| Oracle® Fusion Middleware Oracle Complex Event Processing CQL言語リファレンス 11gリリース1 (11.1.1.6.2) B61613-04 |
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この章では、Oracle Continuous Query Language (Oracle CQL)のMATCH_RECOGNIZE句に関するリファレンスと使用情報を提供します。この句とその副句は、Oracle CQL問合せでパターン認識を実行します。
例19-1に示すように、MATCH_RECOGNIZE句によってOracle CQL問合せのパターン認識が実行されます。この問合せにより、DEFINE句の条件についてPATTERN句の正規表現を満たすイベント(タプル)のMEASURES句の値がエクスポートされます(SELECT内への包含が可能になります)。
例19-1 MATCH_RECOGNIZEとのパターン・マッチング
<query id="detectPerish"><![CDATA[
select its.badItemId
from tkrfid_ItemTempStream
MATCH_RECOGNIZE (
PARTITION BY itemId
MEASURES A.itemId as badItemId
PATTERN (A B* C)
DEFINE
A AS (A.temp >= 25),
B AS ((B.temp >= 25) and (to_timestamp(B.element_time) - to_timestamp(A.element_time) < INTERVAL "0 00:00:05.00" DAY TO SECOND)),
C AS (to_timestamp(C.element_time) - to_timestamp(A.element_time) >= INTERVAL "0 00:00:05.00" DAY TO SECOND)
) as its
]]></query>
(pattern_partition_clause::=、pattern_measures_clause::=、pattern_def_dur_clause::=)
(pattern_clause::=、pattern_skip_match_clause::=、pattern_definition_clause::=、duration_clause::=、subset_clause::=)
MATCH_RECOGNIZEを使用して、着信イベントの属性の条件を定義し、相関変数と呼ばれるidentifiersを使用して、これらの条件を識別します。例19-1では、相関変数A、BおよびCが定義されています。入力ストリームの連続するイベントのシーケンスがこれらの条件を満たす場合は、パターンが構成されます。
MATCH_RECOGNIZE問合せの出力は常にストリームです。
主なMATCH_RECOGNIZE副句には次のものがあります。
MEASURES: 指定するパターンと一致するイベントの属性値をエクスポートします(SELECT内への包含を可能にする)。
19.2項「MEASURES句」を参照してください。
PATTERN: 1つ以上の相関変数に対し、正規表現として一致するパターンを指定します。
19.3項「PATTERN句」を参照してください。
DEFINE: 1つ以上の相関変数に関する条件を指定します。
19.4項「DEFINE句」を参照してください。
パターン認識を調整するには、次のようなオプションのMATCH_RECOGNIZE副句を使用できます。
詳細は、以下を参照してください。
Oracle CQLでは(SQLと同様)、FROM句はWHERE句の前に評価されます。
次のOracle CQL問合せがあるとします。
SELECT ... FROM S MATCH_RECOGNIZE ( .... ) as T WHERE ...
この問合せでは、S MATCH_RECOGNIZE ( .... ) as Tは、FROM句内の副問合せと同様、最初でWHERE句の前に評価されます。
このため、MATCH_RECOGNIZE句とWHERE句の両方が同じOracle CQL問合せ内で使用されることはほとんどありません。かわりに、通常、ビューを使用して必要なWHERE句をストリームに適用し、MATCH_RECOGNIZE句を適用する問合せ内のビューから選択します。
例19-2では、それぞれWHERE句をストリームSに適用して、必要なイベントのストリームを事前にフィルタ処理する、e1p1とe2p2という2つのビューが示されています。問合せqは、これらの2つのビューからいずれかを選択し、イベントのフィルタ処理済ストリーム上にMATCH_RECOGNIZEを適用します。
例19-2 MATCH_RECOGNIZE句とWHERE句
<view id="e1p1">
SELECT * FROM S WHERE eventName = 'E1' and path = 'P1' and statName = 'countValue'
</view>
<view id="e2p2">
SELECT * FROM S WHERE eventName = 'E2' and path = 'P2' and statName = 'countValue'
</view>
<query id="q">
SELECT
T.e1p1Stat as e1p1Stat, T.e2p2Stat as e2p2Stat
FROM
e1p1, e2p2
MATCH_RECOGNIZE(
ALL MATCHES
PATTERN(A+)
DURATION 60 MINUTES
DEFINE
A as (A.e1p1Stat < 1000 and A.e2p2Stat > 2000 and count(A) > 3)
) as T
</query>
詳細は、opt_where_clause::=を参照してください。
MATCH_RECOGNIZE句では、次の一致タイプが識別されます。
シングルトン: パターンで1回のみ発生し、SUBSETで定義されず、二者択一の有効範囲でなく、パターン量指定子で量が指定されない場合、相関変数はシングルトンです。
このような相関変数への参照では、単一のイベントが参照されます。
グループ: パターンで2回以上発生し、SUBSETで定義され、二者択一の有効範囲内であるか、またはパターン量指定子で量が指定される場合、相関変数はグループです。
このような相関変数への参照では、イベント・グループが参照されます。
MEASURES句とDEFINE句内のシングルトンおよびグループの相関変数を参照する場合、次のルールに従います。
シングルトンの相関変数の場合、集計ではなく個別のイベント属性のみを参照できます。
グループの相関変数の場合は、次のルールがあります。
個別のイベント属性を参照する場合は、その相関変数と一致する最後のイベントの値が返されます。
相関変数とまだ一致していない場合、NULLが返されます。count(A.*)については、相関変数Aとまだ一致していない場合、0が返されます。
相関変数が、同じ変数の定義内で参照される場合(DEFINE A as A.balance > 1000など)、現在のイベントの値が返されます。
集計を参照する場合は、これまでにその相関変数と一致したすべてのイベントに対して集計が実行されます。
詳細は、以下を参照してください。
MATCH_RECOGNIZE問合せのMEASURESおよびDEFINE句で、任意の組込み、Coltまたはユーザー定義の集計関数を使用できます。
集計関数を使用する場合、次を考慮してください。
詳細は、以下を参照してください。
DEFINE句で、相関変数Xに基づくすべての集計関数が集計を実行します。つまり、集計には、現在の一致まで含め、Xのすべての前の一致が含まれます。相関変数Xがそれまでに完全に一致している場合、集計は最終となり、それ以外の場合は実行中となります。
MEASURES句では、一致が見つかった後で評価され、すべての集計が最終的に演算されるので、すべての集計が最終となります。
SUBSET句を使用する場合は、例19-3に示すように、誤って暗黙的に実行中集計を行う可能性があることに注意してください。
例19-3 暗黙的な実行中集計
...
