PrepperPrepper Open Data Bank

CI_SES19

Summary

This dataset is a view that combines the item data from the “Medical Facility Survey (2019 edition)” extracted from the statistics table of the All Statistics Survey [CI_ST], with the municipal statistics master [CI_ST_MST], the municipal survey master [CI_TB_MST], and the municipal master table [CI_MST].

SQL

【E_CI_SES19】

  1. create or replace secure view PODB_CITY.BETA.E_CI_SES19(
  2.                ESTATDB_STATS_FULL_ID COMMENT ‘ESTATDB_統計量コード|truestarが付与|『テーブルID』『表01コード』『全カテゴリコード』を結合して独自作成’,
  3.                CITY_CODE COMMENT ‘市区町村コード | 出典：e-Stat | 元データのカラム名はarea_code’,
  4.                STATS_YEAR COMMENT ‘調査年度| 出典：e-Stat| 元データのカラム名は調査年10’,
  5.                STATS_VALUE COMMENT ‘統計値 | 出典：e-Stat | 元データのカラム名はvalue’,
  6.                STATS_UNIT COMMENT ‘統計単位 | 出典：e-Stat | 元データのカラム名はunit’,
  7.                ESTATDB_STATS_FULL_NAME COMMENT ‘ESTATDB_統計量名|truestarが付与|『表01名』『全カテゴリ名』を結合して独自作成’,
  8.                ESTATDB_RESEARCH_TABLE_ID COMMENT ‘ESTATDB_調査テーブルID|truestarが付与|『調査ID』『テーブルID』を結合して独自作成(関数)’,
  9.                STATS_TAB01_CODE COMMENT ‘統計量_属性_表01コード| 出典：e-Stat|元データのカラム名はtab_code’,
  10.                STATS_TAB01_NAME COMMENT ‘統計量_属性_表01名| 出典：e-Stat|元データのカラム名は表章項目’,
  11.                STATS_CAT01_CODE COMMENT ‘統計量_属性_カテゴリ01コード| 出典：e-Stat|元データのカラム名はcat01_code’,
  12.                STATS_CAT01_NAME COMMENT ‘統計量_属性_カテゴリ01名| 出典：e-Stat’,
  13.                ESTATDB_TABLE_NAME COMMENT ‘ESTATDB_テーブル名|『表番号』『表題』『統計表名』を結合して独自作成（関数）’,
  14.                CITY_NAME COMMENT ‘市区町村名|出典：e-Stat|元データのカラム名はR01二次医療圏・市区町村別など’
  15. ) COMMENT=’医療施設調査 | 2019年’
  16.  as select aa.*, research_master.ESTATDB_TABLE_NAME,city_master.CITY_NAME
  18. from
  19. (//条件を絞ったresearch_statsからすべて、stats_masterから使うデータを選択をする
  20.     select research_stats.*,
  21.            stats_master.//ESTATDB_STATS_FULL_ID,
  22.                         ESTATDB_STATS_FULL_NAME,
  23.                         ESTATDB_RESEARCH_TABLE_ID,
  24.                         STATS_TAB01_CODE,
  25.                         STATS_TAB01_NAME,
  26.                         STATS_CAT01_CODE,
  27.                         STATS_CAT01_NAME
  28.     
  29.        
  30.     
  31.     from
  32.     ( //(PODB_RESEARCH_TABLE_ID, 7) = ‘0512019’であるデータをPODB_CITY.BETA.CI_STからすべてを選択し、それをresearch_statsとする。
  33.         select * from PODB_CITY.BETA.CI_ST
  34.         where left(ESTATDB_STATS_FULL_ID, 7) = ‘0512019’
  35.     ) as research_stats
  36.         //research_statsとstats_masterをESTATDB_STATS_FULL_IDでleft join。このときのPODB_CITY.BETA.CI_ST_MSTはstats_masterにとしている。
  37.         //left joinの条件はresearch_stats.ESTATDB_STATS_FULL_ID =stats_master.ESTATDB_STATS_FULL_IDである。
  38.         //ここでのprimary keyはESTATDB_STATS_FULL_IDである。
  39.         //結合のprimary keyはmiroを参考にすること。
  40.     left join
  41.     PODB_CITY.BETA.CI_ST_MST as stats_master
  42.     on research_stats.ESTATDB_STATS_FULL_ID =stats_master.ESTATDB_STATS_FULL_ID
  43. //research_statsとstats_masterを条件で結合したものをaaとする。aaの部分は任意の名前で良い
  44. ) as aa
  46. //aaとresearch_masterをESTATDB_RESEARCH_TABLE_IDでleft joinする。このときPODB_CITY.BETA.CI_TB_MSTをresearch_masterとしている
  47. //left joinの条件はaa.ESTATDB_RESEARCH_TABLE_ID = research_master.ESTATDB_RESEARCH_TABLE_ID。
  48. //ここでのprimary keyはESTATDB_RESEARCH_TABLE_IDである。
  49. //結合のprimary keyはmiroを参考にすること。
  50. left join PODB_CITY.BETA.CI_TB_MST as research_master
  51. on aa.ESTATDB_RESEARCH_TABLE_ID = research_master.ESTATDB_RESEARCH_TABLE_ID
  53. //aa.CITY側のみのデータを必要とする
  54. //citymaster.CITY_CODEとaa.CITY_CODEをright joinする。
  55. //PODB_CITY.BETA.CI_MSTをcity_masterとしている。
  56. inner join PODB_CITY.BETA.CI_MST as city_master
  57. on city_master.CITY_CODE = aa.CITY_CODE
  59. //市区町村の統計量のみを確実に表示するために使用
  60. where NOT CITY_NAME=’null’;

