新しい分析関数および統計集計関数

SQLでは、新しい分析関数および統計集計関数を使用できます。

CHECKSUMは入力値または式のチェックサムを計算します。

KURTOSIS関数KURTOSIS_POPおよびKURTOSIS_SAMPは、データ・セットの依存性を測定します。この場合の値が大きいほど、データ・セット内の差異の大部分が、規模の小さい差異が多数発生したのではなく、非常に大きい差異がまれに発生した結果であることを意味します。正規分布の尖度がゼロであることに注意してください。

SKEWNESS関数SKEWNESS_POPおよびSKEWNESS_SAMPは、データの非暗号化の測定値です。正の歪度は、データが中心点の右側に偏っていることを意味します。負の歪度は、データがより左側に偏っていることを意味します。

これらのすべての新しい集計関数では、キーワードALL、DISTINCTおよびUNIQUEがサポートされます。

これらの追加のSQL集計関数を使用すると、より効率的なコードを作成でき、データベース内の処理が高速になるという利点が得られます。

• 演習: CHECKSUM関数を使用したデータ改ざんの検出
  この演習では、CHECKSUM集計関数を使用して表の変更を検出する方法を示します。この関数は、列、定数、バインド変数またはそれらを含む式に適用できます。ADTおよびJSON以外のすべてのデータ型がサポートされます。表内の行の順序は、結果に影響しません。
• 演習: SKEWNESS関数を使用したデータの非対称性の測定
  この演習では、SKEWNESS_POPおよびSKEWNESS_SAMP集計関数を使用してデータの非対称性を測定する方法を示します。特定の値セットについて、母集団の歪度(SKEWNESS_POP)および標本の歪度(SKEWNESS_SAMP)の結果は常に決定的です。
• 演習: KURTOSIS関数を使用したデータの依存性の測定
  この演習では、KURTOSIS_POPおよびKURTOSIS_SAMP集計関数を使用してデータの依存性を測定する方法を示します。尖度が高いほど、適度なサイズの偏差が頻繁に発生するのとは対照的に、頻度が低い極端な偏差が発生した結果として、より多くの分散が生じることを意味します。正規分布の尖度はゼロです。