PATTERN (X+ Y+)
SUBSET Z = (X, Y)
DEFINE
X AS X.price > 100,
Y AS sum(Z.price) < 1000
...
相関変数ZにはZが含まれるので、Yの定義にはY上の実行中集計が含まれます。
詳細は、以下を参照してください。
MEASURESとDEFINE句の両方で、同一の相関変数の属性にのみ集計関数を適用できます。
たとえば、例19-4のような集計関数correlationの使用は無効です。
例19-4 集計関数の無効な使用
...
MEASURES xycorr AS correlation(X.price, Y.price)
PATTERN (X+ Y+)
DEFINE
X AS X.price <= 10,
Y AS Y.price > 10
...
correlation集計関数は、複数の相関変数では機能しない場合があります。
DEFINE句では、まだ一致していない相関変数を参照できます。ただし、その場合は注意してください。例19-5のような場合があるとします。
この構文は有効ですが、この例では、Xが一致した時点でYはまだ一致しておらず、Yは0であるので、パターンは一致しません。
希望の動作を実装する(「Yの価格の値が10よりも大きい場合に行で3回以上一致する」)には、例19-6に示すようにこのパターンを実装します。
詳細は、19.1.3.5項「*、identifier.*およびidentifier.attrのあるcountの使用」を参照してください。
DEFINE句では、集計関数を相関変数によって未修飾のイベント属性に適用する場合、例19-7に示すように、集計は実行中集計です。
例19-7 相関変数によって修飾されない参照属性
PATTERN ((RISE FALL)+)
DEFINE
RISE AS count(RISE.*) = 1 or RISE.price > FALL.price,
FALL AS FALL.price < RISE.price and count(*) > 1000
この問合せでは、価格は可能な限り上下しますが、少なくとも1000の一致があるパターンが検出されます。
詳細は、以下を参照してください。
(arith_expr::=、attr::=、identifier::=)
表19-1に示すように、countの戻り値は引数によって異なります。
表19-1 count集計関数の戻り値
例19-8のような場合があるとします。Sのスキーマに属性accountとbalanceが含まれると想定します。この問合せでは、60分間で3回以上受信されていない各accountのイベントが返されます。
例19-8 count(A.*)を使用したMATCH_RECOGNIZEの問合せ
select
T.account,
T.Atime
FROM S
MATCH_RECOGNIZE(
PARTITION BY account
MEASURES
A.account has account
A.ELEMENT_TIME as Atime
ALL MATCHES
INCLUDE TIMER EVENTS
PATTERN (A+)
DURATION 60 MINUTES
DEFINE
A AS count(A.*) < 3
) as T
PATTERN (A+)では、「Aと1回以上一致する」というパターンが指定されます。
DEFINE句では、次の条件が指定されます。
A AS count(A.*) < 3
Aのこの条件では、入力タプルにいずれの制限(A.balance > 1000など)も設定されません。PARTITION BY accountおよびDURATION 60 MINUTES句によってのみ制限が設定されます。DEFINE句では、A.*は「グループA+のすべての入力タプルと一致する」ことを意味します。このグループには、最初の入力タプルから60分間に着信した特定のaccountを持つ1つ以上の入力タプルが含まれます。count(A.*)はこのグループのイベントの合計数を返す実行中集計です。
DEFINE句では、次の条件が指定される場合、次のようになります。
A AS A.balance > 1000 and count(A.*) < 3
A.*は、まだ「グループA+のすべての入力タプルと一致する」ことを意味します。この場合、このグループには、最初の入力タプルおよびbalance > 1000のものから60分間に着信した特定のaccountを持つ1つ以上の入力タプルが含まれます。
対照的に、次のようになります。
count(*)は、「重複およびnullを含む、すべてのタプルの数」を意味します。つまり、MATCH_RECOGNIZE句が満たされるかどうかにかかわらず、Sに着信したすべてのタプルの数です。
count(A.balance)は、「balanceがNULLでない場合に相関変数Aと一致するすべてのタプルの数」を意味します。
詳細は、以下を参照してください。
firstとlastの組込み集計関数を使用して、最初または最後に一致するイベントの各イベント属性にアクセスできます。
firstでは、ORDER BY句で定義された順序、またはデフォルトの順序で、最初に一致するグループの値が返されます。
lastでは、ORDER BY句で定義された順序、またはデフォルトの順序で、最後に一致するグループの値が返されます。
firstとlast関数では、変数の最初の一致の後のオフセット、および最後の一致の前のオフセットをそれぞれ示す、オプションのゼロ以上の定整数の引数(N)を使用できます。このオフセットを指定する場合、first関数では、最初の一致後のN番目に一致するイベントが返され、last関数では、最後の一致前のN番目に一致するイベントが返されます。オフセットが変数の一致範囲外である場合、firstとlast関数ではNULLが返されます。
詳細は、以下を参照してください。
prev組込み単一行関数を使用して、以前に一致したイベントのイベント属性にアクセスできます。以前に一致したイベントがない場合は、prev関数ではNULLが返されます。
prev関数では、以前の一致のオフセットを示す、オプションのゼロ以上の定整数の引数(N)を使用できます。このオフセットを指定する場合、prev関数では、現在の一致前のN番目に一致するイベントが返されます。以前に一致したイベントがない場合は、prev関数ではNULLが返されます。
prev関数をDEFINE句で使用する場合、この関数は現在定義済の相関変数のみにアクセスできます。
たとえば、例19-9の相関変数定義は有効です。
ただし、例19-10の相関変数定義は、相関変数Yの定義中、prev関数内の相関変数Xを参照するので無効です。
詳細は、以下を参照してください。
MEASURES句は、指定するパターンと一致するイベントの属性値をエクスポートします(SELECT内への包含を可能にする)。
パーティション属性、属性別の順序、シングルトン変数、グループ変数の集計、およびMATCH_RECOGNIZE句のソースであるストリームの属性の集計を参照する相関変数に対して式を指定できます。
相関変数によって属性値を修飾して、相関変数の条件と一致するイベントの属性の値をエクスポートします。たとえば、MEASURES句内で、次のようにA.c1はイベント属性c1の値を参照します。
AがDEFINE句で指定されている場合、相関変数Aに対応する条件と最後に一致すたタプル内。
AがDEFINE句内で指定されていない場合、最後に処理されたタプル内。
