【SQL脱初心者】「ネスト地獄」にさようなら。WITH句（共通テーブル式）でクエリを劇的に美しくする方法

公開日: 2025年11月29日

前回の記事で、便利な「サブクエリ」について解説しました。 しかし、サブクエリには一つだけ大きな弱点があります。それは、「使いすぎると、SQLが『ネスト地獄』になり、絶望的に読みづらくなる」ことです。

FROM (SELECT ... FROM (SELECT ...)) のようにカッコが幾重にも重なったSQLは、書いた本人でさえ、翌日には解読不能になってしまいます。

そこで登場するのが、今回の主役「WITH句（共通テーブル式 / CTE）」です。 これを使うと、複雑なサブクエリを「名前付きの部品」として切り出し、SQLを上から下へと、物語を読むように記述できるようになります。 現場で「読みやすいSQLを書く人」と評価されるための、必須スキルです。

😱 問題：サブクエリによる「ネスト地獄」

まず、WITH句を使わない場合の「読みにくいSQL」を見てみましょう。 「各部署ごとの平均給与を出し、その平均より高い給与をもらっている社員をリストアップする」というクエリです。

-- サブクエリを使った書き方（視線が行ったり来たりする）
SELECT
    e.name,
    e.salary,
    d.avg_salary
FROM employees AS e
INNER JOIN (
    -- ここで部署ごとの平均を計算している（ネスト！）
    SELECT department_id, AVG(salary) AS avg_salary
    FROM employees
    GROUP BY department_id
) AS d ON e.department_id = d.department_id
WHERE e.salary > d.avg_salary;
        

この書き方だと、メインの処理の途中に、突然集計ロジックが割り込んでくるため、構造を理解するのに脳のメモリを消費します。

✨ 解決：WITH句で「部品」を先に定義する

同じ処理を、WITH句を使って書き直してみましょう。 WITH 名前 AS (クエリ) と書くことで、そのクエリ結果に名前を付け、一時的なテーブルとして扱うことができます。

-- WITH句を使った書き方（上から下に読める！）

-- 1. まず「部署ごとの平均給与」という部品を作る
WITH dept_avg AS (
    SELECT department_id, AVG(salary) AS avg_salary
    FROM employees
    GROUP BY department_id
)

-- 2. 作った部品を使って、メインの検索を行う
SELECT
    e.name,
    e.salary,
    da.avg_salary
FROM employees AS e
INNER JOIN dept_avg AS da ON e.department_id = da.department_id
WHERE e.salary > da.avg_salary;
        

🔥 応用：複数のWITH句を繋げる

WITH句は、カンマで区切っていくつでも定義できます。 これにより、複雑な多段階の集計も、驚くほどスッキリ記述できます。

WITH 
    -- 1. 2024年の注文データを抽出
    orders_2024 AS (
        SELECT user_id, amount FROM orders 
        WHERE order_date BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-12-31'
    ),
    -- 2. ユーザーごとの合計金額を計算（1の結果を利用！）
    user_totals AS (
        SELECT user_id, SUM(amount) AS total_spent 
        FROM orders_2024
        GROUP BY user_id
    )

-- 3. 最終結果：合計10万円以上の優良顧客リスト
SELECT u.name, ut.total_spent
FROM users u
JOIN user_totals ut ON u.id = ut.user_id
WHERE ut.total_spent >= 100000;
        

まるでプログラミング言語で変数を定義していくように、段階的にデータを加工できていますね。 これをサブクエリだけで書こうとすると、恐ろしいことになります…。

🤖 AIに、スパゲッティコードを「リファクタリング」させる

もし、あなたの手元に、サブクエリが何重にもネストされた読み解けないSQLがあるなら、AIコード解説ツール「SerchCode Pro」の出番です。

「このSQLを、WITH句を使って読みやすくリファクタリングして」 そうAIに依頼してみてください。 AIは、複雑に絡み合ったロジックを解きほぐし、意味のある単位でWITH句に切り出し、美しいクエリに書き換えてくれます。 それは、単なる書き換えではなく、「論理的な思考の整理」そのものです。

まとめ：SQLも「読みやすさ」が命

「動けばいい」という段階を卒業したら、次は「読みやすさ」にこだわりましょう。

• 複雑なサブクエリは、WITH句で外に出す。
• 処理を「部品の定義」と「メインの処理」に分ける。
• AIを使って、既存のクエリをリファクタリングする習慣をつける。

WITH句を使いこなせば、あなたのSQLは「解読が必要な暗号」から「誰でも読める仕様書」へと生まれ変わります。 ぜひ、SQL道場で練習してみてください！