A blog about Oracle Technology Network Japan

Try Oracle Cloud Platform For Free

April 27, 2011

図でイメージするOracle DatabaseのSQL全集　第4回集約関数など

Guest Author

図でイメージするOracle DatabaseのSQL全集　indexページ▶▶

Oracle SQLの各機能をイメージ図を交えて解説

Oracle ACE
山岸賢治（やまぎしけんじ） ACE

SQLの初心者から上級者までを広く対象読者として、Oracle SQLの各機能の典型的な使用例を、学習効率が高いと思われる順序で、SQLのイメージ図を交えて解説します。
SQLをイメージつきで理解することで、素早くイメージからSQLを考えられるようになることを目標とします。

今回のテーマ

今回は、下記のOracleのSQL文の評価順序においての、7番目のhaving句と9番目のselect句で主に使用される、集約関数などについて私のSQLのイメージを解説します。

1番目	from句
2番目	where句 (結合条件)
3番目	start with句
4番目	connect by句
5番目	where句 (行のフィルタ条件)
6番目	group by句
7番目	having句
8番目	model句
9番目	select句
10番目	union、minus、intersectなどの集合演算
11番目	order by句

動作確認環境

Oracle Database 11g Release 11.2.0.1.0 (windows 32ビット版)

集約関数の使用例

集約関数を使うと、複数行を対象として最大値や最小値や合計などを求めることができます。

集約関数を使う際には、group by句でグループ化するキーを指定することが多いですが、group by句なしで、集約関数を使うこともできます。

集約関数の使用頻度

使用頻度の高いものからおさえていくと学習効率が高いです。

最頻出
count　　max　　min　　sum

頻出
ListAgg　　wmsys.wm_concat

たまに
avg　　median　　stats_mode

レア
regr_count　　dense_rank

countとmaxとminとsum

データ件数や最大値や最小値や合計を求める

要素数(データ件数)を求めるのがcount関数。
最大値を求めるのがmax関数。
最小値を求めるのがmin関数。
数値型の合計を求めるのがsum関数となります。

create table AggSample1(ID,Val) as
select 111,0 from dual union all
select 111,2 from dual union all
select 111,6 from dual union all
select 222,4 from dual union all
select 222,5 from dual union all
select 333,7 from dual;

IDごとの、データ件数,Valの最大値,Valの最小値,Valの合計を求めてみます。

select ID,count(*) as cnt,
max(Val) as maxVal,min(Val) as minVal,
sum(Val) as sumVal
  from AggSample1
group by ID
order by ID;

出力結果
 ID  cnt  maxVal  minVal  sumVal
---  ---  ------  ------  ------
111    3       6       0       8
222    2       5       4       9
333    1       7       7       7

ListAggとwmsys.wm_concat

文字列を連結してまとめる

ListAgg関数やwmsys.wm_concat関数を使うと、文字列を連結してまとめることができます。

wmsys.wm_concat関数は、Oracle11gR2の段階でマニュアルに記載されていないので、注意して使う必要があります。
wmsys.wm_concat関数と似たような機能を持つListAgg関数は、Oracle11gR2で追加された関数です。

create table AggSample2(ID,Val) as
select 111,'A' from dual union all
select 111,'B' from dual union all
select 111,'C' from dual union all
select 222,'D' from dual union all
select 222,'E' from dual union all
select 333,'F' from dual;

IDごとの、Valを連結した値を求めてみます。

select ID,
wmsys.wm_concat(Val) as strAgg1,
ListAgg(Val,',') withIn group(order by Val) as strAgg2,
ListAgg(Val,',') withIn group(order by Val desc) as strAgg3
  from AggSample2
group by ID
order by ID;

出力結果
 ID  strAgg1  strAgg2  strAgg3
---  -------  -------  -------
111  A,C,B    A,B,C    C,B,A
222  D,E      D,E      E,D
333  F        F        F

avgとmedianとstats_mode

平均値や中央値や最頻値を求める

数値型の平均値を求めるのがavg関数。
中央値(メジアン)を求めるのがmedian関数。
最頻値(モード)を求めるのがstats_mode関数となります。

create table AggSample3(ID,Val) as
select 111,10 from dual union all
select 111,30 from dual union all
select 222,40 from dual union all
select 222,40 from dual union all
select 333,10 from dual union all
select 333,10 from dual union all
select 333,40 from dual union all
select 444,60 from dual union all
select 444,90 from dual;

IDごとの、Valの平均値,Valの中央値,Valの最頻値を求めてみます。

select ID,
avg(Val) as avgVal,
median(Val) as medianVal,
stats_mode(Val) as modeVal
  from AggSample3
group by ID
order by ID;

出力結果
 ID  avgVal  medianVal  modeVal
---  ------  ---------  -------
111      20         20       10
222      40         40       40
333      20         10       10
444      75         75       60

group by句のイメージ

グループ化のキーごとに区切る赤線

create table AggImage(ID,Val) as
select 111,0 from dual union all
select 111,2 from dual union all
select 222,7 from dual union all
select 222,8 from dual union all
select 222,9 from dual union all
select 333,1 from dual union all
select 333,2 from dual union all
select 444,6 from dual union all
select 444,8 from dual union all
select 444,9 from dual;

select ID,count(*) as cnt
  from AggImage
group by ID
order by ID;

