データベース - にゃん吉一代記

データ その8



データベースの続きである。
今回は、テーブルからクエリにデータを取り込んでみよう。

デザインビューを使ってもいいが、ウィザードを使ってテーブルをそのままクエリに取り込んでおけば、そのクエリを基にしてクエリを作ることもできる。これも、やり方はいろいろある。

070.png

福島県の郵便番号のデータを格納したBASEを開くとこのようなページになる。
テーブルは現在は1つだが、データによって多くのテーブルを取り込むことがある。

余談であるかもしれないが、データベースに限らず、パソコンにとって日本語というのは、厄介なものだろう。
例えば、「まぐろ」を例にとってみよう。
例が適当かどうかは、何も考えていないので、悪しからず。

英語で、「まぐろ」を表現すると、「Tuna」である。

日本語だと、
「まぐろ」
「マグロ」
「マグロ」
「ツナ」
「ツナ」
「鮪」

これは、全て「まぐろ」ではあるが、機械に同じものか同じものではないか識別させるのは、非常に難しい。
人間と機械は違うのだ。

さて、続きだ。

071.png

左の、クエリをクリックすると、この画面になる。
今回は、中央の「ウィザードを使用してクエリを作成」で、クエリに取り込んでみよう。


「ウィザードを使用してクエリを作成」をクリックすると、このような画面になる。

072.png

ここで、クエリで使うフィールドなどを選択してクエリを作成する。
今回は、テーブルをクエリに取り込むだけなので、全てを選択してもいいが、とりあえず練習のために必要なフィールドだけを取り込んでみよう。


073.png

中央の矢印を使って左から右に移動させればいい。
処理を早くさせようとすれば、右に持っていくフィールドは少ないほうがいいかもしれないが、きちんと作られたデータベースなら、全てのフィールドをクエリに持っていっても動作は、そんなに重くならない。

クエリで必要なフィールドを選んで、「次へ」をクリックする。


074.png

クエリでの並び順の指定ができる。
データベースの抽出の動作は、そんなに重くないので特に並び順を指定しなくても問題ない。
そのまま、「次へ」をクリックする。


075.png

なんらかの抽出条件を指定したい時は、ここで指定する。
このあたりの使い方は、少し前の記事でも書いてある。
今回は、抽出条件をつけないで、クエリを作成する。
そのままで、「次へ」をクリックする。

076.png

エイリアスの画面だ。
エイリアスは、別名である。フィールド名をここで変更することができる。
必要に応じて別名にすればいいが、きちんとしたフィールド名をつけておけば、ここで別名をつける必要もない。
必要に応じて使おう。
設定できたら、「次へ」をクリック。



077.png

最後に、概要が表示される。
この画面は、抽出方法なども表示されるので、デザインビューを使う時に参考になる場合もある。

今回は、そのまま、「完了」をクリックする。


078.png

このような、クエリが表示される。



079.png

BASEに新しいクエリができている。








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最近、腹筋運動用のツールが流行っている。
楽しく腹筋運動だ。










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データ その7



フリーのOfficeソフトであるOpenOfficeを使って、データベースについて書いているのである。
たぶん、データベースと言われても、ピンと来ないだろう。
個人的に使うデータなら、現在のパソコンの能力であれば表計算ソフトでも管理できる。
しかし、仕事で使うデータとなると、個人的なものとは言いがたい。
例えば、エクセルなどの表計算ソフトを使ったデータであったとしても、使う人にしかわからない設定や検索の仕方によって抽出されるものが違うものなどはデータベースと言えるだろうか。
表計算ソフトと違ってデータベースソフトは、なじみが薄い点はあると思うが、データベースでの規則性をわかっていれば表計算ソフトでも、ある程度使えるデータを作ることができる。