これは、AはDEFINE句内で指定されていない場合に、Aは常にTRUEと見なされるからです。このため、入力内のすべてのタプルが効率よくAと一致します。
SELECT文内には、MEASURES句で指定する属性のみを含めることができます。
例19-1で、pattern_measures_clauseは次のとおりです。
MEASURES
A.itemId as itemId
この項の内容は、次のとおりです。
詳細は、以下を参照してください。
MEASURES句で、条件と一致するイベントの属性に単一行または集計関数を適用できます。
例19-11では、MEASURES句内の相関変数Z.c1にlast関数を適用できます。
例19-11 相関変数での関数の使用
<query id="tkpattern_q41"><![CDATA[
select
T.firstW, T.lastZ
from
tkpattern_S11
MATCH_RECOGNIZE (
MEASURES A.c1 as firstW, last(Z.c1) as lastZ
ALL MATCHES
PATTERN(A W+ X+ Y+ Z+)
DEFINE
W as W.c2 < prev(W.c2),
X as X.c2 > prev(X.c2),
Y as Y.c2 < prev(Y.c2),
Z as Z.c2 > prev(Z.c2)
) as T
]]></query>
例19-11のMEASURES句内の次の点に注意してください。
A.c1では、次の理由により、最初の一致および問合せで処理される最初のイベント内のc1の値のみがエクスポートされます。
AはDEFINE句で指定されていないので、常にtrueになります。
Aにパターン量指定子がないので、1回のみ一致します。
組込み集計関数lastでは、PATTERN句が満たされるときにZと一致する最後のイベント内のc1の値がエクスポートされます。
詳細は、以下を参照してください。
PATTERN句は、1つ以上の相関変数に対し、正規表現として一致するパターンを指定します。
着信イベントは、指定された順序(左から右)でこれらの条件と一致する必要があります。
正規表現には、次のような相関変数を含むことができます。
DEFINE句で定義される相関変数: 条件定義でTRUEに評価される場合にのみ、trueと見なされます。
19.4項「DEFINE句」を参照してください。
DEFINE句で定義されていない相関変数: 常にTRUEと見なされ、すべての入力と一致します。
この項の内容は、次のとおりです。
詳細は、以下を参照してください。
相関変数およびパターン量指定子で構成される正規表現としてパターンを表します。
(correlation_name::=、pattern_quantifier::=)
表19-2は、Oracle CQLでサポートされるパターン量指定子(pattern_quantifier::=))のリストです。
A*またはA+?など、パターン量指定子を使用して正規表現としてパターンを指定できます。
1文字のパターン量指定子は最大限つまり「グリーディ」(貪欲)であり、可能な限り多くの正規表現のインスタンスとの一致を試みます。
2文字のパターン量指定子は最小限つまり「リラクタント」(消極的)であり、可能な限り少ない正規表現のインスタンスとの一致を試みます。
次のpattern_clauseがあるとします:
PATTERN (A B* C)
このパターン句では、連続する入力タプルによって次の条件が満たされた場合に、パターンの一致が認識されます。
1つのタプルのみが相関変数Aを定義する条件と一致する
0個以上のタプルが相関変数Bと一致する
1つのタプルのみが相関変数Cと一致する
2の状態にあるとき、相関変数BとCの両方に一致するタプル(これらの定義条件を両方とも満たしているため)が到着した場合、Bの量指定子*は「グリーディ」であるため、このタプルはCではなくBに一致するものと見なされます。このように、「グリーディ」なプロパティによってBがCよりも優先され、Bとの一致がより多くなります。パターン式がA B*? Cであるとすると、Bには「リラクタント」(消極的)な量指定子が使用されるため、BとCの両方に一致するタプルはCとのみ一致するものとして処理されます。このように、CがBよりも優先され、Bとの一致はより少なくなります。
詳細は、以下を参照してください。
regexp_grp_alt構文が示すように、次を使用できます。
(correlation_name::=, pattern_quantifier::=, regexp::=)
次のpattern_clauseがあるとします。
PATTERN (A+ B+)
これは、「1回以上のAの後にBが1回以上続く」ことを意味します。
相関変数はグループ化できます。例:
PATTERN (A+ (C+ B+)*)
これは、「1回以上のAの後にゼロ以上のCが1回以上、およびBが1回以上続く」ことを意味します。
PATTERN句の二者択一演算子(|)を使用して、pattern_clauseの意味を調整できます。例:
PATTERN (A+ | B+)
これは、「Aが1回以上、またはBが1回以上、いずれか早い方」を意味します。
同様に、グループ相関変数と二者択一演算子の両方を使用できます。例:
PATTERN (A+ (C+ | B+))
これは、「1回以上のAの後に、Cが1回以上か、Bが1回以上、いずれか早い方が続く」ことを意味します。
PATTERN ((A B) | (B A))
これは、「Aの後にB、またはBの後にA、いずれか早い方」を意味します。
詳細は、以下を参照してください。
論理式または算術式を指定して、条件と一致するイベントの属性に単一行または集計関数を適用できます。
基本ストリームからの新しいタプルが受信されると、その時点で関連している相関変数の条件が評価されます。その定義の条件を満たしている場合、タプルは相関変数に一致したと見なされます。特定の入力は0個、1個または複数の相関変数と一致する可能性があります。入力の受信時に評価される関連条件は、PATTERN句の正規表現で管理されるロジックと、これまでの入力を処理した後のパターン認識処理の状態によって決定されます。
条件では、MATCH_RECOGNIZE句が適用されるストリームまたはストリームに評価されるビューのスキーマの任意の属性を参照できます。
PATTERN句の相関変数は、DEFINE句で指定する必要はありません。このような相関変数のデフォルトは、常にtrueの述語です。このような相関変数は、すべてのイベントに一致します。PATTERN句で使用されていない相関変数をDEFINE句に指定すると、エラーになります。
SUBSET句で定義される相関変数はいずれもDEFINE句で定義できません。
(non_mt_corrname_definition_list::=)
non_mt_corrname_definition_list::=
(correlation_name_definition::=)
correlation_name_definition::=
(correlation_name::=、non_mt_cond_list::=)
この項の内容は、次のとおりです。
詳細は、以下を参照してください。
相関変数の定義では関数を使用できます。
例19-12では、to_timestamp関数が相関変数に適用されます。
例19-12 相関変数での関数の使用: to_timestamp
...