出力結果
 ID  cnt
---  ---
111    2
222    3
333    2
444    3

group by句のイメージは、分析関数のpartition byのイメージと似ていて、group by句で指定されたグループ化のキーごとに区切る赤線になります。

group by句のイメージ

having句のイメージ

赤線で区切ったグループに、バツを付けるグレー線

select ID,count(*) as cnt
  from AggImage
group by ID
having count(*) != 3
order by ID;

出力結果
 ID  cnt
---  ---
111    2
333    2

having句のイメージは、where句のイメージと似ていて、group by句のイメージの赤線で区切ったグループの中で、having句での論理演算の結果が、Trueではないグループにバツを付けるグレー線になります。

having句のイメージ

distinctオプション

重複を排除して集計

distinctオプションは、主にcount関数で使用されます。
distinctオプションを使うと、重複を排除して集計できます。

create table DistinctSample(ID,Val) as
select 111,2 from dual union all
select 111,2 from dual union all
select 111,7 from dual union all
select 222,3 from dual union all
select 222,4 from dual union all
select 222,6 from dual union all
select 333,8 from dual;

IDごとの、データ件数,重複を排除したValの数を求めてみます。

select ID,count(*) as cnt,
count(distinct Val) as distinctValCnt
  from DistinctSample
group by ID
order by ID;

出力結果
 ID  cnt  distinctValCnt
---  ---  --------------
111    3               2
222    3               3
333    1               1

Keep指定

順位付けしてから、集計対象を限定

Keep指定は、count関数,max関数,min関数,sum関数,avg関数などで使用されます。
Keep指定を使うと、指定したソート条件で(dense_rankな順位で)順位付けしてから、先頭や最後といった形で、集計対象を限定することができます。

create table KeepSample(ID,SortKey,Val) as
select 111,2,10 from dual union all
select 111,2,20 from dual union all
select 111,3,40 from dual union all
select 111,7,30 from dual union all
select 222,4,90 from dual union all
select 222,6,60 from dual union all
select 222,6,70 from dual union all
select 333,5,90 from dual;

IDごとで、データ件数,SortKeyが最大なデータの件数,
Valの最大値,SortKeyが最大なデータのValの最大値,
Valの合計,SortKeyが最大なデータのValの合計を求めてみます。

select ID,
count(*) as cnt1,
count(*) Keep(Dense_Rank Last order by SortKey) as cnt2,
max(Val) as maxVal1,
max(Val) Keep(Dense_Rank Last order by SortKey) as maxVal2,
sum(Val) as sumVal1,
sum(Val) Keep(Dense_Rank Last order by SortKey) as sumVal2
  from KeepSample
group by ID
order by ID;

出力結果
 ID  cnt1  cnt2  maxVal1  maxVal2  sumVal1  sumVal2
---  ----  ----  -------  -------  -------  -------
111     4     1       40       30      100       30
222     3     2       90       70      220      130
333     1     1       90       90       90       90

上記のSQLのイメージは下記になります。
group by句に対応する赤線をイメージしてから、Keep指定に対応する黄緑線と青線をイメージしてます。

Keep指定のイメージ

ちなみに、上記のSQLと同じ結果を取得できるSQLは、下記となります。

-- 集約関数のKeep指定と同じ結果を取得できるSQL
select ID,
count(*) as cnt1,
count(case rn when 1 then 1 end) as cnt2,
max(Val) as maxVal1,
max(case rn when 1 then Val end) as maxVal2,
sum(Val) as sumVal1,
sum(case rn when 1 then Val end) as sumVal2
from (select ID,Val,
      Dense_Rank() over(partition by ID
                        order by SortKey desc) as rn
        from KeepSample)
group by ID
order by ID;

集約関数のネスト

2段階の集約

集約関数は、ネストさせることができます。
集約関数のネストを使えば、2段階の集約を行えます。

create table nestedAggSample(ID,Val) as
select 111,1 from dual union all
select 111,3 from dual union all
select 111,8 from dual union all
select 222,5 from dual union all
select 222,6 from dual union all
select 333,9 from dual;

IDごとのデータ件数の最大値,
IDごとのデータ件数の最小値,
IDごとのValの合計の最大値,
IDごとのValの最大値の合計を求めてみます。

select max(count(*)) as maxCount,
min(count(*)) as minCount,
max(sum(Val)) as maxSumVal,
sum(max(Val)) as sumMaxVal
  from nestedAggSample
group by ID;

出力結果
maxCount  minCount  maxSumVal  sumMaxVal
--------  --------  ---------  ---------
       3         1         12         23

上記のSQLの第1段階のイメージは下記になります。group by句のgroup by IDに対応する赤線をイメージしてます。

集約関数のネストのイメージ(第1段階

上記のSQLの第2段階のイメージは下記になります。内側の集約関数に対応する黄緑の楕円をイメージしてます。

集約関数のネストのイメージ(第2段階)