概念を聞くより、自分でやってみたほうが理解は深まるだろう。
にゃん吉は、通常はマイクロソフトのアクセスを使っているが、今回はOpenOffice BASEを使って記事を進めている。
データベースソフトも個々に違いがあって、使い慣れないもので記事を書くのは難しいのだが、お金のかかるソフトで練習というのもつらいので、このまま進めてみる。

OpenOffice

OpenOfficeは、↑からダウンロードできる。
マイクロソフト・オフィスとはちょっと違った使い方になっていることもあるが、マイクロソフト・オフィスの多くのファイルを開いたり編集したりできる。ワープロ・表計算・プレゼンテーション・データベースなども入ったフリーとは思えないソフトだ。OpenOfficeで作った文章などを直接、PDFにエクスポートできる機能も以前から備えている。あまりに古いパソコンでは動作が遅いかもしれないが、文書作成や表計算では、普通の速度で動作すると思う。
注意ソフトのインストールや使用は全て自己責任でお願いする。なにか不利益があっても管理者は一切の責任を負わない。

さて、いきなりデータベースといっても使い方も全くわからないだろう。
今回は、概念などは放置して、データを取り込むことをやってみよう。

Web上にも、いろいろなデータがあるが、今回も郵便局さんお郵便番号データを借りてみる。

日本郵便 トップページ

上記より、「郵便番号を調べる」→下の方まで下がって、「郵便番号データのダウンロード」で、データのあるページに辿り着く。
今回は、住所の郵便番号(CSV形式)から、「読み仮名データの促音・拗音を小書きで表記するもの 例:ホッカイドウ」を使ってみよう。さらにアクセスすると県別や全国一括のデータが出てくる。全国一括はデータが多すぎて練習用に向くとも思えないので、どこかの県のデータをダウンロードしてみる。

深い意味も意図もないが、福島県のデータをダウンロードしてみる。
マウスのポインターがたまたま、そこにいたというだけのことだ。

fukushimaDR.png

県名をクリックすると圧縮ファイルのダウンロードの画面になる。適当な場所に保存しよう。
「.zip」は自己解凍ファイルなので、解凍ソフトがなくても解凍できる。
適当な場所に解凍する。

csv.png

CSV 「.csv」は、comma-separated valuesの略である。いろいろなソフトで開くことができる、カンマ区切りのテキストファイルだ。
データ変換用のデファクト・スタンダード(de facto standard)として昔からよく使われている。
郵便局のデータも、このCSVで作られている。
OpenOfficeがインストールされているパソコンでは、絵のようなアイコンで表示されるだろう。マイクロソフト・オフィスなど他のオフィスソフトが入ったパソコンでは、エクセルなどの拡張子で表示されるかもしれない。

そのまま開いてみる。
OpenOfficeがインストールされたパソコンだったら、Calcという表計算ソフトでファイルが開く。
別のファイルで開くようだったら、ファイルを開くソフトを指定してやってCalcで開けばいい。

060.png

確認すると、1行目からデータが入力されている。
このままでは、フィールド名がついていない形となる。
BASEのテーブルにインポートするには、フィールド名がついていたほうが楽なのでここでフィールド名をつけておこう。


