| Oracle® Fusion Middleware Oracle Event Processing Oracle CQL言語リファレンス 12c リリース(12.1.3) E57533-04 |
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この章では、Oracle Continuous Query Language (Oracle CQL)に含まれる組込みの集計関数のリファレンスを提供します。組込みの集計関数は、問合せが返すすべての値の集計操作を行います。
この章の内容は次のとおりです。
表9-1に、Oracle CQLに用意されている組込みの集計関数を示します。
選択した重複タプルの各セットで1つのコピーのみがOracle Event Processingから返されるようにするには、distinctを指定します。重複タプルとはselectリスト内の各式と一致する値を持つタプルです。詳細は、次の項を参照してください。
Oracle Event Processing は、ネストされた集計はサポートしていません。
注意:
組込み関数名では大文字と小文字が区別されるため、表示されている方(小文字)を使用してください。
注意:
ストリーム入力の例で、hで始まる行(h 3800など)はハートビート入力タプルです。これは、ハートビート値よりも小さいタイムスタンプを持つこれ以上の入力がないことをOracle Event Processingに通知します。
詳細は、次を参照してください。
Oracle CQLでは、where句はgroup by句およびhaving句の前に適用されます。つまり、次のOracle CQL文は無効です。
<query id="q1"><![CDATA[ select * from InputChanel[rows 4 slide 4] as ic where count(*) = 4 ]]></query>
かわりに、次のOracle CQL文を使用する必要があります。
<query id="q1"><![CDATA[ select * from InputChanel[rows 4 slide 4] as ic where count(*) = 4 ]]></query>
構文
目的
avgは、exprの平均値を返します。
この関数は、bigint、floatまたはintデータ型を引数として使用します。また、引数の数値データ型に関係なくfloatを返します。
入出力の型
次の表に、入力の型および対応する出力の型を示します。
入力の型 |
出力の型 |
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例
問合せfloat_avgとデータ・ストリームS3があるとします。ストリームS3のスキーマは(c1 float)です。この問合せはリレーションを返します。平均値が数字でない場合、avg関数はNaNの結果を返します。
<query id="float_avg"><![CDATA[ select avg(c1) from S3[range 5] ]]></query>
Timestamp Tuple 1000 2000 5.5 8000 4.4 9000 15000 44.2 h 200000000
Timestamp Tuple Kind Tuple 1000: - 1000: + 0.0 2000: - 0.0 2000: + 5.5 6000: - 5.5 6000: + 5.5 7000: - 5.5 8000: - 8000: + 4.4 9000: - 4.4 9000: + 4.4 13000: - 4.4 13000: + NaN 14000: - NaN 14000: + 15000: - 15000: + 44.2 20000: - 44.2 20000: +
構文
目的
countは、問合せが返すタプル数をintの値として返します。
表9-2に示すように、戻り値は引数によって異なります。
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表9-2 COUNT集計関数の戻り値
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countは、nullを返しません。
例
問合せq2とデータ・ストリームS2があるとします。ストリームS2のスキーマは(c1 integer, c2 integer)です。この問合せはリレーションを返します。
<query id="q2"><![CDATA[ SELECT COUNT(c2), COUNT(*) FROM S2 [RANGE 10] ]]></query>
Timestamp Tuple 1000 1,2 2000 1, 3000 1,4 6000 1,6
Timestamp Tuple Kind Tuple -9223372036854775808: + 0,0 1000: - 0,0 1000: + 1,1 2000: - 1,1 2000: + 1,2 3000: - 1,2 3000: + 2,3 6000: - 2,3 6000: + 3,4
構文
目的
firstは、指定されたパターンに最初に一致する、指定されたストリーム要素の値を返します。
指定されるストリーム要素の型は、次のいずれかになります。
bigint
integer
byte
char
float
interval
timestamp
この関数の戻り値の型は、指定されたストリーム要素の型によって異なります。
この関数は、ピリオドで区切られた次の値で構成される1つの引数を使用します。
identifier1: DEFINE句で指定されたパターンの名前。
identifier2: CREATE STREAM文で指定されたストリーム要素の名前。
関連項目:
例
問合せq9とデータ・ストリームS0があるとします。ストリームS0のスキーマは(c1 integer, c2 float)です。この例では、パターンCをC.c1 = 7と定義します。また、firstcをfirst(C.c2)と定義します。つまり、最初にc1 = 7になった場合に、firstcは値c2と等しくなります。この問合せはリレーションを返します。
