クエリ言語とは？SQL・GraphQL・SPARQLなど主要言語の違いと選び方、実行・最適化・セキュリティの基礎
エバープレイ編集部クエリ言語とは
クエリ言語（クエリげんご、query language）は、データベースや情報システムに格納されたデータを取得・操作・集計するために用いられる言語です。ユーザーやアプリケーションが「何を取り出したいか（what）」を宣言すると、システム側がその要求を満たすデータを返します。一般にクエリ言語は宣言型（何を欲しいかを記述）であることが多く、手続き的に「どうやって」データを取り出すかを詳細に記述する必要はありません。
クエリ言語の役割と基本機能
データ抽出：特定条件に合致する行やノードを取得。
集計・集約：合計、平均、最大・最小、グルーピングなど。
結合・パターン照合：複数のデータ集合間の関係を結び付ける。
更新操作（場合によっては）：INSERT/UPDATE/DELETEのような変更。
トランザクション制御やアクセス制御の指定（実装依存）。
代表的なクエリ言語の分類
用途やデータモデルによって多様なクエリ言語があります。主なものを挙げると：
リレーショナル：SQL（Structured Query Language） — RDBMSの標準的な言語。
ドキュメント指向/NoSQL：MongoDBのクエリDSL、Couchbase N1QLなど。
グラフデータベース：Cypher（Neo4j）、Gremlin（Apache TinkerPop）、SPARQL（RDF用）など。
XML/JSON検索：XQuery、XPath、JSONPath。
API向けクエリ：GraphQL（Facebook発、クライアントが必要なフィールドを指定）。
ストリーム処理や時系列：SQLライクな拡張（Apache Flink SQL、InfluxQLなど）。
統合言語：LINQ（.NETのLanguage Integrated Query）など、プログラミング言語に組み込まれたクエリ構文。
宣言型と命令型、表現力と理論的基盤
多くのクエリ言語は宣言型で、ユーザーは欲しいデータの条件を述べます（例：「年齢が30以上のユーザー」）。背後にはリレーショナル代数・リレーショナル計算といった数学的理論があり、これらがSQLなどの設計に影響を与えています。リレーショナル代数は集合演算（選択・射影・結合・和差・直積）を扱い、クエリ最適化や等価変換の理論的基盤になります。
一方、特定のクエリ（再帰的な経路探索など）を必要とする場面では、Datalogや再帰拡張を持つSQL、グラフ向け言語のようにより表現力の高い仕組みが使われます。言語の「表現力」は、表現できる問い合わせの種類や計算の範囲を指し、実装によっては計算性能や決定性（終了するかどうか）に影響します。
クエリの実行と最適化の仕組み
クエリが受け取られると、一般に次のステップで処理されます：
解析（パース）：構文チェックと抽象構文木（AST）生成。
意味解析：型チェックやスキーマ照合。
論理計画の生成：ユーザーの要求を論理演算子（選択、射影、結合など）で表現。
最適化：等価変換（プッシュダウン、結合順序入替等）やコストモデルに基づく最適化を行い、実行計画（物理プラン）を作成。
実行：アクセス手法（インデックス走査、フルスキャン）、結合アルゴリズム（ネストループ、ハッシュ結合、マージ結合）などを用いて結果を生成。
ここで重要なのは「統計情報」と「インデックス」です。統計（カーディナリティ、データ分布）はコスト推定に使われ、適切なインデックスは大幅な性能向上をもたらします。RDBMSではEXPLAINやEXPLAIN ANALYZEで実行計画を確認できます（例：PostgreSQL、MySQL）。
セキュリティと運用上の注意点
インジェクション攻撃：特にSQLインジェクションは代表的で、ユーザー入力を直接クエリに埋め込むと危険。プレースホルダ／パラメタライズドクエリを使うことが必須（OWASP推奨）。
最小権限の原則：アプリケーションDBユーザーに不要な権限を与えない。
入力検証とエスケープ：文字列や型の検証、特殊文字の扱いに注意。
クエリのコスト管理：悪意／バグによる高コストクエリを防ぐために、タイムアウトやリソース制限を設ける。
具体的なクエリ言語例（簡単なサンプル）
以下は代表的な言語の簡単な例です。
SQL（RDBMS）
SELECT user_id, COUNT(*) AS cnt FROM purchases WHERE purchase_date >= '2024-01-01' GROUP BY user_id ORDER BY cnt DESC LIMIT 10;GraphQL（API向け）
query { user(id: "123") { name posts(first: 5) { title createdAt } } }SPARQL（RDFトリプルストア）
SELECT ?person ?email WHERE { ?person a ex:Person . ?person ex:email ?email . }Cypher（Neo4j、グラフ）
MATCH (u:User)-[:FOLLOWS]->(v:User) WHERE u.id = '123' RETURN v.name, v.id
近年のトレンドと実務的な選び方
近年は単にデータを格納するだけでなく、API効率化やクライアント主導のデータ取得が重視され、GraphQLが普及しました。大量データや分析用途では、分散SQLエンジン（Apache Spark SQL、Presto/Trinoなど）やData Lakeクエリが注目されています。グラフ関係の分析にはCypherやGremlin、知識表現にはSPARQLが有効です。
実務で言語を選ぶ際は、次の点を基準にすると良いでしょう：
データモデル（リレーショナル／ドキュメント／グラフ／RDF）
必要な表現力（再帰、パターンマッチ、集計の複雑さ）
パフォーマンス要件とエコシステム（オプティマイザ、インデックス、ツール）
セキュリティと運用管理のしやすさ
まとめ
クエリ言語はデータ活用の要であり、データモデルや用途に応じて最適な言語を選ぶことが重要です。理論的な基盤（リレーショナル代数や計算理論）と実装上の最適化（インデックス、実行計画）は密接に結びついています。セキュリティ（インジェクション対策）やパフォーマンスの観点も考慮し、運用時には実行計画の確認や統計情報の管理を行うことが望まれます。
