카테고리:

집계 함수 (빈도 추정) , 윈도우 함수

APPROX_TOP_K_ACCUMULATE

집계 종료 시 공간 절약 요약을 반환합니다. (공간 절약 요약에 대한 자세한 내용은 자주 나타나는 값 추정하기 를 참조하십시오.)

APPROX_TOP_K 함수는 최종 카디널리티 추정치가 반환될 때 내부 중간 상태를 버립니다. 그러나 대량 로딩 중 빈번한 증분 값을 추정하는 것과 같은 특정 고급 사용 사례에서는 중간 상태를 유지하는 것이 좋습니다. 이 경우 APPROX_TOP_K 대신 APPROX_TOP_K_ACCUMULATE 를 사용합니다.

APPROX_TOP_K 와 달리 APPROX_TOP_K_ACCUMULATE 는 항목의 빈도 추정치를 반환하지 않습니다. 대신 알고리즘 상태 자체를 반환합니다. 중간 상태는 나중에 다음과 같을 수 있습니다.

  • 별개이지만 관련된 데이터 배치의 중간 상태와 결합(즉, 병합)됩니다.

  • 중간 상태에서 직접 작동하는 다른 함수(예: APPROX_TOP_K_ESTIMATE)에 의해 처리됩니다. (예를 들어, 아래의 예 섹션을 참조하십시오.)

  • 외부 도구로 내보냅니다.

참고 항목:

APPROX_TOP_K_COMBINE, APPROX_TOP_K_ESTIMATE

구문

APPROX_TOP_K_ACCUMULATE( <expr> , <counters> )
Copy

인자

expr

가장 일반적인 값을 찾으려는 식(예: 열 이름)입니다.

counters

이는 추정 프로세스 동안 한 번에 추적할 수 있는 고유 값의 최대 수입니다.

예를 들어, counters 가 100000으로 설정된 경우, 알고리즘은 100,000개의 고유 값을 추적하여 100,000개의 가장 빈번한 값을 유지하려고 시도합니다.

최대 counters 수는 100000 (100,000)입니다.

예

이 예에서는 세 가지 관련 함수 APPROX_TOP_K_ACCUMULATE, APPROX_TOP_K_ESTIMATE, APPROX_TOP_K_COMBINE 을 사용하는 방법을 보여줍니다.

참고

이 예에서는 일관된 결과를 얻기 위해 고유한 데이터 값보다 더 많은 카운터를 사용합니다. 실제 애플리케이션에서 고유 값의 수는 일반적으로 카운터 수보다 크므로 근삿값이 다양할 수 있습니다.

이 예에서는 값이 1-8인 행이 8개인 테이블 하나와 값이 5-12인 행이 8개인 두 번째 테이블을 생성합니다. 따라서 두 테이블의 합세트에서 가장 빈번한 값은 각각 개수 2를 갖는 값 5-8입니다.

간단한 테이블과 데이터를 만듭니다.

-- Create a sequence to use to generate values for the table.
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);

-- Double the number of rows a few times, until there are 8 rows:
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;
Copy

sequence_demo라는 테이블에 대한 현재의 대략적인 Top K 정보를 나타내는 “상태”가 포함된 테이블을 만듭니다.

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

이제 두 번째 테이블을 만들고 데이터를 추가합니다. (보다 현실적인 상황에서 사용자는 첫 번째 테이블에 더 많은 데이터를 로딩하고, 데이터가 로딩된 시간을 기준으로 데이터를 겹치지 않는 세트로 나눌 수 있었습니다.)

CREATE OR REPLACE TABLE test_table2 (c1 INTEGER);
-- Insert data.
INSERT INTO test_table2 (c1) SELECT c1 + 4 FROM sequence_demo;
Copy

새 데이터에 대한 “상태” 정보만 가져옵니다.

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

행의 두 배치에 대한 “상태” 정보를 결합합니다.

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
      )
      ;
Copy

결합된 행 세트의 대략적인 Top K 값을 가져옵니다.

SELECT approx_top_k_estimate(c1, 4) FROM combined_resultstate;
Copy

출력:

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