<query id="q9"><![CDATA[ select T.firstc, T.lastc, T.Ac1, T.Bc1, T.avgCc1, T.Dc1 from S0 MATCH_RECOGNIZE ( MEASURES first(C.c2) as firstc, last(C.c2) as lastc, avg(C.c1) as avgCc1, A.c1 as Ac1, B.c1 as Bc1, D.c1 as Dc1 PATTERN(A B C* D) DEFINE A as A.c1 = 30, B as B.c2 = 10.0, C as C.c1 = 7, D as D.c1 = 40 ) as T ]]></query>
Timestamp Tuple 1000 33,0.9 3000 44,0.4 4000 30,0.3 5000 10,10.0 6000 7,0.9 7000 7,2.3 9000 7,8.7 11000 40,6.6 15000 19,8.8 17000 30,5.5 20000 5,10.0 23000 40,6.6 25000 3,5.5 30000 30,2.2 35000 2,10.0 40000 7,5.5 44000 40,8.9
Timestamp Tuple Kind Tuple 11000: + 0.9,8.7,30,10,7.0,40 23000: + ,,30,5,,40 44000: + 5.5,5.5,30,2,7.0,40
構文
目的
lastは、指定されたパターンに最後に一致する、指定されたストリーム要素の値を返します。
指定されるストリーム要素の型は、次のいずれかになります。
bigint
integer
byte
char
float
interval
timestamp
この関数の戻り値の型は、指定されたストリーム要素の型によって異なります。
この関数は、ピリオドで区切られた次の値で構成される1つの引数を使用します。
identifier1: DEFINE句で指定されたパターンの名前。
identifier2: CREATE STREAM文で指定されたストリーム要素の名前。
関連項目:
例
問合せq9とデータ・ストリームS0があるとします。ストリームS1のスキーマは(c1 integer, c2 float)です。この例では、パターンCをC.c1 = 7と定義します。また、lastcをlast(C.c2)と定義します。つまり、最後にc1 = 7になった場合に、lastcは値c2と等しくなります。この問合せはリレーションを返します。
<query id="q9"><![CDATA[ select T.firstc, T.lastc, T.Ac1, T.Bc1, T.avgCc1, T.Dc1 from S0 MATCH_RECOGNIZE ( MEASURES first(C.c2) as firstc, last(C.c2) as lastc, avg(C.c1) as avgCc1, A.c1 as Ac1, B.c1 as Bc1, D.c1 as Dc1 PATTERN(A B C* D) DEFINE A as A.c1 = 30, B as B.c2 = 10.0, C as C.c1 = 7, D as D.c1 = 40 ) as T ]]></query>
Timestamp Tuple 1000 33,0.9 3000 44,0.4 4000 30,0.3 5000 10,10.0 6000 7,0.9 7000 7,2.3 9000 7,8.7 11000 40,6.6 15000 19,8.8 17000 30,5.5 20000 5,10.0 23000 40,6.6 25000 3,5.5 30000 30,2.2 35000 2,10.0 40000 7,5.5 44000 40,8.9
Timestamp Tuple Kind Tuple 11000: + 0.9,8.7,30,10,7.0,40 23000: + ,,30,5,,40 44000: + 5.5,5.5,30,2,7.0,40
構文
目的
listaggは、その関数の引数に相当するJavaの値を含むjava.util.Listを返します。
関数の引数としてユーザー定義のクラスが使用される場合、そのクラスはequalsメソッドを実装する必要があります。
例
<view id="v1"><![CDATA[ ISTREAM(select c1, listAgg(c3) as l1, java.util.LinkedHashSet(listAgg(c3)) as set1 from S1 group by c1) ]]></view> <query id="q1"><![CDATA[ select v1.l1.size(), v1.set1.size() from v1 ]]></query>
Timestamp Tuple 1000 orcl, 1, 15, 400 1000 msft, 1, 15, 400 2000 orcl, 2, 20, 300 2000 msft, 2, 20, 300 5000 orcl, 4, 5, 200 5000 msft, 4, 5, 200 7000 orcl, 3, 10, 100 7000 msft, 3, 20, 100 h 20000000
Timestamp Tuple Kind Tuple 1000: + 1,1 1000: + 1,1 2000: + 2,2 2000: + 2,2 5000: + 3,3 5000: + 3,3 7000: + 4,4 7000: + 4,3
構文
目的
maxは、exprの最大値を返します。そのデータ型は引数のデータ型によって異なります。
例
問合せtest_max_timestampとデータ・ストリームS15があるとします。ストリームS15のスキーマは(c1 int, c2 timestamp)です。この問合せはリレーションを返します。
<query id="test_max_timestamp"><![CDATA[ select max(c2) from S15[range 2] ]]></query>
