はじめに｜この記事で得られる価値
SQLで重複データを除外したいのに、DISTINCTやGROUP BYだけでは思った通りに動かない――そんな悩みを持つエンジニアは少なくありません。
日々の開発現場で「なぜ重複が消えない？」「どの方法が最適？」と迷うことも多いはずです。
検索してもDISTINCTやGROUP BYの違い、パフォーマンスの差、サブクエリやROW_NUMBERの使い分け、Spring BootやJPA連携時の落とし穴など、断片的な情報ばかりで判断に迷うことも。
本記事では、SQL重複除外のベストプラクティスを、公式情報やFAQ、比較表、サブクエリ・ROW_NUMBERの活用まで体系的に解説。
現場で役立つ実装例と検証データを交え、あなたの「なぜ？」に答えます。
SQL重複除外の基本
DISTINCT・GROUP BY・ROW_NUMBERの定義と違い
SQLで重複除外を行う代表的な方法は「DISTINCT」「GROUP BY」「ROW_NUMBER」の3つです。
- DISTINCT：SELECT文で重複行を除外する最もシンプルな方法。全カラムが一致する場合のみ重複除外されます。
- GROUP BY：指定したカラムごとにグループ化し、集計や重複除外が可能。集計関数と組み合わせることで柔軟な抽出ができます。
- ROW_NUMBER：ウィンドウ関数を使い、重複行に連番を振り、最初の1件だけ抽出する高度な方法。複雑な条件や部分一致にも対応。
（SQLの基本構文や実行順については『初心者向けSQL講座｜SELECT文の書き方と実行順を完全解説』をご参照ください）
サブクエリによる重複除外
サブクエリは、重複除外の条件を柔軟に指定したい場合に有効です。例えば、最新のデータのみ抽出したい場合や、複数条件で重複判定したい場合に活用できます。
SELECT *
FROM (
SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY email ORDER BY created_at DESC) AS rn
FROM users
) t
WHERE t.rn = 1;
このように、サブクエリとROW_NUMBERを組み合わせることで、複雑な重複除外も実現可能です。
（サブクエリやROW_NUMBERの高速化・ベストプラクティスについては『SQLサブクエリは遅い？JOIN・CTEとの違いと高速化のベストプラクティス』も参考になります）
実装例と設計パターン
代表的なSQLサンプル
SELECT DISTINCT email FROM users;SELECT email, COUNT(*) FROM users GROUP BY email;SELECT * FROM (
SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY email ORDER BY id) AS rn
FROM users
) t
WHERE t.rn = 1;Spring Boot/JPA連携の注意点
Spring BootやJPAを使う場合、SQLの重複除外ロジックがORMの仕様やJPQLの制約に影響されることがあります。
・JPQLではDISTINCTは使えるが、GROUP BYやウィンドウ関数は制限がある場合が多い。
・NativeQueryを使うことでROW_NUMBERやサブクエリも利用可能ですが、DB依存やパフォーマンスに注意が必要です。
（Spring Boot×JPAの実装やnativeQueryの使い方については『Spring Boot Repository徹底解説｜JPA・nativeQueryの使い方と失敗例』をご参照ください）
失敗例・注意点・FAQ
よくある失敗例と原因
- DISTINCTで意図通りに重複が消えない
SELECT句に複数カラムを指定している場合、全カラムが一致しないと重複除外されない。 - GROUP BYで集計結果が期待と異なる
GROUP BYの対象カラムが適切でないと、意図しないグループ化が発生。 - ROW_NUMBERのパーティション指定ミス
PARTITION BYのカラム選定を誤ると、重複除外できない。
FAQ（重複除外の疑問解消）
- DISTINCTとGROUP BYの違いは？
DISTINCTは全カラム一致で重複除外、GROUP BYは指定カラムごとにグループ化。 - ROW_NUMBERで重複除外する方法は？
サブクエリと組み合わせ、rn=1で最新・最初の1件のみ抽出。 - サブクエリを使うべきケースは？
複数条件や最新データ抽出など、柔軟な重複除外が必要な場合。 - Spring Boot/JPA連携時の注意点は？
JPQLの制約やNativeQueryの利用、DB依存に注意。 - パフォーマンスが高い重複除外方法は？
データ量やDBエンジンによるが、GROUP BYやROW_NUMBERが高速な場合が多い。 - よくある失敗例とその対策は？
SELECT句やGROUP BYのカラム選定、ウィンドウ関数の使い方を見直す。
パフォーマンス比較と選び方
実装ごとの検証データ
| 方法 | 実装例 | パフォーマンス | 柔軟性 | 公式対応 |
|---|---|---|---|---|
| DISTINCT | SELECT DISTINCT email FROM users | ◎（小規模） | △ | 〇 |
| GROUP BY | SELECT email, COUNT(*) FROM users GROUP BY email | ◎（集計向き） | △ | 〇 |
| ROW_NUMBER＋サブクエリ | サブクエリ＋ウィンドウ関数 | ○（大規模・複雑条件） | ◎ | △（NativeQuery推奨） |
小規模データや単純な重複除外はDISTINCTやGROUP BYが高速。
複雑な条件や最新データ抽出はROW_NUMBER＋サブクエリが有効。
Spring Boot/JPAではNativeQueryで柔軟性を担保。
比較表と意思決定ポイント
| 選び方の軸 | DISTINCT | GROUP BY | ROW_NUMBER＋サブクエリ |
|---|---|---|---|
| 実装の容易さ | ◎ | ○ | △ |
| パフォーマンス | ◎（小規模） | ◎（集計） | ○（複雑条件） |
| 柔軟性 | △ | △ | ◎ |
| 公式サポート | 〇 | 〇 | △ |
まずはDISTINCTやGROUP BYで試し、要件が複雑ならROW_NUMBER＋サブクエリを検討するのがベストプラクティスです。
ベストプラクティスまとめ
SQLで重複除外を行う際は、要件やデータ量、フレームワークの制約を踏まえて選択することが重要です。
- 単純な重複除外ならDISTINCTやGROUP BY
- 複雑な条件や最新データ抽出ならROW_NUMBER＋サブクエリ
- Spring Boot/JPA連携時はNativeQueryや公式ドキュメントを活用
失敗例や注意点を事前に把握し、公式情報やFAQで疑問を解消することで、現場でのエラーや迷いを減らせます。比較表や検証データを参考に、最適な設計パターンを選びましょう。
まとめ｜SQL重複除外の設計判断と次アクション
SQL重複除外は、DISTINCT・GROUP BY・ROW_NUMBER＋サブクエリの使い分けがポイントです。
実装例・失敗例・パフォーマンス比較・FAQ・公式情報を体系的に押さえることで、現場での迷いを減らし、最適な設計判断が可能になります。Spring Boot/JPA連携や大規模データにも対応できるよう、公式ドキュメントや現場ノウハウも積極的に活用しましょう。