PATTERN (A B* C)
DEFINE
A AS (A.temp >= 25),
B AS ((B.temp >= 25) and (to_timestamp(B.element_time) - to_timestamp(A.element_time) < INTERVAL "0 00:00:05.00" DAY TO SECOND)),
C AS (to_timestamp(C.element_time) - to_timestamp(A.element_time) >= INTERVAL "0 00:00:05.00" DAY TO SECOND)
...
例19-13では、count関数を相関変数Bに適用して、定義が満たされる回数をカウントします。totalCountValueが、30分間に1000未満が2、3回ある場合に一致が認識されます。
例19-13 相関変数での関数の使用: count
...
MATCH_RECOGNIZE(
...
PATTERN(B*)
DURATION 30 MINUTES
DEFINE
B as (B.totalCountValue < 1000 and count(B.*) >= 2)
...
詳細は、以下を参照してください。
相関変数がない場合: c1 < 20
相関変数がある場合: A.c1 < 20
相関変数なしで属性を参照する場合、相関変数と最後に一致したタプルが評価の対象になります。
次の定義があるとします。
DEFINE A as c1 < 20
DEFINE A as A.c1 < 20
両方とも、最新の入力タプルである同じタプル内のc1を参照します。これは、最新の入力が相関変数と一致するものと想定し、入力着信時に、この相関変数の条件を評価するからです。
DEFINE句に定義されていない相関名を指定した場合は、各入力でtrueと見なされます。
例19-14では、相関変数AはPATTERN句内に存在しますが、DEFINEでは指定されていません。これは、相関名Aがすべての入力に対してtrueであることを意味します。PATTERN句で使用されていない相関名を定義するのは誤りです。
例19-14 未定義の相関名
<query id="q"><![CDATA[
SELECT
T.firstW,
T.lastZ
FROM
S2
MATCH_RECOGNIZE (
MEASURES
A.c1 as firstW,
last(Z) as lastZ
PATTERN(A W+ X+ Y+ Z+)
DEFINE
W as W.c2 < prev(W.c2),
X as X.c2 > prev(X.c2),
Y as Y.c2 < prev(Y.c2),
Z as Z.c2 > prev(Z.c2)
) as T
]]></query>
詳細は、以下を参照してください。
1つの相関変数の定義で、他の相関変数を参照できます。例19-15に示すような問合せがあるとします。
例19-15 相関変数間の参照
...
Select
a_firsttime, d_lasttime, b_avgprice, d_avgprice
FROM
S
MATCH_RECOGNIZE (
PARTITION BY symbol
MEASURES
first(a.time) as a_firsttime,
last(d.time) as d_lasttime,
avg(b.price) as b_avgprice,
avg(d.price) as d_avgprice
PATTERN (A B+ C+ D)
DEFINE
A as A.price > 100,
B as B.price > A.price,
C as C.price < avg(B.price),
D as D.price > prev(D.price)
)
...
次の点に注意してください。
相関変数Aでは単一の属性が定義されるので、Bはこの単一属性を参照できます。
Bで1つ以上の属性が定義されるので、CはBの単一の属性を参照できません。この場合、CはBの集計のみを参照できます。
Dは自身との関係で定義されています。この場合、単一属性または集計を参照できます。この例で、prev関数は、現在の一致前のDの一致にアクセスするために使用されています。
詳細は、以下を参照してください。
MATCH_RECOGNIZE句の結果を分割するためのストリームの属性を指定するには、このオプションの句を使用します。
PARTITION BY句がない場合、すべてのストリーム属性は同じパーティションに属します。
例19-1で、pattern_partition_clauseは次のとおりです。
PARTITION BY
itemId
パターン内のpartition by句は、partitionリスト内の属性に基づいて入力ストリームが論理的に分割され、その分割内でパターン・マッチングが行われることを意味します。
例19-16のようなスキーマ(c1 integer, c2 integer)を持つストリームSがあるとします。
例19-17のようなMATCH_RECOGNIZEの問合せがあるとします。
例19-17 入力ストリームS1を使用するMATCH_RECOGNIZEの問合せ
select T.p1, T.p2, T.p3 from S MATCH_RECOGNIZE(
MEASURES
A.ELEMENT_TIME as p1,
B.ELEMENT_TIME as p2
B.c2 as p3
PATTERN (A B)
DEFINE
A as A.c1 = 10,
B as B.c1 = 20
) as T
この問合せの出力は、次のとおりです。
3000:+ 2000, 3000, 2
例19-17の問合せにPARTITION BY c2を追加すると、出力は次のように変わります。
3000:+ 2000, 3000, 2 4000:+ 1000, 4000, 1
これは、PARTITION BY句の追加により、一致が分割内でのみ行われるようになったためです。c2属性の値によって、1000と4000のタプルはある分割に属し、2000と3000 のタプルは別の分割に属します。最初の分割で、Aは1000のタプルと一致し、Bは4000のタプルと一致します。3000のタプルもBの定義と一致しますが、タプルが別の分割に属しているため、最初の分割では一致として提示されません。
1つ以上の属性によって分割する場合、ORDER BY句を使用してパーティションの順序を制御できます。詳細は、19.6項「ORDER BY句」を参照してください。
このオプションの句を使用して、PARTITION BY句を使用する場合のMATCH_RECOGNIZE句によるパーティション順序を決定するためのストリーム属性を指定できます。
ORDER BY句がない場合、MATCH_RECOGNIZEの結果は決定されません。
pattern_order_by_top_clause::=
PARTITION BY句があるORDER BY句のみを使用できます。
詳細は、19.5項「PARTITION BY句」、「pattern_partition_clause::=」、および「order_by_list::=」を参照してください。
このオプションを使用して、重複するパターンに一致するようにOracle CEPを構成できます。
ALL MATCHES句がある場合、Oracle CEPですべてのあらゆる一致が検出されます。重複している一致、および同じイベントで開始される一致がある場合があります。この場合、パターン量指定子が「グリーディ」であっても「リラクタント」であっても、違いはありません。たとえば、次のようなパターンがあります。
ALL MATCHES PATTERN (A* B)
次のように、同じ結果になります。