Timestamp Tuple 10 1,"08/07/2004 11:13:48" 2000 ,"08/07/2005 11:13:48" 3400 3,"08/07/2006 11:13:48" 4700 ,"08/07/2007 11:13:48" h 8000 h 200000000
Timestamp Tuple Kind Tuple 0: + 10: - 10: + 08/07/2004 11:13:48 2000: - 08/07/2004 11:13:48 2000: + 08/07/2005 11:13:48 2010: - 08/07/2005 11:13:48 2010: + 08/07/2005 11:13:48 3400: - 08/07/2005 11:13:48 3400: + 08/07/2006 11:13:48 4000: - 08/07/2006 11:13:48 4000: + 08/07/2006 11:13:48 4700: - 08/07/2006 11:13:48 4700: + 08/07/2007 11:13:48 5400: - 08/07/2007 11:13:48 5400: + 08/07/2007 11:13:48 6700: - 08/07/2007 11:13:48 6700: +
構文
目的
minは、exprの最小値を返します。そのデータ型は引数のデータ型によって異なります。
例
問合せtest_min_timestampとデータ・ストリームS15があるとします。ストリームS15のスキーマは(c1 int, c2 timestamp)です。この問合せはリレーションを返します。
<query id="test_min_timestamp"><![CDATA[ select min(c2) from S15[range 2] ]]></query>
Timestamp Tuple 10 1,"08/07/2004 11:13:48" 2000 ,"08/07/2005 11:13:48" 3400 3,"08/07/2006 11:13:48" 4700 ,"08/07/2007 11:13:48" h 8000 h 200000000
Timestamp Tuple Kind Tuple 0: + 10: - 10: + 08/07/2004 11:13:48 2000: - 08/07/2004 11:13:48 2000: + 08/07/2004 11:13:48 2010: - 08/07/2004 11:13:48 2010: + 08/07/2005 11:13:48 3400: - 08/07/2005 11:13:48 3400: + 08/07/2005 11:13:48 4000: - 08/07/2005 11:13:48 4000: + 08/07/2006 11:13:48 4700: - 08/07/2006 11:13:48 4700: + 08/07/2006 11:13:48 5400: - 08/07/2006 11:13:48 5400: + 08/07/2007 11:13:48 6700: - 08/07/2007 11:13:48 6700: +
構文
目的
sumは、exprの値の合計を返します。この関数は、bigint、floatまたはinteger式を引数として使用します。また、引数の数値データ型と同じデータ型を返します。
例
問合せq3とデータ・ストリームS1があるとします。ストリームS1のスキーマは(c1 integer, c2 bigint)です。この問合せはリレーションを返します。rangeの詳細は、次を参照してください。
<query id="q3"><![CDATA[ select sum(c2) from S1[range 5] ]]></query>
Timestamp Tuple 1000 5, 1000 10,5 2000 ,4 3000 30,6 5000 45,44 7000 55,3 h 200000000
Timestamp Tuple Kind Tuple 1000: - 1000: + 5 2000: - 5 2000: + 9 3000: - 9 3000: + 15 5000: - 15 5000: + 59 6000: - 59 6000: + 54 7000: - 54 7000: + 53 8000: - 53 8000: + 47 10000: - 47 10000: + 3 12000: - 3 12000: +
構文
目的
xmlaggは、集計されたXMLドキュメントとしてXMLフラグメントの集合を返します。nullを返す引数は結果から削除されます。
ORDER BY句を使用すると、フラグメントの順序を制御できます。
例
xmlagg関数とxmlelement関数
問合せtkdata67_q1と入力リレーションがあるとします。ストリームtkdata67_S0のスキーマは(c1 integer, c2 float)です。この問合せでは、xmlelementを使用してストリーム要素からXMLフラグメントを作成し、xmlaggを使用してそれらのXMLフラグメントをXMLドキュメントに集計します。この問合せはリレーションを返します。
<query id="tkdata67_q1"><![CDATA[
select
c1,
xmlagg(xmlelement("c2",c2))
from
tkdata67_S0[rows 10]
group by c1
]]></query>
Timestamp Tuple 1000 15, 0.1 1000 20, 0.14 1000 15, 0.2 4000 20, 0.3 10000 15, 0.04 h 12000
Timestamp Tuple Kind Tuple 1000: + 15,<c2>0.1</c2> <c2>0.2</c2> 1000: + 20,<c2>0.14</c2> 4000: - 20,<c2>0.14</c2> 4000: + 20,<c2>0.14</c2> <c2>0.3</c2> 10000: - 15,<c2>0.1</c2> <c2>0.2</c2> 10000: + 15,<c2>0.1</c2> <c2>0.2</c2> <c2>0.04</c2>
xmlagg関数とORDER BY句
