2.テーブルを指定する（enquete_answers）
3.平均値の求め方を調べる
4.イベントごとの平均を求める
5.全イベントの平均値を求める
6.確認

SELECT
conference_info_id
, AVG(answer1)
, (SELECT AVG(answer1) FROM enquete_answers) AS 'A1'
, AVG(answer2)
, (SELECT AVG(answer2) FROM enquete_answers)
, AVG(answer3)
, (SELECT AVG(answer3) FROM enquete_answers)
, AVG(answer4)
, (SELECT AVG(answer4) FROM enquete_answers)
, AVG(answer5)
, (SELECT AVG(answer5) FROM enquete_answers)
FROM
enquete_answers
GROUP BY conference_info_id
;

### To Do
1.カラムを指定する()
2.テーブルを指定する（access_logs）
3.フォーマットの指定方法を調べる
4.判定方法を調べる
5.判定する
6.確認

SELECT
accessLogId
, DATE_FORMAT(accessTime,'%Y-%m-%d %k:%i')
, IF(STR_TO_DATE('2023-01-27 19:10:00') > accessTime,"TRUE" , "FALSE")
FROM
access_logs
WHERE
access_logs.conference_info_id = 1
;

### To Do
1.カラムを指定する()
2.テーブルを指定する（access_logs）
3.時間調べる（1番遅い人）
4.フォーマット変更
5.講演会ごとにまとめる
6.確認

キーワード：相関サブクエリー

SELECT
conference_info_id
, accessLogId_MAX
, DATE_FORMAT(MAX(accessTime),'%Y-%m-%d %k:%i')
FROM
access_logs
WHERE
accessLogId_MAX = (
SELECT
MAX(accessTime)
FROM
access_logs AS AL2
WHERE
AL2.conference_info_id = access_logs.conference_info_id
)

GROUP BY conference_info_id
;

### To Do
1.INSERTの使い方を調べる
2.書く
3.確認
4.
5.
6.

INSERT INTO
sql_plactice_logs
(created_by, conf_name, created_at, updated_at)
VALUES
("チームC", "上妻講演会", NOW(), NOW())
;

### To Do
1.UPDATEの使い方を調べる
2.書く
3.確認
4.
5.
6.

UPDATE
sql_plactice_logs
SET
conf_info = '角田さん遅いなー'
, updated_at = NOW()
WHERE
created_by = "チームC"
;

### To Do
1.1の問題をコピーしてくる
2.問題文に沿ってカラムを書く
3.Valueを指定する
4.確認
5.
6.

INSERT INTO
sql_plactice_logs
(created_by, conf_name, conf_date, conf_time, access_time, stop_time, participants_number, created_at, updated_at)
VALUES
("チームC1", "sumida講演会", CURDATE(),ADDTIME(NOW(), '01:00:00'), NOW(), ADDTIME(NOW(), '01:00:00'), 6, NOW(), NOW())
, ("チームC2", "すみだ講演会", DATE_ADD(CURDATE() ,INTERVAL 1 DAY), DATE_ADD(NOW() ,INTERVAL 1 DAY), NOW(), ADDTIME(NOW(), '01:00:00'), 6, NOW(), NOW())
, ("チームC3", "角田講演会", DATE_ADD(CURDATE() ,INTERVAL 1 MONTH), DATE_ADD(NOW() ,INTERVAL 1 MONTH), NOW(), ADDTIME(NOW(), '01:00:00'), 6, NOW(), NOW())
;

ADDTIME(CURTIME(), '01:00:00');

### To Do
1.問題２の答えをコピーしてくる
2.本日講演の出し方を調べる
3.滞在時間を算出する
4.確認
5.
6.

UPDATE
sql_plactice_logs
SET
lecture_today =
CASE
WHEN DATE(NOW()) = conf_date
THEN 1
ELSE 0
END
, updated_at = NOW()
WHERE
created_by = "チームC"
;

lecture_today

### To Do
1.カラムを指定する
2.テーブル指定する
3.WHERE（かつ）を指定
4.確認
5.
6.

SELECT
*
FROM
enquete_answers
WHERE
conference_info_id = 3
AND
answer1 = 2
AND
answer2 = 3
AND
answer3 = 3
AND
answer4 = 3
AND
answer5 = 1
;

