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データベーステーブルを選択(そして必要に応じて結合)したら、[クエリーの作成]をクリックしてクエリービルダーウィンドウを開きます。含める列を選択し、標本抽出の基準やフィルタを指定して、クエリーを作成します。また、クエリーを保存し、後で編集、実行することもできます。
「選択可能な列」リストにデータベーステーブルの列がすべて一覧されます。t1やt2といった接頭部(エイリアスともいう)が、各列を対応するデータベーステーブルに関連付けます。
1.
[ファイル]>[新規作成]>[データベースクエリー]を選択し、データベースに接続し、「SQBTest」というスキーマを選択します。(第 “データベースへの接続”を参照)。
2.
「クエリーのテーブルを選択」ウィンドウで、「g6_Customers」を選択し、[主]をクリックします。
3.
「g6_Movies」「g6_Rentals」を選択し、[副]をクリックします。
4.
[クエリーの作成]をクリックすると、クエリービルダーウィンドウが開きます。
5.
「選択可能な列」ボックスで、「t1.Gender」「t1.Age」「t1.Married」「t1.KidsUnder12」「t2.Rating」「t2.Genre」を選択します。
6.
[含める列]タブで[追加]をクリックします。
図3.33 選択されている列
メモ:  
7.
列の下にある[SQL]タブを選択すると、クエリーのSQLステートメントが確認できます。このコードは、クエリーの実行後、データテーブルプロパティとして保存されます。
8.
右下角の[保存]をクリックします。
作業内容は、「g6_Customers.jmpquery」として保存されます。後でこのファイルを開けば、現在の時点に戻ったり、クエリーを実行したりできます。
9.
[クエリーの実行]をクリックし、データを読み込みます。
ヒント: 
エイリアスを変更するには、「クエリーのテーブルを選択」ウィンドウでテーブルを右クリックし、[エイリアスの変更]を選択します。エイリアスには大文字と小文字の区別がありません。
[クエリービルダー]の環境設定で、「ODBC」の[可能な限りクエリーをバックグラウンドで実行]をオフにしない限り、クエリーはバックグラウンドで実行されます。ODBCクエリーの進行状況は、[表示]>[実行中のクエリー]で確認することもできます。
プレビューのロードに時間がかかり過ぎる場合は、[プレビューを自動的に更新]をオフにします。データのビューを更新するには、[クエリーのプレビュー]タブの下にある[更新]をクリックします。大規模なデータベースを使用することが多い場合は、「クエリービルダー」の環境設定にあるプレビューオプションの変更を検討してください。また、プレビュー可能な行の最大数を制限することを検討してください。JMPの[クエリービルダー]の環境設定で、[プレビュー表示する最大行数]の値を変更します。
JMP 13で追加された機能をクエリーに追加した場合、そのクエリーはJMP 12では読み込めなくなります。JMP 13を使用しているが、JMP 12でも実行できるクエリーを作成したい場合は、[クエリービルダー]の環境設定で[デフォルトでJMP 12とのクエリーの互換性を維持する]を選択します。このオプションを選択すると、互換性の問題を生じる機能がクエリービルダーで非表示になります。
1.
[ファイル]>[新規作成]>[データベースクエリー]を選択し、データベースに接続し、「SQBTest」というスキーマを選択します。(第 “データベースへの接続”を参照)。
2.
「クエリーのテーブルを選択」ウィンドウで、「g6_Rentals」を主テーブル、「g6_Movies」を副テーブルとして選択します。
3.
[クエリーの作成]をクリックすると、クエリービルダーウィンドウが開きます。
すると、計算列ウィンドウが表示されます(計算式エディタを伴う計算列ウィンドウ)。このウィンドウにはJMPの計算式エディタが含まれています。
図3.34 計算式エディタを伴う計算列ウィンドウ
メモ:  
計算式エディタの左側のリストには演算子と関数があります(計算式エディタを伴う計算列ウィンドウ)。データベースに基づいてサーバーのタイプを変更しなければならない場合があります。
「演算子」のリストにConcatenate(||)演算子は含まれていません。手動で計算エディタボックスに入力する必要があります。
5.
左側の「g6_Rentals」リストで、「DaysOut」を選択し、乗算のボタンをクリックします。
図3.35 計算列
図3.36 計算式の最初の部分
8.
左側のリストで「g6_Movies」を選択した後、「LengthMins」を選択します。
図3.37 次に表示される計算式
9.
[OK]をクリックします。
10.