集約関数と分析関数

集約関数と分析関数の併用

集約関数と分析関数は併用することができます。

create table aggOlapSample(ID,Val) as
select 111,1 from dual union all
select 111,1 from dual union all
select 111,1 from dual union all
select 111,8 from dual union all
select 222,3 from dual union all
select 222,3 from dual union all
select 222,4 from dual union all
select 222,4 from dual union all
select 333,9 from dual;

IDごとのValの最頻値を求めてみます。
最頻値が複数ある場合には、複数の最頻値を出力します。

ちなみに、avgとmedianとstats_modeで扱ったstats_mode関数は、最頻値が複数ある場合に、複数ある最頻値の中のどれかを返します。

select ID,Val,cnt
from (select ID,Val,count(*) as cnt,
      max(count(*)) over(partition by ID) as maxCnt
        from aggOlapSample
      group by ID,Val)
where cnt=maxCnt
order by ID,Val;

出力結果
 ID  Val  cnt
---  ---  ---
111    1    3
222    3    2
222    4    2
333    9    1

上記のSQLのインラインビューでは、分析関数のmax関数の引数に集約関数のcount関数を使用してます。

上記のSQLの第1段階のイメージは下記になります。group by句のgroup by ID,Valに対応する赤線をイメージしてます。

集約関数と分析関数のイメージ(第1段階)

上記のSQLの第2段階のイメージは下記になります。partition by IDに対応する超極太赤線をイメージしてます。

集約関数と分析関数のイメージ(第2段階)

参考リソース

マニュアル --- 集計ファンクション

"図でイメージするOracle DatabaseのSQL全集" インデックスに戻る

この文書はあくまでも参考資料であり、掲載されている情報は予告なしに変更されることがあります。日本オラクル社は本書の内容に関していかなる保証もいたしません。また、本書の内容に関連したいかなる損害についても責任を負いかねます。

Oracleは米国Oracle Corporationの登録商標です。文中に参照されている各製品名及びサービス名は米国Oracle Corporationの商標または登録商標です。その他の製品名及びサービス名はそれぞれの所有者の商標または登録商標の可能性があります。

山岸賢治（やまぎしけんじ）
Oracle ACEの1人。
OracleSQLパズルの運営者。

ページトップへ戻る▲

図でイメージするOracle DatabaseのSQL全集　indexページ▶▶

Be the first to comment

Comments ( 0 )

Recent Content

Oracle

A blog about Oracle Technology Network Japan

図でイメージするOracle DatabaseのSQL全集　第4回集約関数など

Oracle SQLの各機能をイメージ図を交えて解説

目次

今回のテーマ

動作確認環境

集約関数の使用例

集約関数の使用頻度

countとmaxとminとsum

データ件数や最大値や最小値や合計を求める

ListAggとwmsys.wm_concat

文字列を連結してまとめる

avgとmedianとstats_mode

平均値や中央値や最頻値を求める

group by句のイメージ

グループ化のキーごとに区切る赤線

having句のイメージ

赤線で区切ったグループに、バツを付けるグレー線

distinctオプション

重複を排除して集計

Keep指定

順位付けしてから、集計対象を限定

集約関数のネスト

2段階の集約

集約関数と分析関数

集約関数と分析関数の併用

参考リソース

Be the first to comment

Recent Content

全国のOTNおすすめ技術者向けセミナー、イベント（2020年11月）

津島博士のパフォーマンス講座　第78回　Oracle DatabaseのJSONについて

CLOUD INFRASTRUCTURE SECURITY

Maximum Security Zonesで、クラウドのセキュリティ対策の弱体化を防ぐ

A blog about Oracle Technology Network Japan

図でイメージするOracle DatabaseのSQL全集 第4回 集約関数など

Oracle SQLの各機能をイメージ図を交えて解説

目次

今回のテーマ

動作確認環境

集約関数の使用例

集約関数の使用頻度

countとmaxとminとsum

データ件数や最大値や最小値や合計を求める

ListAggとwmsys.wm_concat

文字列を連結してまとめる

avgとmedianとstats_mode

平均値や中央値や最頻値を求める

group by句のイメージ

グループ化のキーごとに区切る赤線

having句のイメージ

赤線で区切ったグループに、バツを付けるグレー線

distinctオプション

重複を排除して集計

Keep指定

順位付けしてから、集計対象を限定

集約関数のネスト

2段階の集約

集約関数と分析関数

集約関数と分析関数の併用

参考リソース

Be the first to comment

Recent Content

全国のOTNおすすめ技術者向けセミナー、イベント（2020年11月）

津島博士のパフォーマンス講座 第78回 Oracle DatabaseのJSONについて

CLOUD INFRASTRUCTURE SECURITY

Maximum Security Zonesで、クラウドのセキュリティ対策の弱体化を防ぐ

図でイメージするOracle DatabaseのSQL全集　第4回集約関数など

津島博士のパフォーマンス講座　第78回　Oracle DatabaseのJSONについて