SQL Full Outer Join Duplicate Issueの解決方法【2025年最新版】

エラーの概要・症状
このエラーが発生する原因
解決方法1（最も効果的）
解決方法2（代替手段）
解決方法3（上級者向け）
エラーの予防方法
関連するエラーと対処法
まとめ

エラーの概要・症状

SQLにおけるFULL OUTER JOINは、2つのテーブルを結合し、両方のテーブルに存在するすべての行を取得するための強力な機能です。しかし、この操作を行った際に、意図しない重複データが発生することがあります。これは、結合条件が不正確であるか、データの整合性に問題がある場合に見られます。この重複は、レポートや分析を行う際に、結果の信頼性を損なう可能性があります。

特に、以下のような状況でこのエラーが発生することがあります：

2つのテーブル間に多対多の関係が存在する。
結合条件が不十分または不適切である。
データの重複が既にテーブル内に存在している。

このエラーに直面した場合、データの正確性を確保するための対策が必要です。

このエラーが発生する原因

SQLのFULL OUTER JOINで重複が発生する主な原因は以下の通りです。

多対多の関係: 2つのテーブルが多対多の関係にある場合、結合後に結果が重複する可能性があります。例えば、テーブルAの1行がテーブルBの複数の行と結合するケースでは、結果が重複します。
不適切な結合条件: JOIN条件が不十分な場合、意図しない行が結果に含まれることがあります。例えば、特定のカラムだけでなく、他のカラムも考慮する必要があります。
データの整合性の欠如: 結合対象のテーブルに重複データが存在する場合、それが結果に影響します。データクレンジングが必要です。

これらの原因を理解し、適切な対策を講じることが重要です。

解決方法1（最も効果的）

最も効果的な解決策は、ROW_NUMBER()関数を使用して、各テーブルの行にユニークな番号を付与し、それを基に結合する方法です。この方法を使用することで、意図しない重複を排除できます。

H3: 手順1-1（具体的なステップ）

各テーブルに対して、ROW_NUMBER()関数を使用してユニークな番号を生成します。
生成した番号を基にFULL OUTER JOINを行います。

H3: 手順1-2（詳細な操作方法）

以下のSQLクエリは、この手法を示しています。

SELECT COALESCE(SO2.company, PO2.company) AS Company,
       COALESCE(SO2.part, PO2.part) AS Part,
       so.salesorder,
       po.purchaseorder
FROM   (SELECT *,
               ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY so.part, so.company ORDER BY so.salesorder) AS SO_Sequence
        FROM   so) AS SO2
       FULL OUTER JOIN (SELECT *,
                               ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY po.part, po.company ORDER BY po.purchaseorder) AS PO_Sequence
                        FROM   po) AS PO2
                    ON SO2.company = PO2.company
                       AND SO2.part = PO2.part
                       AND SO2.so_sequence = PO2.po_sequence;

このクエリでは、SO2とPO2にROW_NUMBERを追加し、結合条件にこの番号を使って重複を排除しています。

H3: 注意点とトラブルシューティング

結合条件が正しいことを確認してください。特にPARTITION BY句で指定するカラムは、ユニークである必要があります。
データの分布を確認し、意図した結果が得られているかをテストしてください。

解決方法2（代替手段）

もし解決方法1が効果がない場合、Pythonなどのプログラミング言語を用いてJOIN処理を行うことも可能です。この方法では、リスト内の各レコードを手動で比較することができます。

以下は、その実装の例です。

def inner_join(tab1, tab2, prefix1, prefix2, on):
  for r1 in tab1:
    for r2 in tab2:
      if on(r1, r2):
        row = dict((prefix1 + k1, v1) for k1, v1 in r1.items())
        row.update((prefix2 + k2, v2) for k2, v2 in r2.items())
        yield row

この方法では、条件に合致する行を手動で結合し、重複を回避することが可能です。

解決方法3（上級者向け）

より高度なアプローチとして、複数のテーブルを同時に結合することが考えられます。以下に、3つのテーブルをFULL OUTER JOINするSQLの例を示します。

WITH SortedTableA AS (
    SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY id ORDER BY svc) AS RowNum
    FROM tblA
),
SortedTableB AS (
    SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY id ORDER BY svc) AS RowNum
    FROM tblB
),
SortedTableC AS (
    SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY id ORDER BY svc) AS RowNum
    FROM tblC
)
SELECT ISNULL(a.id, b.id) AS id,
       ISNULL(a.type, b.type) AS typeA,
       ISNULL(b.type, a.type) AS typeB,
       a.svc AS svcA,
       b.svc AS svcB,
       c.svc AS svcC
FROM SortedTableA a
FULL OUTER JOIN SortedTableB b ON a.id = b.id AND a.RowNum = b.RowNum
LEFT JOIN tblC c ON c.id = a.id
ORDER BY ISNULL(a.id, b.id), ISNULL(a.RowNum, b.RowNum);

このクエリでは、ROW_NUMBERを使用してテーブルを整理し、3つのテーブルを結合しています。

エラーの予防方法

このエラーを防ぐためには、以下の事前対策が有効です。

**データの整合性を保つ**: データベースに入力されるデータが一貫していることを確認するために、入力検証を行う。
**定期的なデータクレンジング**: 重複データが存在しないかを定期的に確認し、必要に応じてクレンジングを行う。
**適切な結合条件の設定**: 結合を行う際には、全ての関連するカラムを考慮することが重要です。

まとめ

SQLのFULL OUTER JOINで発生する重複問題は、ROW_NUMBERなどの機能を用いることで効果的に解決できます。また、データの整合性を保つための対策を講じることで、今後のエラーを予防することが可能です。エラーに直面した際には、適切な解決策を選択し、データの正確性を確保しましょう。

SQL Full Outer Join duplicate Issueの解決方法【2025年最新版】