郵便局のサイトに戻って、「郵便番号データの説明」を読んでみよう。
------------------------------------------------------
この郵便番号データファイルでは、以下の順に配列しています。
全国地方公共団体コード(JIS X0401、X0402)……… 半角数字
(旧)郵便番号(5桁)……………………………………… 半角数字
郵便番号(7桁)……………………………………… 半角数字
都道府県名 ………… 半角カタカナ(コード順に掲載) (注1)
市区町村名 ………… 半角カタカナ(コード順に掲載) (注1)
町域名 ……………… 半角カタカナ(五十音順に掲載) (注1)
都道府県名 ………… 漢字(コード順に掲載) (注1,2)
市区町村名 ………… 漢字(コード順に掲載) (注1,2)
町域名 ……………… 漢字(五十音順に掲載) (注1,2)
一町域が二以上の郵便番号で表される場合の表示 (注3) (「1」は該当、「0」は該当せず)
小字毎に番地が起番されている町域の表示 (注4) (「1」は該当、「0」は該当せず)
丁目を有する町域の場合の表示 (「1」は該当、「0」は該当せず)
一つの郵便番号で二以上の町域を表す場合の表示 (注5) (「1」は該当、「0」は該当せず)
更新の表示(注6)(「0」は変更なし、「1」は変更あり、「2」廃止(廃止データのみ使用))
変更理由 (「0」は変更なし、「1」市政・区政・町政・分区・政令指定都市施行、「2」住居表示の実施、「3」区画整理、「4」郵便区調整等、「5」訂正、「6」廃止(廃止データのみ使用))
------------------------------------------------------
この説明に沿って、フィールド名を適当につけておいたほうが、インポートした後で使いやすい。

061.png

行を挿入してフィールド名を入れた。

さて、BASEにインポートだ。
インポートのやり方もひとつだけではない。
もっと手っ取り早い方法があるかもしれない。
そこは、いろいろ調べてみよう。

062.png

新規でBASEを開くと、データベースウィザードから始まる。
今回はダウンロードしてきたデータベースを取り込みたいので、既存のデータベースに接続にチェックを入れる。

063.png

CSVは、テキストのデータなので、プルダウンからテキストを選択する。
上の絵はしたの方がちょん切れてしまったが、下から3つめにテキストがある。
テキストを選択したら、「次へ」をクリックする。

テキストファイルとの接続のセットアップの画面になる。
ここで、カンマ区切りファイル(CSV)をチェックして、先ほど保存したCSVの場所を指定する。

067.png

フィールドの区切りはタブが見やすいと思う。
区切りは、いろいろなもので区切ることができるので適当に試してみよう。
設定できたら、次へをクリックする。


065.png

この後、編集できるようにしてデータベースを保存させる。


わからないことがある時は、ヘルプを読もう。
ヘルプの内容にヘルプが欲しい時が多いかもしれないが。

完了を押すと、保存場所とファイル名を聞いてくる。
適当な場所に、適当なファイル名をつけて保存する。


066.png

保存後にデータベースの編集画面が出てくる。
先ほど取り込んだファイルがテーブルとして、取り込まれている。


068.png

テーブルを開くと、データが出てくる。
ここに、他のデータもインプットして、データを組み合わせて使ったりすることも可能だ。

テーブルのデータは、最初の頃にやったように自分で入力することも可能だし外部から取り込んでくることも可能だ。
郵便番号のデータベースのように、フィールドの設定がきちんとしていれば、データは完全にインポートされるが、数字ばかりのフィールドに文字が入っていたりすると、インポートできないデータができる場合もある。


疲れたので、本日はここまで。





旅行に便利そうなスーツケースだ。
お盆休みの前に掲載すればいいのだが、今頃になって掲載している。
目に付いたのだ。






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データ その6



データベースである。
フリーのオフィスソフト、OpenOfficeのBASEを例にして進めている。


前回まで、ウィザードを使ったクエリについて書いていたが、ちょっと復習の時間である。
ちなみに、ウィザードというのは、もともとは、魔法使いのことだ。
ソフトなどの案内に沿って、入力していくだけでソフトを使える。
自分で関数などを、いちいち入力しなくてもソフトが使えるから魔法なのである。
最近は、いろいろなソフトで、ウィザードが準備されている。
最終的には、クエリなどはデザインビューを使って直接、操作するほうが早くなるが、それは後で考えるとしよう。


クエリウィザードの復習をしようかと思ったが、その前にテーブルから復習しておこう。

052.png



テーブルである。
ぱっと見ると、エクセルなど表計算のシートと同じような感じだ。
実際に、そんなに違ったものではないが、同じではないのである。


上に、ナンバーとか名前とか、日付とか書いてある部分がフィールドと呼ばれる部分になる。

表計算ソフトとデータベースの大きな違いとして、表計算ソフトの場合は、同じ行にあるセルでも、同じ列にあるセルでも、それぞれのセルごとに、どのような書式設定でもできる。ところが、データベースの場合は、フィールドごとに書式が設定されるところが大きな違いである。