ALL MATCHES PATTERN (A*? B)
ALL MATCHES句がない場合、重複する一致は返されず、アスタリスクなどの量指定子によって、一連の候補(および重複)一致のうち、優先して出力される一致が決定されます。重複する一致の残りは破棄されます。
ALL MATCHESを使用する例19-18の問合せtkpattern_q41と例19-19のデータ・ストリームtkpattern_S11があるとします。ストリームtkpattern_S11のスキーマは(c1 integer, c2 integer)です。例19-20は、問合せで返されるストリームを示します。
例19-18の問合せtkpattern_q41では、入力ストリーム値のプロットが英字Wの形になる場合に一致が報告されます。例19-20のリレーションは、このWパターン一致の重複するインスタンスの例を示します。
重複するパターンのインスタンスには2つの種類があります。
全体: 全体的な重複の例: 入力に含まれる時間3000-9000および4000-9000の行は両方とも指定されたパターン式に一致します。ALL MATCHES句がない場合は、長い方(3000-9000)が使用されます。
部分: 部分的な重複の例: 入力に含まれる時間12000-21000および16000-23000の行は両方とも指定されたパターン式に一致します。ALL MATCHES句がない場合は、先に出現した方が使用されます。これは、ALL MATCHES句を省略した場合は、以前に一致したパターン・インスタンスの最後のタプルの次のタプルから、パターンに一致する次のインスタンスの検索が開始されるためです。
例19-18 ALL MATCHES句の問合せ
<query id="tkpattern_q41"><![CDATA[
select
T.firstW, T.lastZ
from
tkpattern_S11
MATCH_RECOGNIZE (
MEASURES A.c1 as firstW, last(Z.c1) as lastZ
ALL MATCHES
PATTERN(A W+ X+ Y+ Z+)
DEFINE
W as W.c2 < prev(W.c2),
X as X.c2 > prev(X.c2),
Y as Y.c2 < prev(Y.c2),
Z as Z.c2 > prev(Z.c2)
) as T
]]></query>
例19-19 ALL MATCHES句のストリーム入力
Timestamp Tuple 1000 1,8 2000 2,8 3000 3,8 4000 4,6 5000 5,3 6000 6,7 7000 7,6 8000 8,2 9000 9,6 10000 10,2 11000 11,9 12000 12,9 13000 13,8 14000 14,5 15000 15,0 16000 16,9 17000 17,2 18000 18,0 19000 19,2 20000 20,3 21000 21,8 22000 22,5 23000 23,9 24000 24,9 25000 25,4 26000 26,7 27000 27,2 28000 28,8 29000 29,0 30000 30,4 31000 31,4 32000 32,7 33000 33,8 34000 34,6 35000 35,4 36000 36,5 37000 37,1 38000 38,7 39000 39,5 40000 40,8 41000 41,6 42000 42,6 43000 43,0 44000 44,6 45000 45,8 46000 46,4 47000 47,3 48000 48,8 49000 49,2 50000 50,5 51000 51,3 52000 52,3 53000 53,9 54000 54,8 55000 55,5 56000 56,5 57000 57,9 58000 58,7 59000 59,3 60000 60,3
例19-20 ALL MATCHES句のストリーム出力
Timestamp Tuple Kind Tuple 9000: + 3,9 9000: + 4,9 11000: + 6,11 11000: + 7,11 19000: + 12,19 19000: + 13,19 19000: + 14,19 20000: + 12,20 20000: + 13,20 20000: + 14,20 21000: + 12,21 21000: + 13,21 21000: + 14,21 23000: + 16,23 23000: + 17,23 28000: + 24,28 30000: + 26,30 38000: + 33,38 38000: + 34,38 40000: + 36,40 48000: + 42,48 50000: + 45,50 50000: + 46,50
例19-20に示すように、ALL MATCHES句では特定の入力が受信されると、一致するすべてのパターン・インスタンスが報告されます。たとえば、時間20000では{12,20}、{13,20}および{14,20}のすべてのタプルが出力されます。
詳細は、19.3.1項「パターン量指定子と正規表現」を参照してください。
WITHIN句は、指定された時間内で一致が発生する場合にのみ、pattern_clause一致を出力するオプションの句です。
つまり、次の場合にのみ発生します。
TL - TF < WD
説明:
TL - パターンに一致する最後のイベントのタイムスタンプ。
TF - パターンに一致する最初のイベントのタイムスタンプ。
WD - WITHIN句で指定された期間。
WITHIN INCLUSIVE句は境界でのイベントの一致も試みます。すなわち、次の場合に一致を出力します。
TL - TF <= WD
一致が指定された期間内に完了した場合、イベントは発生するとただちに出力されます。すなわち、一致を出力できる場合、完了時のタイムスタンプとともに出力されます。WITHIN句は、DURATION句のように期間が期限切れになるのを待機しません。
WITHIN句の期間が期限切れになると、不完全な一致候補はすべて破棄されます。
詳細は、19.12.4項「WITHIN句を使用したパターン検出」を参照してください。
DURATION句は、イベントの欠落を検出する問合せを作成する場合にのみ使用する必要のあるオプションの句です。イベントの欠落の検出では、特定の制限時間内に発生するはずの特定のイベントが時間内に発生しない状況が検出されます。
この句を使用すると、PATTERN句の正規表現が完全に一致し、DURATION句に指定された期間が期限切れになるまで他のイベントまたは入力が到着しない場合にのみ、一致が報告されます。期間は、パターンの一致の最初のイベントが到着した時点から計測されます。
DURATION句を使用する場合は、INCLUDE TIMER EVENTS句を使用する必要があります。詳細は、19.10項「INCLUDE TIMER EVENTS句」を参照してください。
この項の内容は、次のとおりです。
期間は、10などの定数値として指定できます。オプションで、秒や分などの時間単位を指定できます(time_unit::=を参照)。デフォルトの時間単位は秒です。
DURATION 10を使用して10秒(10000ms)の遅延を指定する例19-21の問合せtkpattern_q59と、例19-22のデータ・ストリームtkpattern_S19があるとします。ストリームtkpattern_S19のスキーマは(c1 integer)です。例19-23は、問合せで返されるストリームを示します。
