新人と先輩の会話形式で理解しよう

新人

「Spring Data JPAを触り始めたんですが、JPQLってSQLと何が違うんですか？SQLは少し分かるんですけど、頭が混乱します…」

先輩

「混乱するのは自然ですね。SQLの考え方が身についているほど、JPQLは逆に分かりにくく感じやすいです」

新人

「テーブルに対して検索するんじゃないんですか？」

先輩

「JPQLはテーブルではなく、エンティティを基準に考えるのが大きな違いです。そこを理解すると一気に楽になります」

新人

「エンティティ基準…そこからちゃんと知りたいです」

1. SQLを知っているとJPQLが分かりにくい理由

SQLはデータベース操作の基本として多くの現場で使われています。そのため、SQLを少しでも触ったことがある人ほど、データ取得は「テーブル」「カラム」「行」を意識して考える癖が自然と身についています。これは決して悪いことではありませんが、Spring Data JPAを使い始めたときにJPQL SQL 違いで混乱する原因にもなります。

SQLでは、どのテーブルから、どのカラムを、どの条件で取得するかを細かく指定します。一方でJPQLは、Javaのクラスとして定義したエンティティを対象に検索します。この発想の切り替えができないと、「なぜテーブル名が書けないのか」「なぜカラム名が使えないのか」と疑問だらけになります。

特にPleiadesでSpringプロジェクトを作成し、GradleでビルドしてSpring Data JPAを使い始めた初心者の方は、 Repositoryをinterfaceで作成した瞬間にJPQLを書く場面に直面します。ここでSQLの感覚のまま書こうとすると、エラーになり、理由も分からずつまずきやすくなります。

JPQLはSQLの代わりではなく、「エンティティ操作のためのクエリ言語」です。この前提を理解しないまま使うと、SQL経験が逆に足かせになることがあります。

2. SQLとは何か（テーブル基準の考え方）

SQLはリレーショナルデータベースを操作するための言語です。データはテーブルという箱に格納され、列はカラム、行はレコードとして管理されます。 SQLを書くときは、常に「どのテーブルを対象にしているか」を意識します。

例えば、usersテーブルから名前とメールアドレスを取得する場合、開発者はテーブル名とカラム名を正確に指定する必要があります。これはデータベース構造を直接扱うという意味で、非常に明確で分かりやすい方法です。


SELECT name, email
FROM users
WHERE id = 1;

このSQLでは、「users」というテーブルが主役です。データベース設計が変わればSQLも修正が必要になり、 Javaのクラス構造とは直接的な関係を持ちません。これがSQLの特徴であり、テーブル基準の考え方です。

SQLは非常に強力で柔軟ですが、Javaアプリケーションから使う場合、テーブルとJavaオブジェクトの対応関係を常に意識しなければならないという課題もあります。このギャップを埋めるために登場したのがJPAとJPQLです。

3. JPQLとは何か（エンティティ基準の考え方）

JPQLはJava Persistence Query Languageの略で、Spring Data JPAで使用されるクエリ言語です。最大の特徴は、データベースのテーブルではなく、Javaのエンティティを基準に検索を書く点です。つまり、JPQLは「オブジェクト指向の考え方」でデータを取得します。

Pleiadesで作成したSpringプロジェクトでは、データベースのテーブルに対応するクラスをエンティティとして定義します。 JPQLでは、このエンティティ名とフィールド名を使って検索条件を記述します。


@Entity
public class User {
    @Id
    private Long id;
    private String name;
    private String email;
}

上記のエンティティがある場合、JPQLではテーブル名やカラム名ではなく、 Userというエンティティと、そのフィールドを使ってクエリを書きます。


@Query("SELECT u FROM User u WHERE u.id = :id")
User findById(Long id);

このJPQLでは、Userエンティティが主役です。実際のデータベースがusersテーブルであっても、 JPQLではテーブル名を意識する必要はありません。あくまでJavaの世界での設計を基準に考えます。

これが「SQLはテーブル基準、JPQLはエンティティ基準」と言われる理由です。 Spring Data JPA 初心者が最初につまずきやすいポイントですが、一度この考え方に慣れると、Javaコードとデータ操作が自然につながるようになります。

Repositoryをinterfaceとして定義し、@Controllerからエンティティを扱う構成では、 JPQLのエンティティ基準の設計が非常に相性が良く、保守性の高いSpringアプリケーションを構築しやすくなります。

4. SQLのクエリ設計が抱える悩み（テーブル依存）

SQLはテーブルを直接操作するため、データベース構造に強く依存した設計になります。これは小規模なシステムでは分かりやすい反面、開発が進むにつれて悩みの種になることが多いです。特にSQL テーブル違いを意識しすぎると、アプリケーション側の設計が窮屈になりがちです。