050.png

これは、フィールドの設定をする画面となる。


053.png

この図で言うと、

ナンバー    整数 自動入力
名前       テキスト
日付      日付
価格       実数
購入先     テキスト

それぞれの中にも、さらにいろいろな条件をつけることができる。
様々な条件は、入力する人にとっては制約となることも多いが、これはデータとして多くのものを集めるためには仕方のないことなのだ。例えば、多くの電話番号がひとつのフィールドの中にあるとする。エクセルなど表計算でも同じようにデータを入力することは可能である。データベースの場合は、同じフィールド内に電話番号を入れるとすれば、数字以外のものは入らないようにできる。表計算の場合は、セルの書式をそれぞれ変えてしまえば、数字以外のものでも入力することは可能だ。データというものは、できるだけ整理してフィールドに入力される値は統一性のあるものでなければならない。なぜかといえば、データベースではデータを抽出するだけではなく、いくつかのデータを組み合わせて、精度の高いデータにしたり、分析したりする場合もある。その時に入力されている個々のデータが好き勝手に入力されていたのでは、正しいデータとして機能させることはできない。
何かに番号をつけていくとする。「000100」と「100」は数字としては同じものであるが、文字としては異なるものなのだ。表計算でセルの書式を、標準にしていると、「000100」と入力しても、セルには「100」と表示されるのが普通だ。セルの書式設定を文字列にしておくと、「000100」は、「000100」とセルに表示される。検索をかけた時に、「100」と「000100」は同じものとして見てくれないことがある。そうなると、同じナンバーであっても意味が違ってくるのだ。曖昧さを増やせば増やすほど正確なデータからは遠ざかっていく。コンピュータにとっては、なおさらである。

データベースを知っている人であれば、表計算ソフトでも、これらの約束事を守って入力しようとする。
そして、それが結果的には使えるデータとなっていくと思う。

表計算ソフトで作るデータは、それぞれのシートのデータである場合が多いが、データベースのデータは1つのテーブルのみのデータではなく、他の多くのテーブルとも組み合わせることが可能なデータであることが多い。抽出したり組み合わせたり分析したりするためには、データに規則性が必要なこともわかると思う。

テーブルや、クエリの下に、「候補」というものがある。これが候補となるデータの数だ。
表計算とは違って、抽出されたデータの数などは簡単にわかるようになっている。

今回の説明の意味は、わかりにくいだろうと思う。
どのように説明すれば、わかりやすいかと思いつつ書いているが、自分がやることと説明を書くことは違うとわかる。

入力時に少し考えれば、先々のデータとして役に立つが、入力する人の都合のみでデータを蓄積しても、使えないデータになってしまうことが多い。多くのデータがもっていないことになっているのではないかと思うのである。
データベースは制約が多いと感じるかもしれないが、制約があるからこそ、きちんとしたデータになるのではないかと思う。
例えば、郵便局が公表している郵便番号のデータを確認してみてほしい。
郵便番号は、7桁で「-」は入れていない。
これは、見易さよりも正確さを重視した結果ではないかと思う。