### To Do
1.カラムを指定する
2.テーブルを指定する
3.カラムを連結する
4.stoptimeを降順に並べ替え、10件だけ表示
5.日付のフォーマットを指定する
6.確認

SELECT
CONCAT(IFNULL(prefecture,""),' - ',IFNULL( facility,""),' / ',IFNULL(name,"")) AS profile
, DATE_FORMAT(accessTime,'%Y-%m-%d %k:%i:%s') AS accessTime
, DATE_FORMAT(stopTime,'%Y-%m-%d %k:%i:%s') AS stopTime
FROM
access_logs
ORDER BY
stopTime DESC
LIMIT 10
;

### To Do
1. カラムを指定する
2. テーブルを指定する（access_logs）
3. 都道府県ごとに表示
4. 500人以上のみ表示
5. nullのレコードの非表示
6. 確認

SELECT
prefecture
, SUM(participants_number) AS participants_number
FROM
access_logs
WHERE
prefecture NOT IN ('NULL')
GROUP BY
prefecture
HAVING
participants_number >= 500
;

### To Do
1. カラムを指定する
2. テーブルを指定する（access_logs）
3. 日付を絞る
4. IPで絞る
5. ファイアフォックスで絞る
6. 確認

SELECT
user_lists.userID
, user_lists.userPassword
FROM
user_lists
INNER JOIN
access_logs
ON
user_lists.userListId = access_logs.user_list_id
WHERE
access_logs.accessTime BETWEEN '2023-01-27 19:15:00' AND '2023-01-27 19:30:00'
AND
access_logs.hostIP = "142.53.10.72"
AND
access_logs.userAgent LIKE "%Firefox%"
;

### To Do
1. カラムを指定する
2. テーブルを指定する（access_logs）
3. アンケートログとユーザーIDリストを外部結合
4. ログインIDで絞る
5. アンケート１の解答が２
6. 終わりかな

SELECT
access_logs.prefecture
, access_logs.facility
, access_logs.name
, enquete_answers.answer1
, user_lists.userID
FROM
access_logs
LEFT JOIN
access_logs
ON
user_lists.userListId = access_logs.user_list_id
LEFT JOIN
enquete_answers
ON
access_logs.accessLogId = enquete_answers.access_log_id
WHERE
userID = "RKCNo"
AND
answer1 = "2"
;

### To Do
1. カラムを指定する
2. テーブルを指定する（access_logs）
3. テーブルを結合
4. 福岡県に絞る
5. アンケートのnullを除外
6. テスト44講演会に絞る
7. 確認

SELECT
access_logs.accessLogId
, access_logs.prefecture
, access_logs.facility
, access_logs.name
, enquete_answers.answer1
, enquete_answers.answer2
, enquete_answers.answer3
FROM
access_logs
INNER JOIN
enquete_answers
ON
access_logs.accessLogId = enquete_answers.access_log_id
WHERE
access_logs.prefecture = '福岡県'
AND
access_logs.conference_info_id = 44
;

---

todo
１．ActiveRecordでデータを指定する方法を調べる
２．試す
３．確認

ConferenceInfo.where(title: "タイトル")
ConferenceInfo.where(conferenceInfoId: [25])

todo
１．ActiveRecordでデータを指定する方法を調べる
２．試す
３．確認

#例 Discographyテーブルの1番最初のレコードを取得
ConferenceInfo.first

ToDoリスト
１．ActiveRecordでデータを指定する方法を調べる
２．試す
３．確認

ConferenceInfo.last
#blogsテーブルのidが一番大きいレコードを取得

ToDoリスト
１．ActiveRecordでデータを指定する方法を調べる
２．試す
３．確認

ConferenceInfo.find_by(confName:"テスト21講演会")

confName
テスト21講演会

ToDoリスト
１．ActiveRecordでデータを指定する方法を調べる
２．試す
３．確認

AccessLog.limit(10)

ToDoリスト
１．ActiveRecordでデータを指定する方法を調べる
２．試す
３．確認

#5つ目から3つのレコードを取得
AccessLog.offset(1900)

ToDoリスト
１．ActiveRecordでカラムを指定する方法を調べる
２．試す
３．確認

#例 Discographyテーブルのnameカラムとartistカラムのデータを取得
@discography = Discography.select('name', 'artist')
@discography = Discography.select(:name, :artist)

#例 artistカラムの値が'ももいろクローバーZ'かつreleased_dateが'2011-07-27' のレコードを取得
@discography = Discography.where(artist: 'ももいろクローバーZ', released_date: '2011-07-27')

AccessLog.select('accessLogId', 'prefecture', 'facility', 'name')

