Access クエリで同じフィールド名を使う方法

Question

前提・実現したいこと

特定フィールドの値を"0"にし、それを別テーブルへ上書きする処理を一つのクエリで行いたい。

説明

１．不一致クエリで、店コードが変更された行を抽出
２．更新クエリで、抽出した「売上」を"0"にする
３．更新クエリで、変更したデータをDBに上書きする

---

処理前
DB
|通番|店コード|店名|売上|
|:--|:--:|--:|
|1|001|ファミマ|500|
|2|002|ローソン|600|
|3|003|セブン|700|

CSV
|通番|店コード|店名|売上|
|:--|:--:|--:|
|1|001|ファミマ|500|
|2|999|ローソン|600|
|3|003|セブン|700|

処理後
DB
|通番|店コード|店名|売上|
|:--|:--:|--:|
|1|001|ファミマ|500|
|2|999|ローソン|0|
|3|003|セブン|700|

試したこと

参考にしたサイトで「:」を使って別名として扱えることを知り、フィールドに別名を入れると「式1:」というのが勝手についてしまいます。
計算式でしか利用できないのでしょうか？

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

Access 2016

Answer 1

フィールドに別名を入れると「式1:」というのが勝手についてしまいます。

その「式1」の部分をご希望の名前に変更すればいいでしょう。
ただ、

１．不一致クエリで、店コードが変更された行を抽出

２．更新クエリで、抽出した「売上」を"0"にする
３．更新クエリで、変更したデータをDBに上書きする

この操作の中で別名を使う必要のある操作はないと思いますが、どの場面で何をすることができていないのでしょうか。

Comments

[D0NKAMA]

説明不足でしたすみません！
できない部分は２と３の箇所です。訳あって画像を載せられないので図で説明します。

フィールド :　売上 |　・・・　|　店名 |　売上 |
テーブル :　T_不一致 |　・・・　|　T_DB |　T_DB |
レコード更新:　 0 |　・・・　|[T_不一致].[店名] | [T_不一致].[売上] |
※図はクエリデザインビュー画面の下部分です。

１列目で２の作業をしており、２列目以降は３の作業をしています。最初と最後の列で同じ「売上」を使用しているため「'T_DB'が'重複しています」と表示されます。
３の作業の際、「T_DB」の各項目に「T_不一致」の各項目を代入しているのですが、そもそもこの記述方法が間違っているのでしょうか。

[hatena19]

> 最初と最後の列で同じ「売上」を使用しているため「'T_DB'が'重複しています」と表示されます。

フィールド名が同じでもテーブルが異なるので問題ないはずです。
「'T_DB'が'重複しています」というエラーメッセージもフィールド名でないので変ですね。
どこか間違っているのだと思います。

SQLビューにして表示されるSQL文を提示してもらえませんか。

[D0NKAMA]

度々すみません、エラーメッセージが少し違っていました。
正しくは「出力先'T_DB.売上'が重複しています。」です。

フィールド :　売上 |　売上 |
テーブル :　T_不一致 |　T_DB |
レコード更新:　 0 | [T_不一致].[売上] |

※上記のデザインビューの状態で表示したSQL文です
UPDATE T_不一致 INNER JOIN T_DB ON T_不一致.通番 = [T_DB].通番 SET T_不一致.[売上] = 0, [T_DB].[売上] = [T_不一致].[売上];

[hatena19]

提示のSQLだと、T_不一致.[売上] を 0 にしてますが、やりたいことは、
T_DBの、店コードの更新と売り上げを0にすることだと思いますので、

UPDATE T_不一致 INNER JOIN T_DB ON T_不一致.通番 = [T_DB].通番 SET T_DB.店コード=T_不一致.店コード, T_DB.[売上] = 0;

となるのでは。

[hatena19]

T_不一致というのがよく分かりませんが、
CSVをリンク(あるいはインポート)したテーブル名を T_CSV として、
下記の更新クエリでご希望の結果が得られると思います。

UPDATE T_DB INNER JOIN T_CSV ON T_DB.通番 = T_CSV.通番
SET T_DB.店コード = T_CSV.店コード, T_DB.売上 = 0
WHERE T_DB.店コード<>T_CSV.店コード;

[D0NKAMA]

私の拙い説明のせいでお時間をかけてしまい申し訳ありませんでした。おかげ様で問題解決しました。
問題解決だけでなく、不一致テーブルの処理を簡略化できるSQLを提示していただき本当にありがとうございます！