小林聡美
名前：小林 聡美（こばやし さとみ） ニックネーム：さと・さとみん 年齢：25歳 性別：女性 職業：季節・暮らし系ブログを運営するブロガー／たまにライター業も受注 居住地：東京都杉並区・阿佐ヶ谷の1Kアパート（築15年・駅徒歩7分） 出身地：長野県松本市（自然と山に囲まれた町で育つ） 身長：158cm 血液型：A型 誕生日：1999年5月12日 趣味： ・カフェで執筆＆読書（特にエッセイと季節の暮らし本） ・季節の写真を撮ること（桜・紅葉・初雪など） ・和菓子＆お茶めぐり ・街歩きと神社巡り ・レトロ雑貨収集 ・Netflixで癒し系ドラマ鑑賞 性格：落ち着いていると言われるが、心の中は好奇心旺盛。丁寧でコツコツ型、感性豊か。慎重派だけどやると決めたことはとことん追求するタイプ。ちょっと天然で方向音痴。ひとり時間が好きだが、人の話を聞くのも得意。 1日のタイムスケジュール（平日）： 時間 行動 6:30 起床。白湯を飲んでストレッチ、ベランダから天気をチェック 7:00 朝ごはん兼SNSチェック（Instagram・Xに季節の写真を投稿することも） 8:00 自宅のデスクでブログ作成・リサーチ開始 10:30 近所のカフェに移動して作業（記事執筆・写真整理） 12:30 昼食。カフェかコンビニおにぎり＋味噌汁 13:00 午後の執筆タイム。主に記事の構成づくりや装飾、アイキャッチ作成など 16:00 夕方の散歩・写真撮影（神社や商店街。季節の風景探し） 17:30 帰宅して軽めの家事（洗濯・夕飯準備） 18:30 晩ごはん＆YouTube or Netflixでリラックス 20:00 投稿記事の最終チェック・予約投稿設定 21:30 読書や日記タイム（今日の出来事や感じたことをメモ） 23:00 就寝前のストレッチ＆アロマ。23:30に就寝
soql sql 違いを知るとデータ取り扱いが楽になる理由
SOQLとSQLはどちらもデータを取り出すための言語ですが、対象となるデータモデルと用途が異なります。
SOQLは Salesforce が提供するデータモデルに合わせたクエリ言語であり、主役は Salesforce のオブジェクトです。対して SQL はリレーショナルデータベース全般で使われる標準的な言語であり、テーブルや結合を自由に組み合わせることができます。
この違いを知ると使い分けが自然に見えてきます。
また、SOQL には親子関係をたどるリレーションシップクエリという強力な仕組みがあり、SQL には複雑な結合が必要になるケースが多いです。
本記事では具体的な例と比べることで、初心者でも迷わず使い分けられるように解説します。
この記事を読めば なぜ Salesforce で SOQL を使うのか、なぜ一般的なデータベースには SQL が根付いているのか という点が見えてきます。
| 点 | SQL の例 | SOQL の例 |
|---|---|---|
| データモデル | リレーショナルなテーブル | Salesforce のオブジェクト |
| 結合 | JOIN を使う | 親子関係のリレーションシップクエリを使う |
| 集計 | GROUP BY が使える | GROUP BY が使えるが制限がある |
| 変更操作 | データ操作を直接行う | データ変更は不可、DML API が必要 |
| 主な用途 | データ分析・抽出全般 | Salesforce 内のデータ参照・読み取り |
実践的な使い分けのコツ
実務ではまず次のポイントを押さえましょう。
データの更新や削除が必要なら SQL 風のリレーショナルデータベースを使い、読み取りだけなら SOQL を選ぶのが基本です。
SOQL は関係クエリの力が強く、親子関係を活用して少ないクエリで多くの関連データを取得できます。
ただし複雑な結合や大規模な集計、複数テーブル横断の操作は SQL の方が得意です。
適切な場面を見極めるためには、データのモデルと目的を最初に整理する癖をつけましょう。
今日はリレーションシップクエリの話を雑談風にしてみるね。SOQL の魅力は親子関係を一度に取り出せる点だよ。Account に紐づく Contact を同時に欲しい時、従来の SQL だと複数のテーブルを結合して条件を作る必要があるけれど、SOQL のリレーションシップクエリなら親子関係をそのまま書くだけで済む。最初は慣れないけれど、分かればデータ取得がぐっと楽になる。例えば Account のレコードを取り出しつつ、その Account に紐づく Contacts を小さなサブデータとして同時に取得できるのが強力だよ。私も初めてこの仕組みを知ったときは驚いた。人間関係のつながりをそのままデータに反映させる感じが、SQL の結合と比べて直感的で学びやすい。時間をかけて慣れれば、複雑なデータ取得の設計が前よりずっと楽になるはずだね。
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