【J_CI_SES19】

  1. create or replace secure view PODB_CITY.BETA.J_CI_SES19(
  2.                “ESTATDB_統計量コード” COMMENT ‘truestarが付与|『テーブルID』『表01コード』『全カテゴリコード』を結合して独自作成’,
  3.                “市区町村コード” COMMENT ‘出典：e-Stat|元データのカラム名はarea_code’,
  4.                “調査年度” COMMENT ‘出典：e-Stat| 元データのカラム名は時間軸(年次)’,
  5.                “統計値” COMMENT ‘出典：e-Stat|元データのカラム名はvalue’,
  6.                “統計単位” COMMENT ‘出典：e-Stat|元データのカラム名はunit’,
  7.                “ESTATDB_統計量名” COMMENT ‘truestarが付与|『表01名』『全カテゴリ名』を結合して独自作成’,
  8.                “ESTATDB_調査テーブルID” COMMENT ‘truestarが付与|『調査ID』『テーブルID』を結合して独自作成(関数)’,
  9.                “統計量_属性_表01コード” COMMENT ‘出典：e-Stat|元データのカラム名はtab_code’,
  10.                “統計量_属性_表01名” COMMENT ‘出典：e-Stat|元データのカラム名は表章項目’,
  11.                “統計量_属性_カテゴリ01コード” COMMENT ‘出典：e-Stat|元データのカラム名はcat01_code’,
  12.                “統計量_属性_カテゴリ01名” COMMENT ‘出典：e-Stat’,
  13.                “ESTATDB_テーブル名” COMMENT ‘truestarが付与|『表番号』『表題』『統計表名』を結合して独自作成（関数）’,
  14.                “市区町村名” COMMENT ‘出典：e-Stat|元データのカラム名はR01二次医療圏・市区町村別など’
  15. ) COMMENT=’医療施設調査 | 2019年’
  16.  as select aa.*, research_master.ESTATDB_TABLE_NAME,city_master.CITY_NAME
  18. from
  19. (//条件を絞ったresearch_statsからすべて、stats_masterから使うデータを選択をする
  20.     select research_stats.*,
  21.            stats_master.//ESTATDB_STATS_FULL_ID,
  22.                         ESTATDB_STATS_FULL_NAME,
  23.                         ESTATDB_RESEARCH_TABLE_ID,
  24.                         STATS_TAB01_CODE,
  25.                         STATS_TAB01_NAME,
  26.                         STATS_CAT01_CODE,
  27.                         STATS_CAT01_NAME
  28.     
  29.      from
  30.     ( //(PODB_RESEARCH_TABLE_ID, 7) = ‘0512019’であるデータをPODB_CITY_DATA.BETA.CI_STからすべてを選択し、それをresearch_statsとする。
  31.         select * from PODB_CITY.BETA.CI_ST
  32.         where left(ESTATDB_STATS_FULL_ID, 7) = ‘0512019’
  33.     ) as research_stats
  34.         //research_statsとstats_masterをESTATDB_STATS_FULL_IDでleft join。このときのPODB_CITY_DATA.DEV.CI_ST_MSTはstats_masterにとしている。
  35.         //left joinの条件はresearch_stats.ESTATDB_STATS_FULL_ID =stats_master.ESTATDB_STATS_FULL_IDである。
  36.         //ここでのprimary keyはESTATDB_STATS_FULL_IDである。
  37.         //結合のprimary keyはmiroを参考にすること。
  38.     left join
  39.     PODB_CITY.BETA.CI_ST_MST as stats_master
  40.     on research_stats.ESTATDB_STATS_FULL_ID =stats_master.ESTATDB_STATS_FULL_ID
  41. //research_statsとstats_masterを条件で結合したものをaaとする。aaの部分は任意の名前で良い
  42. ) as aa
  44. //aaとresearch_masterをESTATDB_RESEARCH_TABLE_IDでleft joinする。このときPODB_CITY_DATA.BETA.CI_TB_MSTをresearch_masterとしている
  45. //left joinの条件はaa.ESTATDB_RESEARCH_TABLE_ID = research_master.ESTATDB_RESEARCH_TABLE_ID。
  46. //ここでのprimary keyはESTATDB_RESEARCH_TABLE_IDである。
  47. //結合のprimary keyはmiroを参考にすること。
  48. left join PODB_CITY.BETA.CI_TB_MST as research_master
  49. on aa.ESTATDB_RESEARCH_TABLE_ID = research_master.ESTATDB_RESEARCH_TABLE_ID
  51. //aa.CITY側のみのデータを必要とする
  52. //citymaster.CITY_CODEとaa.CITY_CODEをright joinする。
  53. //PODB_CITY.BETA.CI_MSTをcity_masterとしている。
  54. inner join PODB_CITY.BETA.CI_MST as city_master
  55. on city_master.CITY_CODE = aa.CITY_CODE
  56. where NOT CITY_NAME=’null’;

