APPROX_PERCENTILE_ACCUMULATE¶
集計の終了時にt-Digest状態の内部表現を( JSON オブジェクトとして)返します。(t-Digestの詳細については、 パーセンタイル値の推定 をご参照ください)
関数 APPROX_PERCENTILE は、最終パーセンタイル推定値が返されると、この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パーセンタイルの推定など、特定の高度な使用例では、中間状態を維持することを推奨します。この場合、 APPROX_PERCENTILE の代わりに APPROX_PERCENTILE_ACCUMULATE
を使用します。
APPROX_PERCENTILE_ACCUMULATE
は、パーセンタイル値を返しません。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。
別々ではあるが関連するデータのバッチからのその他中間状態と結合(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_PERCENTILE_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。
構文¶
APPROX_PERCENTILE_ACCUMULATE( <expr> )
引数¶
expr
数値に評価される列名などの、有効な式。
使用上の注意¶
パーセンタイルは数値でのみ機能するため、
expr
は数値または数値にキャストできる値を生成する必要があります。
例¶
testTable.c1
列のt-Digest状態をテーブルに保存し、その状態を使用してパーセンタイルを計算します。
-- create a table from the accumulated t-Digest state for testtable.c1 create or replace table resultstate as select approx_percentile_accumulate(c1) s from testtable; -- Next, use the t-Digest state to compute percentiles for testtable. -- returns an approximated value for the 1.5th percentile of testtable.c1 select approx_percentile_estimate(s, 0.015) from resultstate; -- returns an approximated value for the 20th percentile of testtable.c1 select approx_percentile_estimate(s, 0.2) from resultstate;
より広範な例を次に示します。これは、関連する3つの関数すべての使用方法を示しています: APPROX_PERCENTILE_ACCUMULATE
、 APPROX_PERCENTILE_ESTIMATE
、 APPROX_PERCENTILE_COMBINE
:
簡単なテーブルとデータを作成します。
-- Create a table and insert some rows for which we'll later estimate the -- median value (the value at the 50th percentile). CREATE OR REPLACE TABLE test_table1 (c1 INTEGER); -- Insert data. INSERT INTO test_table1 (c1) VALUES (1), (2), (3), (4);test_table1という名前のテーブルの現在のおおよそのパーセンタイル情報を表す「状態」を含むテーブルを作成します。
CREATE OR REPLACE TABLE resultstate1 AS ( SELECT approx_percentile_accumulate(c1) AS rs1 FROM test_table1);その状態情報を使用して、中央値の現在の推定値を表示します(0.5は、50番目のパーセンタイルの値が必要であることを意味します)。
SELECT approx_percentile_estimate(rs1, 0.5) FROM resultstate1;出力:
SELECT approx_percentile_estimate(rs1, 0.5) FROM resultstate1; +--------------------------------------+ | APPROX_PERCENTILE_ESTIMATE(RS1, 0.5) | |--------------------------------------| | 2.5 | +--------------------------------------+次に、2番目のテーブルを作成してデータを追加します。(より現実的な状況では、ユーザーは最初のテーブルにより多くのデータを読み込み、データが読み込まれた時間に基づいてデータを重複しないセットに分割できます)
CREATE OR REPLACE TABLE test_table2 (c1 INTEGER); -- Insert data. INSERT INTO test_table2 (c1) VALUES (5), (6), (7), (8);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_percentile_accumulate(c1) 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_percentile_combine(rs1) AS apc1 FROM ( SELECT rs1 FROM resultstate1 UNION ALL SELECT rs1 FROM resultstate2 ) ;行の結合セットのおおよその中央値を取得します。
SELECT approx_percentile_estimate(c1, 0.5) FROM combined_resultstate;出力:
SELECT approx_percentile_estimate(c1, 0.5) FROM combined_resultstate; +-------------------------------------+ | APPROX_PERCENTILE_ESTIMATE(C1, 0.5) | |-------------------------------------| | 4.5 | +-------------------------------------+