APPROX_COUNT_DISTINCT関数とは
APPROX_COUNT_DISTINCT関数とは、重複していない値の近似カウントを集計する関数で、例えば次のような問い合わせにおいて、prod_idでグループ化したうちの重複していないcust_idのカウントを集計する。
SELECT prod_id, APPROX_COUNT_DISTINCT(cust_id) AS "Number of Customers" FROM sales GROUP BY prod_id; ORDER BY prod_id;
これを従来のCOUNT関数を使って書くと
SELECT prod_id, COUNT(DISTINCT cust_id) AS "Number of Customers" FROM sales GROUP BY prod_id; ORDER BY prod_id;
となる。
マニュアルからの抜粋
Oracle® Database新機能ガイド
12cリリース1 (12.1)
B71327-05
には以下の記述がある。
1.2 重複していない値の近似カウント
最適化された新しいSQL関数APPROX_COUNT_DISTINCT()
により、重複していない値の近似カウントが集約されます。大量のデータの処理速度が完全集約よりも大幅に上がりますが、これは特に、重複していない値が多数含まれるデータ・セットの場合に顕著であり、完全集約結果との偏差は無視できる程度です。
現在のデータ分析では、一般的な操作で重複していない値をカウントすることが求められます。処理時間およびリソース消費を桁違いに最適化すると同時にほとんど完全な結果を提供することにより、既存の処理速度を上げ、分析の洞察力を数段高めることができます。
実際に試してみた
マニュアルに書いてある「桁違いの最適化」とは一体どんなものなのか気になったので、サンプルスキーマの「SH.SALES」表(918,843件)を題材に実際に確認してみた。
以下は、COUNT関数とAPPROX_COUNT_DISTINCT関数の結果を横に並べたものである。
(前者の結果しかないように見えるが、横スクロールして後者の結果と比べてみてほしい。)
1回目にORDER BYあり、2回目にORDER BYなしの結果をそれぞれ確認した。
なお、各測定前に共有プールとバッファ・キャッシュのフラッシュを行ってから、SQL文の実行を行っている。
00001 L|SQL> SELECT prod_id, COUNT(DISTINCT cust_id) AS "Number of Customers" ||00001 R|SQL> SELECT prod_id, APPROX_COUNT_DISTINCT(cust_id) AS "Number of Customers" 00002 | 2 FROM sales ||00002 | 2 FROM sales 00003 | 3 GROUP BY prod_id ||00003 | 3 GROUP BY prod_id 00004 | 4 ORDER BY prod_id; ||00004 | 4 ORDER BY prod_id; 00005 | ||00005 | 00006 | PROD_ID Number of Customers ||00006 | PROD_ID Number of Customers 00007 |---------- ------------------- ||00007 |---------- ------------------- 00008 L| 13 2492 ||00008 R| 13 2516 00009 L| 14 2039 ||00009 R| 14 2030 00010 L| 15 2122 ||00010 R| 15 2105 00011 L| 16 2384 ||00011 R| 16 2367 00012 L| 17 2100 ||00012 R| 17 2093 00013 L| 18 3028 ||00013 R| 18 2975 00014 L| 19 2617 ||00014 R| 19 2630 00015 L| 20 3795 ||00015 R| 20 3791 00016 L| 21 2334 ||00016 R| 21 2365 00017 L| 22 1416 ||00017 R| 22 1408 00018 L| 23 5183 ||00018 R| 23 5104 00019 | ||00019 | 00020 | PROD_ID Number of Customers ||00020 | PROD_ID Number of Customers 00021 |---------- ------------------- ||00021 |---------- ------------------- 00022 L| 24 4817 ||00022 R| 24 4754 00023 L| 25 5068 ||00023 R| 25 4991 00024 L| 26 4948 ||00024 R| 26 4894 00025 L| 27 3801 ||00025 R| 27 3726 00026 L| 28 4572 ||00026 R| 28 4537 00027 L| 29 2295 ||00027 R| 29 2305 00028 L| 30 6154 ||00028 R| 30 6134 00029 L| 31 5586 ||00029 R| 31 5463 00030 L| 32 4100 ||00030 R| 32 4025 00031 L| 33 5389 ||00031 R| 33 5278 00032 L| 34 4192 ||00032 R| 34 4142 00033 | ||00033 | 00034 | PROD_ID Number of Customers ||00034 | PROD_ID Number of Customers 00035 |---------- ------------------- ||00035 |---------- ------------------- 00036 L| 35 4965 ||00036 R| 35 4950 00037 L| 36 3302 ||00037 R| 36 3327 00038 L| 37 4802 ||00038 R| 37 4735 00039 L| 38 3395 ||00039 R| 38 3452 00040 L| 39 3433 ||00040 R| 39 3404 00041 L| 40 5972 ||00041 R| 40 5858 00042 L| 41 3738 ||00042 R| 41 3759 00043 L| 42 3951 ||00043 R| 42 3938 00044 L| 43 3016 ||00044 R| 43 3056 00045 L| 44 2571 ||00045 R| 44 2587 00046 L| 45 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R|---------------------------------------------------------------------------------------------- 