両方とも利用頻度はとても高いので是非とも使いこなせるようになってください。トレジャーデータの特徴リレーショナルデータベースでは,インデックスを設定したカラムに対して条件抽出を行うのが一般的です。インデックスを利用すれば,余計なレコードは読み飛ばすために非常に効率良く実行できます。列指向データベースではインデックスを持たず,基本的にレコード全件を読みに行って条件に合うものを抽出しますが,リレーショナルデータベースの場合よりも遙かに高速に実行できます。Index」を活用でき,不要なレコードを根本的に読みに行きません。つのアイデア」を参照ください。JOIN」と呼ばれる,同じテーブル同士のJOINをサポートしています。使えば,組合せの計算を簡単に記述することができます。詳細は「組合せ計算を定義する」を参照下さい。男女の取り得る全てのカップルを求める計算は組合せ計算の基本問題です。トレジャーデータ特徴これは単純にSQL自身だけでなく,大規模処理基盤であるトレジャーデータである事を踏まえての話になることにご注意下さい。データ分析では時に,全ての組合せについての集計処理が必要となります。その代表がバスケット分析です。SQLで組合せ計算を行うには,同じテーブル(しかもマスターで無い)同士のJOIN(結合)処理によってもたらされます。"NG"とされてきましたが,これをトレジャーデータで力技で解決するというのも悪手ではありません。詳細は「組合せ計算を定義する」を参照下さい。↑購買ログをインプットにしたバスケット分析の例。同時購入された商品ペアと共起回数を求めています。分布計算(ヒストグラム)と集計は時に混同されてしまいますが,本質的には集計概念が異なります。この分布の計算もうまくSQLを記述すれば簡単に集計することができます。トレジャーデータでは適切な区間を設定し,分布をもとめるためのテンプレートクエリを用意しています。ヒストグラムは適切な区間に分割し,それぞれの区間に属するレコード数を集計します。関数を用いれば,ヒストグラムを簡単に作る事ができます。前述のトレジャーデータのテンプレートクエリの方がより柔軟です。区間は自動で算出してくれますが,上記の様に人間の区切りやすい単位で算出してくれません。呼ばれ,以下の様な条件で可視化されます。適当な区分に分割され,その区分に属するサンプルの個数(頻度)を表現する。全体頻度に対する個々の区分の割合を表現する。(棒の高さ)×(棒の幅)で表現される。故に各々の区分は等幅である必要は無い(棒の高さで調節できるので)。出ない限り,無駄に隙間があってはいけない。全体頻度(または,全体割合)は全ての棒の面積の総和になり,これはどのような区分幅の取り方に寄らず一定である。上の3つのHistogramは全て同じデータセットを表現しており,上の2つのHistogramは区分幅の取り方が異なっています。幅の取り方はデータセットに依存する問題で,その取り方によって分布の見え方が異なってしまいます。下の左図は同時に正規分布の確率密度曲線を描いています。この場合は単位をあわせる意味も含めて頻度では無く割合で表現しています。下の右図はこのHistogramの累積分布曲線を描いています。FacebookTwitterLinkedInこの記事は役に立ちましたか?4人中4人がこの記事が役に立ったと言っています他にご質問がございましたら、リクエストを送信してくださいページの先頭へ戻る関連記事SQLが苦手なことSQLで簡単にできそうで実は難しい(初心者には難しい)こと「集計」を定義する集約関数の挙動について「条件抽出」を定義するコメント0件のコメントログインしてコメントを残してください。