例えば、テーブル名やカラム名が変更された場合、それを利用しているSQLをすべて探し出して修正する必要があります。 Javaのコード上では何も変わっていないのに、データベース側の都合だけで修正が発生する状況は、初心者にとっても負担が大きく、原因調査も難しくなります。

また、SQLを書くときは常に「どのテーブルを結合するか」「外部キーは何か」といったデータベース設計の詳細を意識しなければなりません。その結果、ControllerやServiceの処理を考えているはずなのに、頭の中はテーブル構造でいっぱいになってしまうこともあります。

PleiadesでSpringプロジェクトを作成し、Gradleでビルドしている環境では、本来はJavaのクラス設計に集中したい場面が多いはずです。しかしSQL中心の設計では、アプリケーションのロジックとデータベース構造が密結合になりやすいという問題があります。


SELECT u.name, u.email
FROM users u
INNER JOIN orders o ON u.id = o.user_id
WHERE o.status = 'ACTIVE';

このようなSQLは正しく動作しますが、usersやordersというテーブル構造を前提にしています。テーブル設計が変われば、このSQLはそのままでは使えません。これがテーブル依存によるクエリ設計の悩みです。

5. JPQLがエンティティ基準で設計されている理由

JPQLがエンティティ基準で設計されている最大の理由は、 Javaアプリケーションの設計とデータ操作を自然につなげるためです。 JPQL エンティティ基準という考え方は、データベースよりも先に「業務を表すクラス」を中心に考えることを目的としています。

エンティティは、業務上の概念をそのまま表現したクラスです。ユーザー、注文、商品といった単位で設計されているため、 ControllerやServiceから見たときに非常に理解しやすくなります。 JPQLは、そのエンティティ同士の関係を使ってデータを取得します。

この仕組みによって、実際のDB構造を意識しすぎなくてよくなります。テーブル名やカラム名ではなく、 Javaのフィールド名を使って検索できるため、コードの可読性も大きく向上します。

Spring Data JPA初心者にとって重要なのは、「JPQLはSQLを覚え直すものではない」という点です。 JPQLはエンティティを操作するための言語であり、オブジェクト指向の延長線として理解する方が自然です。


@Query("SELECT u FROM User u JOIN u.orders o WHERE o.status = 'ACTIVE'")
List<User> findActiveOrderUsers();

このJPQLでは、テーブル名や外部キーを意識する必要がありません。 Userエンティティと、その関連であるordersを使って業務的な意味がそのままクエリに表れています。

6. エンティティ・Repository・Controllerの役割分担

Pleiadesで作成したSpringプロジェクトでは、 MVC構成を意識した役割分担がとても重要です。 JPQLを正しく理解するためには、エンティティ、Repository、Controllerの責任範囲を整理する必要があります。

エンティティは、データと業務概念を表現するクラスです。データベースの構造を直接表すというよりも、アプリケーションが扱いたい情報の単位を定義します。

Repositoryはinterfaceとして作成し、エンティティを取得するための窓口になります。 JPQLはこのRepositoryの中で使われ、「どのエンティティを、どの条件で取得するか」だけを記述します。

Controllerは@Controllerを使い、画面からのリクエストを受け取って処理を呼び出します。 ControllerではSQLやJPQLの詳細を意識する必要はありません。 Repositoryから受け取ったエンティティを使って処理を進めるだけです。


@Controller
public class UserController {

    private final UserRepository userRepository;

    public UserController(UserRepository userRepository) {
        this.userRepository = userRepository;
    }

    public String showUsers(Model model) {
        model.addAttribute("users", userRepository.findActiveOrderUsers());
        return "userList";
    }
}

この構成により、Controllerは画面制御に集中でき、データ取得の詳細はRepositoryに任せることができます。これがエンティティ中心設計の大きなメリットです。

7. SQLとJPQLの簡単な書き方イメージ比較

最後に、SQLとJPQLの書き方イメージを比較してみます。ここでは細かい文法ではなく、「何を基準に考えているか」に注目してください。

SQLは常にテーブルが中心です。どのテーブルから、どのカラムを取るかを明示します。そのためSQL テーブル違いを強く意識した書き方になります。


SELECT *
FROM users
WHERE status = 'ACTIVE';

一方、JPQLはエンティティが中心です。 Userエンティティの中から、条件に合うものを取得するという考え方になります。データベースの詳細はJPAに任せるイメージです。


