Hello there, ('ω')ノ
データ分析をしていると、「この表とあの表をくっつけたい」という場面に必ず出くわします。 例えば：
- 顧客情報と購入履歴を結びつけたい
- 商品コードと商品名を対応させたい
- 営業成績と部門情報を組み合わせたい
そんなときに使うのが、「データの結合」です。 でも、よく聞く「JOIN（ジョイン）」と「ブレンド」って何が違うの？と思ったことはありませんか？
✅ JOINとは？SQLの代表的なデータ結合方法
🔸 JOINの基本
JOINは、2つ以上のテーブルを共通の項目でつなぐ操作のことです。 SQLの世界では基本中の基本で、よく使われる形は以下の通り：
SELECT * FROM 顧客マスタ AS A JOIN 購入履歴 AS B ON A.customer_id = B.customer_id;
🔍 JOINの具体例（顧客と購入履歴）
| 顧客ID | 氏名 | → ← | 顧客ID | 購入日 | 商品 |
|---|---|---|---|---|---|
| 001 | 山田 | 001 | 6/1 | A商品 | |
| 002 | 鈴木 | 002 | 6/2 | B商品 |
結合結果：
| 顧客ID | 氏名 | 購入日 | 商品 |
|---|---|---|---|
| 001 | 山田 | 6/1 | A商品 |
| 002 | 鈴木 | 6/2 | B商品 |
🟩 JOINの種類と使い分け
| 種類 | 特徴 | イメージ |
|---|---|---|
| INNER JOIN | 両方に共通するデータだけ | 両者の“交差点” |
| LEFT JOIN | 左側のテーブルをすべて残す | 左メイン＋右の情報追加 |
| RIGHT JOIN | 右側をメインにして結合 | 右メイン＋左の情報追加 |
| FULL JOIN | 両方すべて残す | 両者の“全部”をくっつける |
▶ 実務では INNER JOIN と LEFT JOIN が特に多く使われます。
✅ ブレンドとは？BIツール（Tableauなど）における結合
JOINは主にSQLベースでの結合方法でしたが、ブレンドはBIツール（データ可視化ツール）上でのデータ統合を指します。
🔸 ブレンドの特徴
| 特徴 | 内容 |
|---|---|
| データを“見かけ上”結合 | 実際に統合せず、表示時に必要な部分だけを結びつける |
| データソースが違っても使える | Excel × Google Sheets や SQL × CSV など異なるデータ間でも連携可能 |
| 結合キーは後から指定 | 画面操作で“軸”をあわせる（例：日付、商品IDなど） |
🔍 ブレンドのイメージ（Tableau風）
- 主要データ（主軸）：売上データ（CSV）
- 補助データ（副軸）：商品カテゴリ（Excel）
ブレンド設定で「商品IDをキーにする」と決めると、 売上データに商品カテゴリが“見た目上”結びつき、グラフに表示されます。
▶ 実体は1つのテーブルになっていない点がポイント！
🧠 JOINとブレンドの違いまとめ
| 比較項目 | JOIN（結合） | ブレンド（見た目の結合） |
|---|---|---|
| 主な使用場所 | SQLやデータベース | BIツール（Tableau、Power BIなど） |
| 結合の実体 | データそのものを結合 | 表示のためのリンク |
| 結合対象 | 同一データベース内 | 異なるデータソースもOK |
| パフォーマンス | 多く結合すると重くなる | 少量なら軽いが、複雑なブレンドは重くなる |
| キーの指定 | 明示的（ON 条件） |
GUIで軸を手動リンク |
✅ 実務での使い分けヒント
| シーン | おすすめ手法 | 理由 |
|---|---|---|
| 社内システム同士のテーブル結合 | JOIN（SQL） | しっかり統合して後続処理しやすい |
| 複数ファイルをサクッと可視化 | ブレンド（BI） | 手軽＆柔軟に結合できる |
| 異なる部署・ツールのデータ統合 | ブレンド＋加工 | まずはブレンド → 必要に応じてDB統合も検討 |
✨ まとめ：JOINは“本格派”、ブレンドは“手軽派”
| ポイント | 内容 |
|---|---|
| JOIN | データベースでの本格的な結合（処理・分析向き） |
| ブレンド | 可視化ツールでの柔軟な組み合わせ（比較・レポート向き） |
| 違いを理解して使い分ける | 状況に応じて「JOINするか？ブレンドにとどめるか？」を選ぼう |
Best regards, (^^ゞ