Sample Data

Data Fields

ESTATDB_STATS_FULL_ID

 

CITY_CODE

 

STATS_YEAR

 

STATS_VALUE

 

STATS_UNIT

 

ESTATDB_STATS_FULL_NAME

 

ESTATDB_RESEARCH_TABLE_ID

 

STATS_TAB01_CODE

 

STATS_TAB01_NAME

 

STATS_CAT01_CODE

 

STATS_CAT01_NAME

 

ESTATDB_TABLE_NAME

 

CITY_NAME

 

Special Notes

Issue:

There are records where the ESTATDB statistic full name (ESTATDB_STATS_FULL_NAME) is the same, but the statistic value (STATS_VALUE) is different.

Reason for difference:

This is because the ESTATDB_Table Name [ESTATDB_TABLE_NAME] is different.

Details:

  • This is an example for tables 3-3 and 4-3-1.
ESTATDB_STATS_FULL_IDESTATDB_STATS_FULL_NAMESTATS_VALUECITY_NAMEESTATDB_TABLE_NAME
0112020009|202001|0|0|00|0人口|国籍総数|総数|総数|総数1,973,395札幌市3-3男女，年齢（5歳階級），出生の月，国籍総数か日本人別人口－全国，都道府県，市区町村
0112020010|202001|0|0|0|00人口|国籍総数|総数|総数|総数1,726,966札幌市4-3-1男女，年齢（5歳階級），配偶関係，国籍総数か日本人別人口（15歳以上）－全国，都道府県，市区町村

※ This is an example from another view, but the same issue occurs in this view.

Example case:

The statistics values, such as STATS_VALUE, are different despite the ESTATDB_STAT_FULL_NAME being the same.

The reason for the difference in statistics values is because Table Number 3-3 includes the total population, including those under 15 years old, while Table Number 4-3-1 includes the total population of those over 15 years old.

Note:

If only ESTATDB_STAT_FULL_NAME is specified to calculate the statistics value, it will result in the sum of the statistics value from two tables.

Solution:

When specifying ESTATDB_STAT_FULL_NAME to calculate the statistics value, please also specify ESTATDB_STAT_FULL_ID or ESTATDB_TABLE_NAME.