ToDoリスト
１．ActiveRecordでデータの数を表示する方法を調べる
２．試す
３．確認

AccessLog.count

ToDoリスト
１．ActiveRecordでデータの平均を表示する方法を調べる
２．試す
３．確認

AccessLog.average(:participants_number)
participants_number

ToDoリスト
１．ActiveRecordでデータの最高人数を表示する方法を調べる
２．試す
３．確認

AccessLog.maximum(:participants_number)

.maximum

ToDoリスト
１．ActiveRecordでデータの最低人数を表示する方法を調べる
２．試す
３．確認

AccessLog.minimum(:participants_number)

.minimum(カラム名)

ToDoリスト
１．ActiveRecordでデータの人数の合計を表示する方法を調べる
２．試す
３．確認

AccessLog.sum(:participants_number)

ToDoリスト
１．ActiveRecordでアクセスログテーブルの入室時間が早い順を表示する方法を調べる
２．試す
３．確認

AccessLog.order(:accessTime)
User.all.order(id: "DESC")

ToDoリスト
１．ActiveRecordでアクセスログテーブルの入室時間が早い順を表示する方法を調べる
２．試す
３．確認

AccessLog.order(accessTime: "DESC")

ToDoリスト
１．ActiveRecordでアクセスログテーブルの入室時間が遅い順を表示する方法を調べる
２．試す
３．確認

ToDoリスト
１．ActiveRecordでアクセスログテーブルのデータをランダムに１件のみ表示する方法を調べる
２．試す
３．確認
AccessLog
AccessLog.all.sample

AccessLog.where( 'accessLogId >= ?', rand(AccessLog.count) + 1 ).first
AccessLog.offset( rand(AccessLog.count) ).first
AccessLog.all.sample
AccessLog.order("RAND()").first

---

# Activerecord 2回目

## READ文③

ToDoリスト
１．アクセスログテーブルの都道府県が佐賀県のデータを表示する方法を調べる
２．試す
３．確認

AccessLog.where(prefecture:"佐賀県")
モデル名.where(カラム名: '値')

ToDoリスト
１．アクセスログテーブルの都道府県が福岡県かつ柳沢病院のデータを表示する方法を調べる
２．試す
３．確認

AccessLog.where(prefecture: "福岡県", facility: "柳沢病院")
User.where(name: "太郎", age: 25)
# nameカラムが「太郎」かつageカラムが「25」のレコード全てを取得できる。

ToDoリスト
１．アクセスログテーブルの施設名が松野病院または千田病院のデータを表示する方法を調べる
２．試す
３．確認

AccessLog.where(facility: "松野病院").or(AccessLog.where(facility: "千田病院"))
# nameカラムが「太郎」またはageカラムが「25」のレコード全てを取得できる。

User.where(name: "太郎").or(User.where(age: 25))
# nameカラムが「太郎」またはageカラムが「25」のレコード全てを取得できる。

- IN句を用いた書き方
User.where(id: [1, 5, 7])

AccessLog.where(facility: ["松野病院", "千田病院"])

ToDoリスト
１．アクセスログテーブルのユニークIDが空でないデータの数を表示する方法を調べる
２．試す
３．確認

AccessLog.count{ |uid| !uid.null? }
AccessLog.count(uid=nil)

モデル名.select("カラム名")
p array.count{ |num| !num.nil? }
モデルのコレクション.count(カラム名=nil)
AccessLog.where.not(uid: nil).count

AccessLog.where.not(uid: nil)

ToDoリスト
1. アクセスログテーブルのユーザーリストIDが18~20を表示する方法を調べる
2. 昇順にする
3. 試す
4. 確認

User.where(id: [1, 5, 7])
User.where(age: 20..29)

AccessLog.where(user_list_id: 18..20).order(:user_list_id)

User.all.order(id:)

ToDoリスト
1. アクセスログテーブルのユーザーエージェントにfirefoxという文字が含まれるデータを表示する方法を調べる
2. 試す
3. 確認

AccessLog.where("userAgent LIKE ?", "%firefox%")

ToDoリスト
1. アクセスログテーブルの集合視聴人数が25人以上のデータを表示する方法を調べる
2. 試す
3. 確認

AccessLog.where(participants_number: 25..Float::INFINITY)

AccessLog.where(participants_number: 25..)