@Query("SELECT u FROM User u WHERE u.status = 'ACTIVE'")
List<User> findActiveUsers();

この違いを理解すると、 JPQLは「SQLの代用品」ではなく、「エンティティ操作のための言語」だと実感できるようになります。 Spring Data JPA 初心者の方は、まずエンティティ基準で考える癖を身につけることが大切です。

8. JPQLを使うメリット（保守性・可読性）

JPQLを使う最大のメリットは、アプリケーション全体の保守性と可読性が高くなる点です。 SQLのようにテーブル構造を直接意識しなくてよいため、 Javaコードの流れとデータ取得の意図が一致しやすくなります。これはJPQL 設計思想の中でも特に重要なポイントです。

エンティティ基準でクエリを書くことで、「この処理ではどんな業務データを扱っているのか」がコードを見ただけで分かるようになります。テーブル名や結合条件を読み解く必要がなく、 UserやOrderといったクラス名そのものが意味を持ちます。

また、保守の面でも大きな効果があります。データベースのテーブル名やカラム名が変更された場合でも、エンティティの定義を修正すれば、多くのJPQLはそのまま利用できます。 SQL中心の設計と比べて、修正箇所が限定されやすいのが特徴です。

Pleiadesで作成したSpringプロジェクトでは、 Controller、Repository、Entityが明確に分かれています。 JPQLを使うことで、この役割分担がよりはっきりし、 Spring Data JPA クエリ設計の考え方が自然に身についていきます。

初心者の方は、「今はまだSQLの方が分かりやすい」と感じても問題ありません。実際の開発を通してJPQLに触れていくうちに、エンティティ中心で考えることの楽さを少しずつ実感できるようになります。

9. JPQLで意識すべき注意点（カラム名ではなくフィールド名）

JPQLを使い始めた初心者が最も混乱しやすいポイントが、「カラム名ではなくフィールド名を書く」という点です。これはSQLに慣れている人ほど、つい間違えてしまいやすい部分です。

JPQLでは、データベース上のカラム名は一切使いません。あくまでエンティティに定義されたフィールド名が基準になります。たとえテーブルのカラム名とフィールド名が違っていても、 JPQLではフィールド名を使う必要があります。


@Entity
public class User {
    @Id
    private Long id;
    private String userName;
}

上記のエンティティがあり、データベースのカラム名がuser_nameだったとしても、 JPQLではuserNameを使って条件を指定します。ここを間違えると、文法自体は正しく見えても実行時エラーになります。


@Query("SELECT u FROM User u WHERE u.userName = :name")
List<User> findByUserName(String name);

このルールは最初は違和感がありますが、「JPQLはJavaの世界の言葉で書くもの」と意識すると理解しやすくなります。データベースの詳細はJPAに任せ、開発者はエンティティだけを見て設計する、これがSpringの思想の一つでもあります。

最初から完璧に覚える必要はありません。エラーが出たときに、「今、テーブル名を書いていないか」「カラム名を書いていないか」と振り返るだけでも十分です。

10. SQLとJPQLの使い分けの考え方

JPQLとSQLは、どちらか一方だけを使うものではありません。 Spring Data JPAを使った開発では、それぞれの特徴を理解したうえで使い分けることが大切です。

基本的な考え方としては、「通常の業務データ取得はJPQL」「複雑な集計やDB依存の処理はSQL」というイメージを持っておくとよいでしょう。これがSpring Data JPA クエリ設計の現実的なバランスです。

JPQLはエンティティ基準で書けるため、 CRUD処理や画面表示用のデータ取得と非常に相性が良いです。 @Controllerを使ったWebアプリ構成では、画面に表示する情報をそのままエンティティとして扱える点が大きな利点になります。

一方で、データベース固有の関数を多用する場合や、パフォーマンスを極限まで意識したクエリが必要な場合は、 SQLを使う選択肢も残されています。これはJPQLが劣っているという意味ではなく、役割の違いとして理解することが重要です。


@Query(value = "SELECT * FROM users WHERE created_at > CURRENT_DATE", nativeQuery = true)
List findRecentUsers();

このように、必要に応じてSQLを使うこともできますが、最初は無理に使い分けを意識しなくても問題ありません。まずはJPQLに慣れ、エンティティ中心の設計に触れることが大切です。

Springの思想は、役割分担と見通しの良い設計を重視しています。 JPQLを通してエンティティ基準の考え方に慣れていくことで、 Springらしいアプリケーション構成が自然と身についていきます。

JPQLとSQLの違いを完全解説！Spring Data JPA初心者が迷わないエンティティ基準の考え方