さて、次回はクエリの復習の予定である。





暑い時期は炭酸水が、よく売れているらしい。
昔のソーダ水は、常温の水に粉末を入れるだけであった。
それでも冷たく感じていた日々が懐かしい。






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データ その5



データベースの使い方である。
詳しい使い方は難しいところも多くあるので、専門のサイトや書籍にお任せなのだが、ここでは表計算でデータを使う時に知っておいたほうがいいことを覚えてもらいたいのと、データベースを使っていれば、それらの約束事もおぼろにではあっても覚えていけることを知ってもらいたいのだ。そして、データベースで使えるデータを作っていけば、後々でデータが増えても活用が簡単なことも知ってほしい。
例えば、エクセルなどではセルに色づけしたりセルにメモを挿入することもできるが、データベースではそのような観点はない。でも、多くのデータを早く扱うにはデータベースが便利だ。
データベースといえば、マイクロソフト・オフィスでは、アクセスなのだが、これはわりと高い。オフィス・パーソナルには入っていない。でも、無料で使えるソフトもあるのだ。今回は、フリーのオフィスソフト。OpenOfficeを使っている。OpenOfficeには、BASEというデータベースが装備されている。マイクロソフト・アクセスとも多少の互換性はある。普段はアクセスを使っているのでBASEを使っての説明は難しいところもあるのだが、フリーソフトが大好きなので、これで進めている。

さて、クエリの続きである。


022.png

クエリウィザードを使ってクエリを作っている。データの抽出である。
条件に合うデータを抜き出して表示させることなのだが、ウィザードを使うのは、最初は楽だが、少しわかってくるとデザインビューでもっと簡単にクエリを使えるようになる。と思う。なんせ、アクセスではないので、にゃん吉も始めての経験なのだ。

前回、ウイザードを使った検索条件の前半を説明したので、今回は後半について。

次のもの以下である 普通は数値などで使う。たとえば、1000番まで順位を付けておいて上位500人を抜き出すとか。以下ということなので、条件の数も含まれる。神奈川県の郵便番号で、「2500000」以下のものを抜き出してみると、

023.png

左下の候補と書かれている部分が、ここで抽出されたデータの総数となる。
神奈川県の郵便番号すべての時は、候補数は、2286となっていた。
「2500000」以下の数の郵便番号は、1528の候補数となる。

次のもの以上である これも数値などを抜き出す時に使用される。先ほどの以下であるの反対だ。

024.png
 
上のように条件を書き込んで抽出させる。抽出の条件はいくつかの項目にすることも可能だ。

025.png

「2500000」以上の数の郵便番号は、759となっている。
先ほど、以下で抽出された候補数、1528と合算すると、2287となり、総数より、1多くなる。
これは、どちらの抽出データにも、「2500000」が含まれているからである。
以上、以下で指定する場合には、指定した数も含まれる。これを避けたければ、片側の抽出条件を変えてやればいい。
「2500000」以下と、「2500001」以上で抽出するか、
「2500000」以上と、「2500000」より小さいとか、いろいろな方法はある。

次のもの(like) ○○のようなものを抽出するという条件である。正確さには欠けやすういので数値などの抽出では使わないが、文字などからデータを抜き出すのは便利である。

実際に使ってみよう。
フィールドの「市町村区」の中から横浜市を抜き出したいとする。

026.png

検索条件に「横浜市」と入力して抽出すると、

027.png

データが無いことになっている。
この条件では、フィールドが「横浜市」しか抽出できない。「横浜市神奈川区」は「横浜市」と全く同じではない。
データベースは、こういう区別を厳密にする。

今回は、前方一致で検索したい。
そういう時には、「*」(アスタリスク)を使う。

028.png


この条件でクエリを作成すると、

029.png

「市町村区」が、「横浜市*」で前方一致するデータが、935抜き出されたクエリが作成された。


次のものではない(not Like)

次のものの逆である。

フィールドは、「市町村区」を選び、検索条件は「次のものではない(not like)」を選ぶ、値は、「横浜市*」でクエリを作成する。

030.png

候補数は、1351となる。


この使い方は、データベースの種類によって若干、異なる場合もあるが、基本的なところを押さえていけば、いろいろな抽出ができるようになる。



031.png

この条件でクエリを作ると、「横浜市*」の中で「○○町」となっている地名を抜き出している形となる。
あくまで郵便番号のデータベースの中のということわりはつく。


032.png

抽出されたデータだ。
このあたりを、うまく使えるようになってくると、いろいろな形でデータを抜き出すことが可能になってくる。
BASEや、アクセスの場合、データの候補数が下に表示されるので総数と比べたり逆の条件で検索をかけたりすると、きちんと抜き出せているかどうかの概略はわかる。