ToDoリスト
1. アクセスログテーブルのIPアドレスが「2.181.230.81」を表示する方法を調べる
2. カラムの指定（都道府県、施設、氏名、IPアドレス）
3. 試す
4. 確認

AccessLog.where(participants_number: "2.181.230.81")

AccessLog.where(hostIP: '2.181.230.81')
.select(:prefecture, :facility, :name, :hostIP)

AccessLog.where(ip_address: '2.181.230.81')
.select(:id, :prefecture, :facility, :name, :ip_address)

User.where(gender: "male").pluck(:name)

ToDoリスト
1. アクセスログテーブルの都道府県ごとの集合視聴人数(participants_number)を集計する方法を調べる
2. 都道府県ごとの参加人数が500人以上のレコードのみを表示する方法を調べる
3. 都道府県がnullのレコードは表示なし方法を調べる
4. 表示はカラム名に都道府県名、値に集合視聴人数の合計を表示する方法を調べる
5. 試す
6. 確認
AccessLog.where.not(prefecture: nil)
.group(:prefecture)
.having("SUM(participants_number) >= ?", 500)
.pluck("prefecture, SUM(participants_number)")

AccessLog.where.not(prefecture: nil)
.group(:prefecture)
.having("SUM(participants_number) >= ?", 500)
.select(:prefecture, SUM(:participants_number))

ToDoリスト
1. 講演会名「テスト29講演会」のアクセスログを取得
2. 本番視聴のログのみを表示する方法を調べる
3. ユーザーエージェントに「Firefox」と含まれているのアクセスを除外
4. 表示はカラム名にIPアドレスのユニークな人数を表示する方法を調べる
5. 試す
6. 確認

AccessLog.where(conference_info_id: 29)
         .where("entryPage LIKE ? ", "%live%")
         .where.not("userAgent LIKE ? ", "%Firefox%")
         .select(:hostIP).distinct.count

userAgent

モデル名.select(:取得列).distinct

AccessLog.where(conference_info_id: 29)
         .where("entryPage LIKE ? AND userAgent NOT LIKE ?", "%live%", "%Firefox%")
         .select(:hostIP).distinct.count

ToDoリスト
1. アクセスログID「46」に紐づいているアンケートログテーブルのデータを表示
2. アンケートログテーブルのカラムをすべて表示
3. 試す
4. 確認

EnqueteAnswer.where(access_log_id: 46)

正解例
AccessLog.find(46).enquete_answer

ToDoリスト
1. カンファレンスインフォテーブルのカンファレンスインフォID「39」のカンファレンスインフォID、講演会名、講演会日時を表示
2. カンファレンスインフォID「39」に紐づいているアクセスログテーブルから都道府県、施設、氏名を表示
3. 試す
4. 確認

User.where(family_id:1).pluck(:name)

ConferenceInfo.where(conferenceInfoId: 39).select(:conferenceInfoId,:confName,:conferenceDate)
x
ConferenceInfo.find(39).access_log.select(:prefecture,:facility,:name)

access_log
Actress.joins(:movies).select("actresses.*, movies.*").first.title

ConferenceInfo.joins(:access_log).select("conference_infos.conferenceInfoId,conference_infos.confName,conference_infos.conferenceDate,access_logs.prefecture,access_logs.facility,access_logs.name").where(conferenceInfoId: 39)

正解例
ConferenceInfo.left_outer_joins(:access_log)
.where(conferenceInfoId: 39)
.select(
:conferenceInfoId,
:confName,
:conferenceDate,
:prefecture,
:facility,
:name
)

ToDoリスト
1. アクセスログテーブルのカンファレンスインフォIDが「3」のデータに紐づけられているアンケートログテーブルのデータを取得
2. カラムはアクセスログテーブルのアクセスログID、都道府県、氏名、アンケートログテーブルの問１の答え、問２の答えを取得
3. アンケートログテーブルにデータが無い場合はそのレコードを表示しない
4. 試す
5. 確認

AccessLog.joins(:enquete_answer)
.where(conference_info_id: 3)
.select(
:accessLogId,
:prefecture,
:name,
:answer1,
:answer2
)

ToDoリスト
1. カンファレンスインフォテーブルの講演会名「テスト14講演会」のデータを出力
2. カンファレンスインフォテーブルに紐づいているユーザーIDリストテーブルのデータも出力
3. カンファレンスインフォテーブルのカラムは全て表示、ユーザーIDリストテーブルのカラムはログインIDとパスワードのみ表示
4. SQLのクエリ回数を減らすために今回の取得したテーブルはキャッシュしておく
5. 試す
6. 確認

