カテゴリ：: 集計関数 (Frequency Estimation) , ウィンドウ関数の構文と使用法

APPROX_TOP_K_ACCUMULATE¶

集約の終了時に省スペースの概要を返します。（省スペースの概要の詳細については、頻繁な値の推定をご参照ください）

関数 APPROX_TOP_K は、最終的なカーディナリティの推定値が返されると、内部の中間状態を破棄します。ただし、一括ロード中の増分頻度値の推定など、特定の高度な使用例では、中間状態を維持することをお勧めします。この場合、 APPROX_TOP_K の代わりに APPROX_TOP_K_ACCUMULATE を使用します。

APPROX_TOP_K とは対照的に、 APPROX_TOP_K_ACCUMULATE はアイテムの頻度推定値を返しません。代わりに、アルゴリズムの状態自体を返します。中間状態は後で次のようになる場合があります。

別々ではあるけれども、関連するデータのバッチからの中間状態と結合（つまりマージ）されます。
中間状態で直接動作する他の関数によって処理されます。例: APPROX_TOP_K_ESTIMATE （例については、以下の「例」セクションをご参照ください）
外部ツールにエクスポートされます。

こちらもご参照ください。: APPROX_TOP_K_COMBINE、 APPROX_TOP_K_ESTIMATE

構文¶

APPROX_TOP_K_ACCUMULATE( <expr> , <counters> )

引数¶

expr

最も一般的な値を検索する式（例: 列名）。

counters

これは、推定プロセス中に一度に追跡できる個別の値の最大数です。

例えば、 counters が100000に設定されている場合、アルゴリズムは100,000の異なる値を追跡し、100,000の最も頻繁な値を維持しようとします。

counters の最大数は 100000 （100,000）です。

使用上の注意¶

10進浮動小数点（ DECFLOAT ）の値はサポートされていません。

例¶

この例は、3つの関連する関数 APPROX_TOP_K_ACCUMULATE、 APPROX_TOP_K_ESTIMATE、 APPROX_TOP_K_COMBINE の使用方法を示しています。

注釈

この例では、一貫した結果を得るために、個別のデータ値よりも多くのカウンターを使用します。実際のアプリケーションでは、通常、個別の値の数はカウンターの数よりも多いため、近似値はさまざまです。

この例では、値が1～8の8行のテーブルと、値が5～12の8行のテーブルを1つ生成します。したがって、2つのテーブルの和集合で最も頻繁に使用される値は値5～8であり、それぞれの値は2のカウントです。

簡単なテーブルとデータを作成します。

CREATE OR REPLACE SEQUENCE seq91;
CREATE OR REPLACE TABLE sequence_demo (c1 INTEGER DEFAULT seq91.NEXTVAL, dummy SMALLINT);
INSERT INTO sequence_demo (dummy) VALUES (0);

INSERT INTO sequence_demo (dummy) SELECT dummy FROM sequence_demo;
INSERT INTO sequence_demo (dummy) SELECT dummy FROM sequence_demo;
INSERT INTO sequence_demo (dummy) SELECT dummy FROM sequence_demo;

Create a table that contains the "state" that represents the current approximate Top K information for the table named sequence_demo:

CREATE OR REPLACE TABLE resultstate1 AS (
  SELECT APPROX_TOP_K_ACCUMULATE(c1, 50) AS rs1
    FROM sequence_demo);

Now create a second table and add data. (In a more realistic situation, the user could have loaded more data into the first table and divided the data into non-overlapping sets based on the time that the data was loaded.)

CREATE OR REPLACE TABLE test_table2 (c1 INTEGER);
INSERT INTO test_table2 (c1) SELECT c1 + 4 FROM sequence_demo;

新しいデータのみの「状態」情報を取得します。

CREATE OR REPLACE TABLE resultstate2 AS
  (SELECT APPROX_TOP_K_ACCUMULATE(c1, 50) AS rs1
     FROM test_table2);

行の2つのバッチの「状態」情報を結合します。

CREATE OR REPLACE TABLE combined_resultstate (c1) AS
  SELECT APPROX_TOP_K_COMBINE(rs1) AS apc1
    FROM (
      SELECT rs1 FROM resultstate1
      UNION ALL
      SELECT rs1 FROM resultstate2
    );

行の結合セットの近似Top K値を取得します。

SELECT APPROX_TOP_K_ESTIMATE(c1, 4)
  FROM combined_resultstate;

+------------------------------+
| APPROX_TOP_K_ESTIMATE(C1, 4) |
|------------------------------|
| [                            |
|   [                          |
|     5,                       |
|     2                        |
|   ],                         |
|   [                          |
|     6,                       |
|     2                        |
|   ],                         |
|   [                          |
|     7,                       |
|     2                        |
|   ],                         |
|   [                          |
|     8,                       |
|     2                        |
|   ]                          |
| ]                            |
+------------------------------+