この列を右クリックし、[列名の変更]を選択します。
11.
「見ることのできる最大回数」と入力し、[OK]をクリックします。
12.
「選択可能な列」リストで「見ることのできる最大回数」を選択し、[追加]をクリックします。
13.
「t2.Name」を選択し、[追加]をクリックします。
1.
[ファイル]>[新規作成]>[データベースクエリー]を選択し、データベースに接続し、「SQBTest」というスキーマを選択します。(第 “データベースへの接続”を参照)。
2.
「クエリーのテーブルを選択」ウィンドウで、「g6_Movies」を主テーブル、「g6_Rentals」を副テーブルとして選択します。
3.
[クエリーの作成]をクリックすると、クエリービルダーウィンドウが開きます。
4.
「選択可能な列」ボックスで、「t1.Name」「t2.ItemNo」を選択し、[追加]をクリックします。
5.
「t2.ItemNo」を選択し、「集計」リストから[度数]を選択します。
「t1.Name」の[グループ別]チェックボックスがオンになっています(グループ化した列)。個々の映画名のすべてのインスタンスが1つの行にグループ化されます。
図3.38 グループ化した列
6.
[クエリーの実行]をクリックし、データを読み込みます。
7.
データテーブルで「度数-ItemNo」列を右クリックし、[並べ替え]>[降順]を選択します。
図3.39 「度数-ItemNo」列を並べ替えたところ
ヒント: 
1.
[ファイル]>[新規作成]>[データベースクエリー]を選択し、データベースに接続し、「SQBTest」というスキーマを選択します。(第 “データベースへの接続”を参照)。
2.
「クエリーのテーブルを選択」ウィンドウで、「g6_Rentals」を主テーブル、「g6_Movies」を副テーブルとして選択します。
3.
[クエリーの作成]をクリックすると、クエリービルダーウィンドウが開きます。
4.
[含める列]タブで[すべて追加]ボタンをクリックします。
5.
[標本]タブをクリックし、[この結果セットから標本抽出]を選択します。
6.
[行数(ランダムに抽出)]を選択し、「5000」と入力します。
7.
[クエリーの実行]をクリックし、データを読み込みます。
ヒント: 
[含める列]タブに個々の列を追加するには、列を右クリックし、[クエリーに含める]を選択するか、[追加]ボタンをクリックします。
Age > 14は、14を超える年齢にマッチします。
12 ≤ Age ≤ 17は、12~17の年齢にマッチします。
[NULLまたはnot NULLのいずれか]は欠測値と非欠測値にマッチします。
(  (  ( t2.Gender IN  ( 'F' )  )  AND  (  (t2.Age >= 20)  AND  (t2.Age <= 50)  )  )  )
上記の式は性別(Gender)がFで 年齢(Age)が20~50の場合にマッチします。
メモ: リストボックス、手動のリスト、およびチェックボックスリストには[リストにないもの]オプションが含まれており、選択した値にマッチしない行を読み込むことができます。
指定した値を含む、または含まない文字列にマッチします。Contains Comedy OR RomanceはComedyとRomanceにマッチします。
ワイルドカードを使用したあいまい検索を行います。%ワイルドカード(0個またはそれ以上の文字)および_ワイルドカード(1文字のみ)にマッチします。
Genre Like %comは、“RomCom”など、“com”前に任意の数の文字がある値にマッチします。 “Comedy”にもマッチするようにするには、%com%またはContains comを使用します。
指定した列の値にマッチします。テーブルを選択した後、列を選択します。[一致しないものを選択]オプションを使用すると、選択した行を除くすべての行が得られます。例については、第 “既存のデータテーブルから一致するデータを読み込む”を参照してください。
1.
[ファイル]>[新規作成]>[データベースクエリー]を選択し、データベースに接続し、「SQBTest」というスキーマを選択します。(第 “データベースへの接続”を参照)。
2.
3.
「g6_Customers」「g6_Movies」を選択し、[副]をクリックします。
4.
[クエリーの作成]をクリックし、クエリービルダーウィンドウを開きます。
5.
「選択可能な列」ボックスで、「t2.Gender」「t2.Age」「t3.Genre」を選択し、[含める列]タブで[追加]をクリックします。
6.
[含める列]タブですべての列を選択し、[選択した列をフィルタに追加]をクリックします。
7.
「t2.Age」のフィルタを「≥ 30」に設定します。
8.