ConferenceInfo.joins(:user_list)
.where(confName: "テスト14講演会")
.select(
"conference_infos.*",
:userID,
:userPassword
)

ConferenceInfo.preload(:user_list)
.where(confName: "テスト14講演会")
.select(
"conference_infos.*",
:userID,
:userPassword
)

eager_load

---

### h3 230419 READ文⑤

ToDoリスト
1. カンファレンスインフォテーブルのカンファレンスインフォID「47」のカンファレンスインフォID、講演会名、講演会日時を表示
2. カンファレンスインフォID「47」に紐づいているアクセスログテーブルから都道府県、施設、氏名を表示
3. カンファレンスインフォID「47」に紐づいているユーザーIDリストからログインIDとパスワードを表示
4. 試す
5. 確認

ConferenceInfo.where(conferenceInfoId: 47)
.joins(:access_log, :user_list)
.select(
:conferenceInfoId,
:confName,
:conferenceDate,
:prefecture,
:facility,
:name,
:userID,
:userPassword
)

# ルール①を適用
A.joins([:b, :g])

# ルール②を適用
A.joins(:b, :g)

ToDoリスト
1. カンファレンスインフォテーブルのカンファレンスインフォID「21」のカンファレンスインフォID、講演会名、講演会日時を表示
2. カンファレンスインフォID「21」に紐づいているアクセスログテーブルから都道府県、施設、氏名を表示
3. アクセスログテーブルのに紐づいているアンケートログテーブルから問１の答えと問２の答えを表示
4. 試す
5. 確認

ConferenceInfo.where(conferenceInfoId: 21)
.joins(access_log: :enquete_answer)
.select(
:conferenceInfoId,
:confName,
:conferenceDate,
:prefecture,
:facility,
:name,
:answer1,
:answer2
)

Article.joins(comments: :guest)

ToDoリスト
1. アクセスログの2023年2月6日の14:00～14:15の間にアクセスされた、IP(202.237.113.26)でChromeを使って視聴している方のログインIDとパスワードを表示
2. カラムはアクセスログIDとログインIDとパスワードを表示
3. 試す
4. 確認

AccessLog.joins(:user_list)
.where(hostIP: "202.237.113.26")
.where("userAgent LIKE ?", "%Chrome%")
.where("accessTime BETWEEN ? AND ?", '2023-02-06 14:00:00', '2023-02-06 14:15:00')
.select(
:accessLogId,
:userID,
:userPassword
)

.where("列名 LIKE ?", "%値%") # 値(文字列)を含む

Pattern.where(“accessTime BETWEEN ? AND ?”, '2023-02-06 14:00:00', '2023-02-06 14:15:00')

SQL
access_logs.accessTime BETWEEN '2023-02-06 14:00:00' AND '2023-01-27 19:30:00'

ToDoリスト
1. 講演会ごとの視聴者を求める（groupby）
2. sumで視聴者数の合計を求める
3. orderbyで並び替え
4. カラム指定
5. 試す
6. 確認

上位１０位までに制限する例
TestModel.limit(10).order('sum_score desc').group(:user_id).sum(:score)

AccessLog.all.order(participants_number: 'desc')
.group(:conference_info_id)
.sum(:participants_number)

AccessLog.select('sum(participants_number) as tot')
.order('tot desc')
.group(:conference_info_id)
<!-- .sum(:participants_number) -->

AccessLog

AccessLog
conference_info_id
participants_number

Job.group(:user_id).select('SUM(total_days) as tot').order('tot desc')

---

ConferenceInfo.joins(:access_log)
.group(:conferenceInfoId)
.select('sum(participants_number) as tot', 'conferenceInfoId')
.order('tot DESC')

---

ToDoリスト
1. 講演会の視聴者数ランキング1位（多い方）のアクセスログを全て表示
2. 試す
3. 確認

AccessLog.select('select('sum(participants_number) as tot')
.order('tot desc')
.group(:conference_info_id)
.limit(1) as first')
.where(conference_info_id = first)

conference_info_id

AccessLog.select('sum(participants_number) as tot').order('tot desc')
.group(:conference_info_id)
.limit(1)

AccessLog.select('sum(participants_number) as tot').order('tot desc')
.group(:conference_info_id)
.limit(1)

ConferenceInfo.joins(:access_log)
.group(:conferenceInfoId)
.order('SUM(participants_number) DESC')
.first.access_log