例19-21 固定期間DURATION句を使用したMATCH_RECOGNIZEの問合せ
<query id="BBAQuery"><![CDATA[
select
T.p1, T.p2
from
tkpattern_S19
MATCH_RECOGNIZE (
MEASURES A.c1 as p1, B.c1 as p2
include timer events
PATTERN(A B*)
duration 10
DEFINE A as A.c1 = 10, B as B.c1 != A.c1
) as T
]]></query>
例19-22 固定期間DURATION句を使用したMATCH_RECOGNIZEのストリーム入力
Timestamp Tuple 1000 10 4000 22 6000 444 7000 83 9000 88 11000 12 11000 22 11000 15 12000 13 15000 10 27000 11 28000 10 30000 18 40000 10 44000 19 52000 10 h 100000
例19-23 固定期間DURATION句を使用したMATCH_RECOGNIZEのストリーム出力
Timestamp Tuple Kind Tuple 11000: + 10,88 25000: + 10, 38000: + 10,18 50000: + 10,19 62000: + 10,
時間1000のタプルはAに一致します。
期間は10であるため、1000+10000=11000の時点で入力を受け取るとすぐに一致が出力されます(値が12の)。1000から9000までのタプルのシーケンスはパターンAB*に一致するため、11000の時点で入力を受け取るとすぐに一致が報告されます。
次の一致は、その時点でAに一致するタプルのある15000の時点で開始されます。次のタプルの到着は時間27000です。ここでもまた、パターンAB*を満たすタプルがあるため、15000+10000=25000の時点で一致が報告されます。同様のロジックに従って、以降の出力が生成されます。
詳細は、「固定期間のイベント欠落の検出」を参照してください。
MULTIPLES OF句を指定した場合は、反復的なイベント欠落の検出が示されます。この場合、パターンが完全に一致した後にイベントが発生しないかぎり、期間値の倍数の時点で出力が送信されます。
DURATION MULTIPLES OF 10を使用して10秒(10000ms)の遅延を指定する例19-24の問合せtkpattern_q75と、例19-25のデータ・ストリームtkpattern_S23があるとします。ストリームtkpattern_S23のスキーマは(c1 integer)です。例19-26は、問合せで返されるストリームを示します。
例19-24 可変期間DURATION MULTIPLES OF句を使用したMATCH_RECOGNIZEの問合せ
<query id="tkpattern_q75"><![CDATA[
select
T.p1, T.p2, T.p3
from
tkpattern_S23
MATCH_RECOGNIZE (
MEASURES A.c1 as p1, B.c1 as p2, sum(B.c1) as p3
ALL MATCHES
include timer events
PATTERN(A B*)
duration multiples of 10
DEFINE A as A.c1 = 10, B as B.c1 != A.c1
) as T
]]></query>
例19-25 可変期間DURATION MULTIPLES OF句を使用したMATCH_RECOGNIZEのストリーム入力
Timestamp Tuple 1000 10 4000 22 6000 444 7000 83 9000 88 11000 12 11000 22 11000 15 12000 13 15000 10 27000 11 28000 10 30000 18 44000 19 62000 20 72000 10 h 120000
例19-26 可変期間DURATION MULTIPLES OF句を使用したMATCH_RECOGNIZEのストリーム出力
Timestamp Tuple Kind Tuple 11000: + 10,88,637 25000: + 10,, 38000: + 10,18,18 48000: + 10,19,37 58000: + 10,19,37 68000: + 10,20,57 82000: + 10,, 92000: + 10,, 102000: + 10,, 112000: + 10,,
この実行は、上のDURATION句の例と同様のロジックに従います(「固定期間のイベント欠落の検出」を参照)。異なる点は、後の方の出力です。72000のタプルはAに一致しますが、それ以降は入力がありません。パターンAB*とは一致するため、82000の時点で出力が行われます。MULTIPLES OF句で期間10が指定されているため、92000、102000およびそれ以降は同様に出力が行われます。
イベント欠落の検出には、この句とDURATION句を併用します。
通常、たいていのパターン一致の問合せでは、パターン一致の出力は、常に入力イベントによって入力ストリーム上で一致するパターンに対してトリガーされます。唯一の例外は、イベント欠落の検出の問合せで、タイマーの期限切れイベントによって(入力ストリーム上の明示的な入力イベントではなく)出力がトリガーされる場合があります。
pattern_inc_timer_evs_clause::=
(pattern_clause::=、pattern_skip_match_clause::=、pattern_definition_clause::=、duration_clause::=、subset_clause::=)
詳細は、19.9項「DURATION句」を参照してください。
この句を使用すると、DEFINE句に定義された1つ以上の相関変数をグループにまとめることができます。MEASURESとDEFINEでは、他の任意の相関変数と同様にこの名前付きサブセットを使用できます。
例:
SUBSET S1 = (Z,X)
サブセットの右側((Z,X))は、PATTERN句での定義に基づいた1つ以上の相関変数のカンマ区切りのリストです。
サブセットの左側(S1)は、右側の相関変数を結合したものです。
サブセットの右側にサブセット変数を含めることはできません。
(non_mt_subset_definition_list::=)
non_mt_subset_definition_list::=
(subset_name::=、non_mt_corr_list::=)
例19-27の問合せq55と例19-28のデータ・ストリームS11があるとします。ストリームS11のスキーマは(c1 integer, c2 integer)です。この例では、S1からS6までのサブセットを定義します。この問合せでは、入力ストリームのc2属性の値が英字Wの形になる場合に一致が出力されます。ここで、このWの上昇部分を形成しているタプルのc2の値の合計を出す必要があるとします。相関変数Xは最初の上昇部分となるタプルを表し、Zは2番目の上昇部分となるタプルを表します。ここで、これらの両方に一致するタプルをグループ化する手段が必要です。これは、例に示すようなSUBSET句を定義して行うことができます。
サブセットS4は(X,Z)として定義されています。これは、XまたはZのいずれかに一致する入力ストリームのタプルを参照します。このサブセットはMEASURES句の文sum(S4.c2) as sumIncrArmで使用されています。これによって、XまたはZのいずれかに一致するタプルのc2属性の値の合計が計算されます。S4.c2 = 10のようにDEFINE句でS4.c2を参照する場合は、Xと一致するタプルおよびZと一致するタプルの中で最新のタプルのc2の値が参照されます。
