MySQLのNOT IN句で特定条件のレコードを除外し、重複から一意の値を抽出する方法

MySQLでは、NOT IN句を活用することで、特定の条件に該当するレコードを除外した上で、残りのデータから重複を排除した一意の値を簡単に抽出できます。本記事では、サンプルテーブルを作成し、実際にクエリを実行しながらその手順をわかりやすく解説します。

1. サンプルテーブルの作成

まず、テーブルを作成しましょう。

mysql> create table DemoTable
(
    Id int,
    FirstName varchar(100)
);
Query OK, 0 rows affected (0.69 sec)

2. レコードの挿入

続いて、INSERTコマンドを使用してテーブルにレコードを挿入します。

mysql> insert into DemoTable values(100,'Chris');
Query OK, 1 row affected (0.14 sec)
mysql> insert into DemoTable values(100,'Robert');
Query OK, 1 row affected (0.48 sec)
mysql> insert into DemoTable values(100,'Mike');
Query OK, 1 row affected (0.23 sec)
mysql> insert into DemoTable values(100,'Sam');
Query OK, 1 row affected (0.48 sec)
mysql> insert into DemoTable values(101,'David');
Query OK, 1 row affected (0.19 sec)
mysql> insert into DemoTable values(101,'Robert');
Query OK, 1 row affected (0.44 sec)
mysql> insert into DemoTable values(210,'Chris');
Query OK, 1 row affected (0.14 sec)
mysql> insert into DemoTable values(210,'Bob');
Query OK, 1 row affected (0.17 sec)
mysql> insert into DemoTable values(210,'Sam');
Query OK, 1 row affected (0.17 sec)

3. テーブル内容の確認

SELECT文を使って、テーブル内のすべてのレコードを表示してみましょう。

mysql> select *from DemoTable;

実行すると、以下のような結果が出力されます。

+------+-----------+
| Id   | FirstName |
+------+-----------+
|  100 | Chris     |
|  100 | Robert    |
|  100 | Mike      |
|  100 | Sam       |
|  101 | David     |
|  101 | Robert    |
|  210 | Chris     |
|  210 | Bob       |
|  210 | Sam       |
+------+-----------+
9 rows in set (0.00 sec)

4. NOT INを使った重複除外クエリ

ここで、特定の条件（FirstName='Chris'）に該当するIdを除外し、残りのIdから重複を取り除いた一意の値を取得するクエリを見てみましょう。

mysql> select distinct Id from DemoTable
where Id not in
(
   select Id from DemoTable where FirstName='Chris'
);

このクエリの仕組みは以下のとおりです。
まずサブクエリが「Chris」という名前を持つレコードのId（100と210）を特定し、メインクエリのNOT IN句がそれらのIdを除外します。さらにDISTINCTキーワードによって、残ったIdの重複が排除され、一意の値のみが返されます。

実行結果は以下のとおりです。

+------+
| Id   |
+------+
| 101  |
+------+
1 row in set (0.08 sec)

まとめ

NOT INとサブクエリ、そしてDISTINCTを組み合わせることで、「特定の条件に一致するレコードを含まないId」だけを効率的に抽出できます。今回の例では、Id=101はChrisという名前のレコードを持たないため、結果として唯一残った値となりました。なお、大量のデータを扱う場合はパフォーマンスの観点から、NOT EXISTSやLEFT JOIN ... IS NULLの利用も検討するとよいでしょう。