033.png

034.png

神奈川県内で市町村区より後の住所で、「追分」という文字が入っているものを抽出してみた。
川崎市と平塚市に、1つずつ郵便番号が与えられているデータが存在しているとわかる。


nullである どこかのフィールドを対象として、値の入っていないデータを抜き出す。
このままのデータでは、null値はないので、ちょっとテーブルに手を加えて抽出してみよう。


035.png

郵便番号のフィールドに値の入っていないデータを抜き出そうとしている。
郵便番号のデータなので、本来はNull値はない。


036.png

それでも、何もないのは寂しいので、テーブルのデータをひとつ増やして郵便番号を入力しないデータを作った。
Null というのは、そこにデータが入っていないということだ。

null でない データが入っていれば抜き出される。
ここで、ひとつ気をつけなければならないことがある。
このデータベースでは、「 (スペース)」も値として認識される。


041.png

今回、抽出に使うテーブルである。
No.2の、博多の塩のところの購入先は空白のようである。
でも、実はこのフィールドには「 (半角スペース)」が入っている。


038.png

購入先を、「nullではない」の条件で抽出する。


039.png

このように、スペースも値として認識されてしまう。
コンピュータにとっては、スペースも文字も同じデータなのだ。



040.png

スペースを消去したテーブルから同じ条件で検索する。
このように、null値のデータは除かれて抽出される。


本日は、ここまで。
これだけ画像を挿入すると、パソコンの動きも悪くなって疲れる。
WindowsXPの、10.1インチのラップトップで更新しているのである。
そういえば、画像の幅が全く揃っていない。
でも、わかればいいや。




ワンダーコアである。
腹筋マシンなのだ。
盆休みにお腹が大きくなったら買ってみようかと考えているのである。





ロータイプのパソコンデスクで、モニターアーム対応のものがないかと探しているのである。
現在のパソコンデスクは、物置と化してデスクトップは、動画を見るためだけに使われている。
モニターは、モニターアームに取り付けているので、楽にいろいろな方向に向く。
おかげでパソコンデスクを使うことが、ほとんどない。
現在も、食卓で使う台にノートパソコンを置いて更新中だ。



さすがに夏は、そのままではかわいそうなので昔買ったクーラーで冷やしてやっている。
ファンがひとつだけの安いモデルだが、周辺の熱さがまったく違う。
もう、7年以上も使っているご高齢のパソコンなので少しはいたわらないと。
いくつかパソコンはあるが、このノートパソコンに壊れられると最も困りそうだ。





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データ その4



データベースでできる最も役立つと思われる部分が、データの抽出やリレーションだろう。
これは、クエリと書かれたところで使うことができる。
フォームやレポートは、個人的に使用するなら、あまり深く覚えなくてもいいと思う。
抽出やデータの表示非表示は、アクセスやベースを使えば、テーブルのデータはそのままで必要なものだけを抜き出せる。
ひとつのデータのために、いくつものファイルが必要にならない。
パソコンの動作も重くなりにくい。


010.png

例を示すために、郵便局のホームページから、神奈川県の郵便番号データをダウンロードしてきた。
全国一括でもいいのだが、ちょいとデータが重くなる。
あまりに多すぎるとわかりにくいし。


011.png

クエリを選択する。
まだ何も作っていないので下のウインドは何も表示されていない。
ここでクエリを作る。

慣れない内は、ウイザードを使って検索条件や表示条件を入力するほうが、わかりやすいだろう。


012.png

左には選択したテーブルのフィールドが表示されている。
ちなみに、郵便局のデータにはフィールド名が付いていないので適当なフィールド名をつけてやらないと後で迷う。
後にやるかもしれないリレーションの時には、このあたりをきちんとしておかないと、せっかくのデータが使えないものになる。
最初のちょっとした手間が、あとあとで役に立つのだ。