サブセットS6は(Y)として定義されています。これは、相関変数Yに一致するすべてのタプルを参照します。
例19-29は、問合せで返されるストリームを示します。
例19-27 SUBSET句を使用したMATCH_RECOGNIZEの問合せ
<query id="q55"><![CDATA[
select
T.firstW,
T.lastZ,
T.sumDecrArm,
T.sumIncrArm,
T.overallAvg
from
S11
MATCH_RECOGNIZE (
MEASURES
S2.c1 as firstW,
last(S1.c1) as lastZ,
sum(S3.c2) as sumDecrArm,
sum(S4.c2) as sumIncrArm,
avg(S5.c2) as overallAvg
PATTERN(A W+ X+ Y+ Z+)
SUBSET S1 = (Z) S2 = (A) S3 = (A,W,Y) S4 = (X,Z) S5 = (A,W,X,Y,Z) S6 = (Y)
DEFINE
W as W.c2 < prev(W.c2),
X as X.c2 > prev(X.c2),
Y as S6.c2 < prev(Y.c2),
Z as Z.c2 > prev(Z.c2)
) as T
]]></query>
例19-28 SUBSET句を使用したMATCH_RECOGNIZEのストリーム入力
Timestamp Tuple 1000 1,8 2000 2,8 3000 3,8 4000 4,6 5000 5,3 6000 6,7 7000 7,6 8000 8,2 9000 9,6 10000 10,2 11000 11,9 12000 12,9 13000 13,8 14000 14,5 15000 15,0 16000 16,9 17000 17,2 18000 18,0 19000 19,2 20000 20,3 21000 21,8 22000 22,5 23000 23,9 24000 24,9 25000 25,4 26000 26,7 27000 27,2 28000 28,8 29000 29,0 30000 30,4 31000 31,4 32000 32,7 33000 33,8 34000 34,6 35000 35,4 36000 36,5 37000 37,1 38000 38,7 39000 39,5 40000 40,8 41000 41,6 42000 42,6 43000 43,0 44000 44,6 45000 45,8 46000 46,4 47000 47,3 48000 48,8 49000 49,2 50000 50,5 51000 51,3 52000 52,3 53000 53,9 54000 54,8 55000 55,5 56000 56,5 57000 57,9 58000 58,7 59000 59,3 60000 60,3
例19-29 SUBSET句を使用したMATCH_RECOGNIZEのストリーム出力
Timestamp Tuple Kind Tuple 9000: + 3,9,25,13,5.428571 21000: + 12,21,24,22,4.6 28000: + 24,28,15,15,6.0 38000: + 33,38,19,12,5.1666665 48000: + 42,48,13,22,5.0
詳細は、以下を参照してください。
次に、基本的なMATCH_RECOGNIZEの実際の例を示します。
追加の例は、『Oracle Fusion Middleware Oracle Complex Event Processingスタート・ガイド』を参照してください。
図19-1に示すような株価変動があります。このデータは証券コード(索引番号または時間)および株価のストリームとして表すことができます。図19-1では、1 - 9日および12 - 19日の間に二番底パターンと呼ばれるトレーディングの一般的な現象が発生しています。このパターンは、W字形の株価変動(下降(X)、上昇(Y)、下降(W)、2度目の上昇(Z))として視覚化されます。
例19-30は、スキーマsymbol、stockTickおよびpriceを持つ株価イベントのストリームS2に対する問合せqを示します。この問合せではPATTERN句(A W+ X+ Y+ Z+)を使用して、着信する株取引の二番底パターンを検出します。この句の相関名は次のとおりです。
A: 二番底パターンの開始点に相当します。
相関名Aは各入力でtrueであるため、DEFINE句で定義されていません。DEFINE句に定義されていない相関名を指定した場合は、各入力でtrueと見なされます。
W+: 二番底パターンの最初の下降部分に相当します。
これはW.price < prev(W.price)として定義されます。この定義は、現在の価格が前の価格よりも低いことを意味します。
X+: 二番底パターンの最初の上昇部分に相当します。
Y+: 二番底パターンの2番目の下降部分に相当します。
Z+: 二番底パターンの2番目の上昇部分に相当します。
例19-30 単純なパターン検出: 問合せ
<query id="q"><![CDATA[
SELECT
T.firstW,
T.lastZ
FROM
S2
MATCH_RECOGNIZE (
MEASURES
A.stockTick as firstW,
last(Z) as lastZ
PATTERN(A W+ X+ Y+ Z+)
DEFINE
W as W.price < prev(W.price),
X as X.price > prev(X.price),
Y as Y.price < prev(Y.price),
Z as Z.price > prev(Z.price)
) as T
WHERE
S2.symbol = "oracle"
]]></query>
図19-2に示すような株価変動があります。このデータは証券コード(索引番号または時間)および株価のストリームとして表すことができます。この例では、複数の証券コードのデータがストリームに含まれています。図19-2では、銘柄BOFAの1 - 9日および12 - 19日の間に二番底パターンと呼ばれるトレーディングの一般的な現象が発生しています。このパターンは、W字形の株価変動(下降(X)、上昇(Y)、下降(W)、2度目の上昇(Z))として視覚化されます。
例19-31は、スキーマsymbol、stockTickおよびpriceを持つ株価イベントのストリームS2に対する問合せqを示します。この問合せではPATTERN句(A W+ X+ Y+ Z+)を使用して、着信する株取引の二番底パターンを検出します。この句の相関名は次のとおりです。
A: 二番底パターンの開始点に相当します。
W+: 二番底パターンの最初の下降部分に相当します。これはW.price < prev(W.price)として定義され、現在の価格が前の価格よりも低いことを意味します。
X+: 二番底パターンの最初の上昇部分に相当します。
Y+: 二番底パターンの2番目の下降部分に相当します。
Z+: 二番底パターンの2番目の上昇部分に相当します。
問合せではPARTITION BY句を使用して入力ストリームを株価表示記号別に分割し、各論理ストリームにこのPATTERN句を適用します。
例19-31 PARTITION BYを使用したパターン検出: 問合せ
<query id="q"><![CDATA[