「t3.Genre」の赤い三角ボタンのメニューから、フィルタの種類として[LikeまたはNot Like]を選択し、「%com%」を入力し、Enterキーを押します。
「com」の前後のワイルドカード(%)は、任意の数の文字に一致します。[クエリーのプレビュー]タブに、「RomCom」(ロマンティックコメディ)と「Comedy」(コメディ)の2つのジャンルの映画が表示されています(フィルタの選択)。
図3.40 フィルタの選択
9.
「フィルタ」の赤い三角ボタンのメニューで、[実行時にすべての確認メッセージを表示]を選択します。
10.
[クエリーの実行]をクリックします。
11.
「クエリーの確認」ウィンドウで[OK]をクリックすると、選択済みのフィルタを適用してデータが読み込まれます。
メモ:  
[クエリービルダー]の環境設定にある[サイズが判断できないテーブルのカテゴリの水準を取得する]はデフォルトで選択されているため、JMPは自動的に水準を取得しようとします。このオプションの選択を解除すると、[クエリービルダー]の環境設定の「カテゴリカル列の代替のフィルタタイプ」で指定されている[含む]のフィルタが使用されます。
カテゴリカルな列に百万を超える行がある場合、JMPはそのフィルタ列から一意の水準値を取得しません。[クエリービルダー]の環境設定の「カテゴリの水準を自動的に取得するテーブルの最大行数」に指定できる値は、最小値である-1(制限なし)から最大値である10億までです。
[クエリービルダー]の環境設定で[デフォルトでJMP 12とのクエリーの互換性を維持する]が選択されていない限り、カテゴリカルな列のデフォルトのフィルタはリストボックスです。
1.
[ヘルプ]>[サンプルデータライブラリ]を選択し、「Air Traffic.jmp」を開きます。
2.
[ファイル]>[新規作成]>[データベースクエリー]を選択し、データベースに接続し、「SQBTest」というスキーマを選択します。(第 “データベースへの接続”を参照)。
3.
「クエリーのテーブルを選択」ウィンドウの「使用可能なテーブル」リストから「g5_AIRLINE_ONTIMEPERF」を選択し、[主]をクリックします。
4.
[クエリーの作成]をクリックし、クエリービルダーウィンドウを開きます。
5.
[含める列]タブで[すべて追加]をクリックします。
6.
[含める列]タブで「t1.TailNum」を選択し、[選択した列をフィルタに追加]をクリックします。
7.
「フィルタ」列にある「t1.TailNum」の赤い三角ボタンのメニューから、[フィルタの種類]を選択し、[列の値でマッチ]を選択します。
8.
「値を比較するテーブル」の下で「Air Traffic」を選択します。
9.
「機体番号」列を選択し、リストから「すべての行 (38,118)」を選択します。
10.
[クエリーの実行]をクリックし、データを読み込みます。
読み込まれたデータテーブルには、「機体番号」列にある機体番号のデータのみが含まれています。
2.
「フィルタ」の赤い三角ボタンのメニューから[カスタム式の追加]を選択します。
(  (  ( t2.Gender IN  ( 'F' )  )  AND  (  (t2.Age >= 20)  AND  (t2.Age <= 50)  )  )  )
この式は性別(Gender)がFで 年齢(Age)が20~50の場合にマッチします。
図3.41 カスタムのフィルタ式を書く
1.
[ファイル]>[新規作成]>[データベースクエリー]を選択し、データベースに接続し、「SQBTest」というスキーマを選択します。(第 “データベースへの接続”を参照)。
2.
「クエリーのテーブルを選択」ウィンドウで、「g4_bigclass」を選択し、[主]をクリックします。
3.
[クエリーの作成]をクリックすると、クエリービルダーウィンドウが開きます。
4.
[含める列]タブで[すべて追加]をクリックします。
5.
「t1.age」「t1.height」を選択し、[選択した項目で並べ替え]をクリックします。
列は、まず「age」(年齢)の若い順、次に「height」(身長)の低い順に並びます。
図3.42 「Order By」列の選択
6.
「Order By」アウトラインで、「t1.height」を選択し、列の下にある[値の降順に並べる]をクリックします。
「height」列が、高い順に並べ替えられます。
7.
「t1.height」を選択し、[リスト内で選択した項目を上へ移動]をクリックします。
まず「height」列により並べ替えられます。「age」列の値が「height」の各水準内で並べ替えられます。「height」の68に対し、「age」が14から17まで順に並びます。
図3.43 列を並べ替えた結果
Distribution( Column( :age, :gender ) );