問合せtkxmlAgg_q5と入力リレーションがあるとします。ストリームtkxmlAgg_S1のスキーマは(c1 int, c2 xmltype)です。この問合せでは、xmltypeストリーム要素を選択し、XMLAGGを使用してそれらをXMLドキュメントに集計します。また、ORDER BY句を使用してXMLフラグメントを並べ替えます。この問合せはリレーションを返します。
<query id="tkxmlAgg_q5"><![CDATA[ select xmlagg(c2), xmlagg(c2 order by c1) from tkxmlAgg_S1[range 2] ]]></query>
Timestamp Tuple 1000 1, "<a>hello</a>" 2000 10, "<b>hello1</b>" 3000 15, "<PDRecord><PDName>hello</PDName></PDRecord>" 4000 5, "<PDRecord><PDName>hello</PDName><PDName>hello1</PDName></PDRecord>" 5000 51, "<PDRecord><PDId>6</PDId><PDName>hello1</PDName></PDRecord>" 6000 15, "<PDRecord><PDId>46</PDId><PDName>hello2</PDName></PDRecord>" 7000 55, "<PDRecord><PDId>6</PDId><PDName>hello2</PDName><PDName>hello3</PDName></PDRecord>"
Timestamp Tuple Kind Tuple 0: + 1000: - 1000: + <a>hello</a> ,<a>hello</a> 2000: - <a>hello</a> ,<a>hello</a> 2000: + <a>hello</a> <b>hello1</b> ,<a>hello</a> <b>hello1</b> 3000: - <a>hello</a> <b>hello1</b> ,<a>hello</a> <b>hello1</b> 3000: + <b>hello1</b> <PDRecord> <PDName>hello</PDName> </PDRecord> ,<b>hello1</b> <PDRecord> <PDName>hello</PDName> </PDRecord> 4000: - <b>hello1</b> <PDRecord> <PDName>hello</PDName> </PDRecord> ,<b>hello1</b> <PDRecord> <PDName>hello</PDName> </PDRecord> 4000: + <PDRecord> <PDName>hello</PDName> </PDRecord> <PDRecord> <PDName>hello</PDName> <PDName>hello1</PDName> </PDRecord> ,<PDRecord> <PDName>hello</PDName> <PDName>hello1</PDName> </PDRecord> <PDRecord> <PDName>hello</PDName> </PDRecord> 5000: - <PDRecord> <PDName>hello</PDName> </PDRecord> <PDRecord> <PDName>hello</PDName> <PDName>hello1</PDName> </PDRecord> ,<PDRecord> <PDName>hello</PDName> <PDName>hello1</PDName> </PDRecord> <PDRecord> <PDName>hello</PDName> </PDRecord> 5000: + <PDRecord> <PDName>hello</PDName> <PDName>hello1</PDName> </PDRecord> <PDRecord> <PDId>6</PDId> <PDName>hello1</PDName> </PDRecord> ,<PDRecord> <PDName>hello</PDName> <PDName>hello1</PDName> </PDRecord> <PDRecord> <PDId>6</PDId> <PDName>hello1</PDName> </PDRecord> 6000: - <PDRecord> <PDName>hello</PDName> <PDName>hello1</PDName> </PDRecord> <PDRecord> <PDId>6</PDId> <PDName>hello1</PDName> </PDRecord> ,<PDRecord> <PDName>hello</PDName> <PDName>hello1</PDName> </PDRecord> <PDRecord> <PDId>6</PDId> <PDName>hello1</PDName> </PDRecord> 6000: + <PDRecord> <PDId>6</PDId> <PDName>hello1</PDName> </PDRecord> <PDRecord> <PDId>46</PDId> <PDName>hello2</PDName> </PDRecord> ,<PDRecord> <PDId>46</PDId> <PDName>hello2</PDName> </PDRecord> <PDRecord> <PDId>6</PDId> <PDName>hello1</PDName> </PDRecord> 7000: - <PDRecord> <PDId>6</PDId> <PDName>hello1</PDName> </PDRecord> <PDRecord> <PDId>46</PDId> <PDName>hello2</PDName> </PDRecord> ,<PDRecord> <PDId>46</PDId> <PDName>hello2</PDName> </PDRecord> <PDRecord> <PDId>6</PDId> <PDName>hello1</PDName> </PDRecord>