SELECT
T.firstW,
T.lastZ
FROM
S2
MATCH_RECOGNIZE (
PARTITION BY
A.symbol
MEASURES
A.stockTick as firstW,
last(Z) as lastZ
PATTERN(A W+ X+ Y+ Z+)
DEFINE
W as W.price < prev(W.price),
X as X.price > prev(X.price),
Y as Y.price < prev(Y.price),
Z as Z.price > prev(Z.price)
) as T
]]></query>
例19-32の問合せq1と例19-33のデータ・ストリームSがあるとします。ストリームSのスキーマは(c1 integer)です。例19-34は、問合せで返されるストリームを示します。
例19-32 集計を使用したパターン検出: 問合せ
<query id="q1"><![CDATA[
SELECT
T.sumB
FROM
S
MATCH_RECOGNIZE (
MEASURES
sum(B.c1) as sumB
PATTERN(A B* C)
DEFINE
A as ((A.c1 < 50) AND (A.c1 > 35)),
B as B.c1 > avg(A.c1),
C as C.c1 > prev(C.c1)
) as T
]]></query>
例19-35および例19-36の問合せと例19-37のデータ・ストリームSがあるとします。ストリームSのスキーマは(c1 integer, c2 integer)です。表19-3で、これらの問合せの出力を比較します。
例19-35 PATTERN句とWITHIN句
<query id="queryWithin"><![CDATA[
SELECT T.Ac2, T.Bc2, T.Cc2
FROM S
MATCH_RECOGNIZE(
MEASURES A.c2 as Ac2, B.c2 as Bc2, C.c2 as Cc2
PATTERN (A (B+ | C)) within 3000 milliseconds
DEFINE
A as A.c1=10 or A.c1=25,
B as B.c1=20 or B.c1=15 or B.c1=25,
C as C.c1=15
) as T
]]></query>
例19-36 PATTERN句とWITHIN INCLUSIVE句
<query id="queryWithinInclusive"><![CDATA[
SELECT T.Ac2, T.Bc2, T.Cc2
FROM S
MATCH_RECOGNIZE(
MEASURES A.c2 as Ac2, B.c2 as Bc2, C.c2 as Cc2
PATTERN (A (B+ | C)) within inclusive 3000 milliseconds
DEFINE
A as A.c1=10 or A.c1=25,
B as B.c1=20 or B.c1=15 or B.c1=25,
C as C.c1=15
) as T
]]></query>
例19-37 WITHIN句を使用したパターン検出: ストリーム入力
Timestamp Tuple 1000 10,100 h 2000 3000 15,200 3000 20,300 4000 25,400 5000 20,500 6000 20,600 7000 35,700 8000 10,800 9000 15,900 h 11000 11000 20,1000 11000 50,1100
表19-3 WITHINおよびWITHIN INCLUSIVEの問合せの出力
| 問合せqueryWithin | 問合せqueryWithinInclusive |
|---|---|
Timestamp Tuple Kind Tuple 3000: + 100,300, 6000: + 400,600, 9000: + 800,900, |
Timestamp Tuple Kind Tuple 4000: + 100,400, 11000: + 800,1000, |
表19-3のqueryWithin問合せに示すように、候補一致はTimeStamp=1000のイベントで開始されます。WITHIN句の期間が3秒であるため、問合せは、TimeStamp=4000のイベントの前に完了した場合にのみ、一致を出力します。問合せがTimeStampe=4000のイベントを受け取ると、その時点までで最も長い一致が出力されます(ALL MATCHESを使用していないため)。TimeStamp=4000のイベントがBに一致しても、そのイベントは一致に含まれないことに注意してください。次の一致は、TimeStamp=4000のイベントから開始されます。このイベントもAに一致しており、以前の一致がTimeStamp=3000で終了しているためです。
表19-3のqueryWithinInclusive問合せに示すように、候補一致はTimeStamp=1000のイベントで開始されます。問合せがTimeStamp=4000のイベントを受け取る場合、問合せではWITHIN INCLUSIVEが使用され、イベントがBに一致するため、このイベントは一致に含められます。TimeStamp=5000のイベントはBに一致しますが、一致の開始(TimeStamp=1000)から測定した期間(3秒)を超えているため、パターンはこれ以上拡張されません。一致はTimeStamp=4000に終了しており、ALL MATCHESを使用していないため、Aと一致する場合であっても、次の一致はTimeStamp=4000に開始されません。
詳細は、以下を参照してください。
5つの異なる部屋を移動するオブジェクトがあるとします。オブジェクトは、毎回部屋1を出発し、5分以内に部屋5に到着する必要があります。図19-3は、オブジェクトの動きを示しています。このデータは、時間および部屋番号のストリームとして表すことができます。オブジェクトは、時間1に部屋1を出発し、期待どおり、時間5に部屋5に到着しています。ただし、オブジェクトは時間6に部屋1を出発しましたが、時間11に部屋5に到着できず、時間12に部屋5に到着しています。時間15に部屋1を出発したオブジェクトは、期待どおり、時間20に部屋5に到着しています。ただし、時間23に部屋1を出発したオブジェクトは、時間28に部屋5に到着できず、時間30に部屋5に到着しています。時間5と時間20の成功は、イベントと見なされます。オブジェクトは部屋5に適切な時間に到着しているためです。時間11と時間28の失敗は、イベント欠落と見なされます。期待される到着イベントが発生していないためです。Oracle CQLを使用して、このようなイベント欠落を問い合せることができます。
例19-38は、ストリームS(部屋番号を表すc1 integerスキーマを持つ)に対してイベントの欠落を検出する問合せqを示します。オブジェクトが部屋1を出発してから5分以内に部屋5に到着しなかった場合は毎回問合せによって部屋1を出発した時刻が返されます。
例19-38 固定期間のイベント欠落の検出: 問合せ
<query id="q"><![CDATA[
select T.Atime FROM S
MATCH_RECOGNIZE(
MEASURES
A.ELEMENT_TIME as Atime
INCLUDE TIMER EVENTS
PATTERN (A B*)
DURATION 5 MINUTES
DEFINE
A as A.c1 = 1,
B as B.c1 != 5
) as T
]]></query>
詳細は、19.9項「DURATION句」を参照してください。