---

ToDoリスト
1. 入室時間が「2023-02-08」でライブ配信のアクセスログを表示
2. 参加登録の都道府県がnullの物は表示しない
3. 参加登録の都道府県ごとに見たとき、アンケートログの問１の答えが「1」と回答された数が「２」以上の都道府県を表示
4. カラムはアクセスログテーブルの「アクセスログID(nullでok)」「都道府県」とアンケートログテーブルの
「都道府県ごとの問１の答えの数」を表示
5. 試す
6. 確認

AccessLog.joins(:enquete_answer)
.where('accessTime LIKE ?','%2023-02-08%')
.where('entryPage LIKE ?','%live%')
.where.not(prefecture: nil)
.group(:prefecture)
.having('count(answer1 = 1) >= 2')
.select(:accessLogid, :prefecture, "count(answer1 = 1)")

.where.not(prefecture: nil)

ToDoリスト
1. データを作成するメソッドを調べる
2. 試す
3. 確認

SqlPlacticeLog.create(conf_name:'上妻講演会',created_by:'チームC')

ToDoリスト
1. データの更新方法を調べる
2. 試す
3. 確認

SqlPlacticeLog

#モデル名.update(カラム名: データ)で保存されます。
#update前にfindでupdateをするデータを取得します。

#以下が例です。
post= Post.find(1)
post.update(name: "記事2", title: "higehige")

SqlPlacticeLog.find(84).update(conf_info: "スミダマーン")

ToDoリスト
1. 問１をコピーしてくる
2. データ作成者にチーム名を入力１件目、２件目同様
3. 講演会日に１件目は本日の日付、２件目は明日の日付
4. 講演会時間に１件目は現在時刻、２件目は現在時刻を明日の日付にしたもの
5. その他のカラムはNullとする
6. 試す
7. 確認

SqlPlacticeLog.create(conf_name:'上妻講演会',created_by:'チームC')

users テーブルに 2つ のレコードを保存する例を考えてみます。
User.create(
[
{
name: 'taro',
age: 20
},
{
name: 'hanako',
age: 25
}
]
)

SqlPlacticeLog.create(
[
{
created_by: 'チームC',
conf_date: Time.zone.today,
conf_time: Time.now
},
{
created_by: 'チームC',
conf_date: Time.zone.tomorrow,
conf_time: Time.now + 24 * 60 * 60
}
]
)

>> Time.zone.today
=> Sat, 25 Feb 2017
>> Time.zone.yesterday
=> Fri, 24 Feb 2017
>> Time.zone.tomorrow
=> Sun, 26 Feb 2017

Ruby
>> time = Time.now => 2017-02-25 12:18:31 +0900
1
2
>> time = Time.now
=> 2017-02-25 12:18:31 +0900

Ruby
>> Time.now + 24 * 60 * 60 => 2017-02-26 13:18:59 +0900 >> Time.now - 24 * 60 * 60 => 2017-02-24 13:19:10 +0900
1
2
3
4
>> Time.now + 24 * 60 * 60
=> 2017-02-26 13:18:59 +0900
>> Time.now - 24 * 60 * 60
=> 2017-02-24 13:19:10 +0900

ToDoリスト
1. 本日のものを条件指定する
2. lecture_todayをtrueに更新する
3. 試す
4. 確認

SqlPlacticeLog.where(conf_date:Time.zone.today, created_by: 'チームC').update(lecture_today: true)

AccessLog.where(prefecture: "福岡県", facility: "柳沢病院")

ToDoリスト
1. 自分のチームが作成したレコードを絞る
2. 削除する
3. 試す
4. 確認

SqlPlacticeLog.where(created_by: 'チームC').update(lecture_today: true)

SqlPlacticeLog.where(created_by: 'チームC').destroy_all

---

<%% sumida = ConferenceInfo.left_outer_joins(:access_log).where.not(access_logs:{name: nil}).group(:confName)
.select(
:confName,
:conferenceDate,
:name
) %>
<% each do |senya|%>
<div>
<%= senya.confName %>
<%= senya.conferenceDate %>
<%= senya.name %>
</div>

div{
display:flex;

}
<% end %>

ConferenceInfo.left_outer_joins(:access_log).where.not(access_logs:{name: nil}).group(:confName)
.select(
:confName,
:conferenceDate,
:name
)

where.not(uid: nil)
.group(:confName)

[{"conferenceInfoId":null,"confName":"テスト10講演会","conferenceDate":"2023-02-03","name":"佐伯 南里"},{"conferenceInfoId":null,"confName":"テスト11講演会","conferenceDate":"2023-01-24","name":"津田 幸樹"},