00240 L|| Id | Operation | Name | Rows | Bytes |TempSpc| Cost (%CPU)| Time | Pstart| Pstop | ||00238 R|| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time | Pstart| Pstop | 00241 L|------------------------------------------------------------------------------------------------------------ ||00239 R|---------------------------------------------------------------------------------------------- 00242 L|| 0 | SELECT STATEMENT | | 72 | 1224 | | 2638 (2)| 00:00:01 | | | ||00240 R|| 0 | SELECT STATEMENT | | 72 | 648 | 537 (6)| 00:00:01 | | | 00243 L|| 1 | HASH GROUP BY | | 72 | 1224 | | 2638 (2)| 00:00:01 | | | ||00241 R|| 1 | HASH GROUP BY APPROX| | 72 | 648 | 537 (6)| 00:00:01 | | | 00244 L|| 2 | VIEW | VM_NWVW_1 | 359K| 5966K| | 2638 (2)| 00:00:01 | | | ||00242 R|| 2 | PARTITION RANGE ALL| | 918K| 8075K| 514 (1)| 00:00:01 | 1 | 28 | 00245 L|| 3 | HASH GROUP BY | | 359K| 3158K| 17M| 2638 (2)| 00:00:01 | | | ||00243 R|| 3 | TABLE ACCESS FULL | SALES | 918K| 8075K| 514 (1)| 00:00:01 | 1 | 28 | 00246 L|| 4 | PARTITION RANGE ALL| | 918K| 8075K| | 514 (1)| 00:00:01 | 1 | 28 | ||00244 R|---------------------------------------------------------------------------------------------- 00247 L|| 5 | TABLE ACCESS FULL | SALES | 918K| 8075K| | 514 (1)| 00:00:01 | 1 | 28 | || | 00248 L|------------------------------------------------------------------------------------------------------------ || | 00249 | ||00245 | 00250 | ||00246 | 00251 |統計 ||00247 |統計 00252 |---------------------------------------------------------- ||00248 |---------------------------------------------------------- 00253 L| 2432 recursive calls ||00249 R| 2313 recursive calls 00254 | 0 db block gets ||00250 | 0 db block gets 00255 L| 5669 consistent gets ||00251 R| 5458 consistent gets 00256 L| 1794 physical reads ||00252 R| 1765 physical reads 00257 | 0 redo size ||00253 | 0 redo size 00258 L| 2133 bytes sent via SQL*Net to client ||00254 R| 2134 bytes sent via SQL*Net to client 00259 | 595 bytes received via SQL*Net from client ||00255 | 595 bytes received via SQL*Net from client 00260 | 6 SQL*Net roundtrips to/from client ||00256 | 6 SQL*Net roundtrips to/from client 00261 L| 239 sorts (memory) ||00257 R| 229 sorts (memory) 00262 | 0 sorts (disk) ||00258 | 0 sorts (disk) 00263 | 72 rows processed ||00259 | 72 rows processed 00264 L| || |
何が違うのか?
行番号の後に「L」あるいは「R」がついている行は、左右の結果が異なるものを示している。
近似値というからには両者はほとんど同じ結果でたまに違う値となることを予想していたのだが、あにはからんや(72行という結果は同じだが)すべての行で異なるカウント値となった。
また、統計情報はほとんど同じだが、実行計画が大きく異なっている。
COUNT関数の場合「PARTITION RANGE ALL」で全行を取得した後、「HASH GROUP BY」で約35万9千行のビユーを作成(その際17MBのHASH AREAを使用)し、さらに「SORT GROUP BY」で72行に絞り込んでいる。
一方、APPROX_COUNT_DISTINCT関数の場合全行を取得するまでは同じだが、「SORT GROUP BY APPROX」という新たなオペレーションによって一気に72行まで絞り込んでいる。その際コストの上積み分もほとんどない。(514→538)
今回の場合、テーブルサイズがそれほど大きくないので、実行時間で大きな違いはなかったが、巨大なテーブルの場合は「HASH GROUP BY」オペレーションの負荷が甚大になることが予想されるので、両者の違いが顕著になるかもしれない。
正確なカウントは必要なのか?
検索条件を入力して「◯件ヒットしました。」と表示させるアプリケーションは多いが、その値の正確性を1桁単位で求めてもあまり意味のないことが多い。
チューニングの現場ではCOUNT関数の負荷が問題となっていることが多いので、このAPPROX_COUNT_DISTINCT関数は意外と使えるかもしれない。