013.png

ウイザードでは、最初にテーブルの中の必要なデータのみをクエリ内のデータとして選ぶことができる。
必要なデータのみを図のようにクエリ内のデータに中央の矢印を使って移す。
ここで利用したデータもテーブル内から消えるわけではない。
失敗したなら、やりなおせばいいので気楽にやってみよう。


014.png

そのまま完了を押すと、テーブル内の全部のデータがクエリとなって完成する。
左下にレコードと書かれてある部分が、このクエリの総数である。
抽出すると当然、数は減っていく。


015.png

次へを押すと、データの並べ替えの基準が出てくる。
何かの順に並べたければ使えばいが、ここではそのまま次に進もう。


016.png

次が、抽出のウイザードになる。
選択したフィールドに条件に合うデータがあれば、それを抽出するのだ。
この時に、選択の条件を間違って入力すれば正しく抽出できないので注意しよう。

文字は抽出条件として適するものではないので、何らかの数字などに置き換えるほうが確実だが、データがきちんとしていれば、それなりに抽出できる。

この時の抽出条件の意味を知らないと、抽出は難しい。
次のものに等しい  フィールドのデータと全く同じものを抽出する。
例えば、フィールドの市町村区に条件を入力するとしたら、「横浜市神奈川区」と条件を入力すれば、いくつかのデータが抽出されるが、「横浜市」とだけ入力したのでは、データは抽出されない。

017.png

フィールド市町村区に、「横浜市神奈川区」と入力して、次のものに等しいで抽出したクエリである。
レコードは、79となっている。


次のものに等しくない フィールドのデータと全く同じもの以外を抽出する。
これは、等しいの逆で、全く同じもの以外を抽出するのである。「横浜市神奈川区」と入力すれば、横浜市神奈川区のみが除外されたデータを抽出する。

018.png

フィールド市町村区に、「横浜市神奈川区」と入力して、次のものに等しくないで抽出したクエリである。
レコードは、2207となっている。

最初に条件なしで作ったクエリのデータは、2286であった。横浜市神奈川区のデータは、79。
横浜市神奈川区以外のデータは、2207。
足し算をしてみれば、データが正しく抽出されているかどうかの目安となる。

次のものより大きい 数で抽出するための条件である。
郵便番号では、数を競わせて抽出しても意味がない。
財務的なデータでは役に立つ抽出である。

神奈川県の郵便番号は、「210-0000」から「259-1335」までのようである。
このデータベースは郵便番号の「-」は省略されている。
あとで付けることもできるが、今回は「2500000」より大きいものを抽出してみよう。

019.png

フィールド郵便番号、抽出条件は次のものより大きいで、値に2500000を入力して抽出したクエリだ。
データは、758である。

次のものより小さい 数で抽出するための条件である。
先ほどの逆の条件になる。

020.png

フィールド郵便番号、抽出条件は次のものより小さいで、値に2500000を入力して抽出したクエリだ。
データは、1527である。

さきほどのデータは、758で今回のデータは、1527である。
足し算すると、2285となり、データがひとつ足りない。

021.png

これは、どちらのデータにも、「2500000」が含まれていないからである。

抽出の条件は、きちんと決められるので注意しないと、データとして役立たなくなることもある。
たとえば、月に100万円以上の売上げの社員に、ご褒美を出すときに売上高で抽出をかけて、「100万円より大きい」で抽出すると、ちょうど「100万円」の売上げの社員は除外されてしまう。


疲れたので、本日はここまで。






もうすぐ夏休みなのである。
夏休みの過ごし方も考えるのである。






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Author:天乃にゃん吉
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