集約関数 – MACHBASE

集約関数

集約関数は複数行の値から1つの結果を計算します。GROUP BY句と併用するとグループ別の集計結果を取得できます。NULL処理は関数ごとの規則に従います。FIRST/LASTは選択行のNULL返却値を保持します。

クイックリファレンス

関数	構文	説明
COUNT	`COUNT(*) / COUNT(col)`	全行数、またはNULLでない行数
SUM	`SUM(col)`	合計
AVG	`AVG(col)`	平均
MIN	`MIN(col)`	最小値
MAX	`MAX(col)`	最大値
STDDEV	`STDDEV(col)`	標本標準偏差
STDDEV_POP	`STDDEV_POP(col)`	母標準偏差
VARIANCE	`VARIANCE(col)`	標本分散
VAR_POP	`VAR_POP(col)`	母分散
FIRST	`FIRST(sort_expr, return_expr)` / `FIRST((key1, key2, ...), return_expr)`	ソート基準で最初のレコードの値
LAST	`LAST(sort_expr, return_expr)` / `LAST((key1, key2, ...), return_expr)`	ソート基準で最後のレコードの値
SUMSQ	`SUMSQ(col)`	二乗和
MEDIAN	`MEDIAN(col)`	中央値
MODE	`MODE(col)`	最頻値
AREA	`AREA(y, x)`	曲線の下の面積（台形積分）
SLOPE	`SLOPE(y, x)`	線形回帰の傾き
GROUP_CONCAT	`GROUP_CONCAT(col ...)`	グループ内の値を文字列として連結
TS_CHANGE_COUNT	`TS_CHANGE_COUNT(col)`	値の変更回数
TOP_K	`TOP_K(col, k)`	頻度上位k個の値
PERCENTILE_CONT	`PERCENTILE_CONT(col, ratio)`	連続分位点
PERCENTILE_DISC	`PERCENTILE_DISC(col, ratio)`	離散分位点
APPROX_PERCENTILE	`APPROX_PERCENTILE(col, ratio)`	近似分位点
CUME_DIST	`CUME_DIST(value, threshold)`	累積分布比率

COUNT

指定列のレコード数を求めます。COUNT(*)はNULLを含む全行数を、COUNT(col)は列の値がNULLでない行数を返します。

COUNT(*)
COUNT(column_name)

Mach> CREATE LOG TABLE count_table (id1 INTEGER, id2 INTEGER);
Mach> INSERT INTO count_table VALUES(1, 1);
Mach> INSERT INTO count_table VALUES(2, 2);
Mach> INSERT INTO count_table VALUES(null, 4);

Mach> SELECT COUNT(*) FROM count_table;
COUNT(*)
---------
3

Mach> SELECT COUNT(id1) FROM count_table;
COUNT(id1)
-----------
2

SUM

数値列の合計を返します。

SUM(column_name)

Mach> SELECT c1, SUM(c2) FROM sum_table GROUP BY c1;
c1          SUM(c2)
--------------------
1           6
2           6
3           4

AVG

数値列の平均値を返します。

AVG(column_name)

Mach> SELECT id1, AVG(id2) FROM avg_table GROUP BY id1;
id1         AVG(id2)
---------------------
1           2
2           2
NULL        4

MIN

指定した数値列の最小値を返します。

MIN(column_name)

Mach> SELECT MIN(c1) FROM min_table;
MIN(c1)
--------
1

MAX

指定した数値列の最大値を返します。

MAX(column_name)

Mach> SELECT MAX(c) FROM max_table;
MAX(c)
-------
30

STDDEV / STDDEV_POP

入力列の標本標準偏差（STDDEV）と母標準偏差（STDDEV_POP）を返します。

STDDEV(column)
STDDEV_POP(column)

Mach> SELECT c2, STDDEV(c1) FROM stddev_table GROUP BY c2;
c2          STDDEV(c1)
-----------------------
1           0.707107
2           0.707107

Mach> SELECT c2, STDDEV_POP(c1) FROM stddev_table GROUP BY c2;
c2          STDDEV_POP(c1)
---------------------------
1           0.5
2           0.5

VARIANCE / VAR_POP

標本分散（VARIANCE）と母分散（VAR_POP）を返します。

VARIANCE(column_name)
VAR_POP(column_name)

Mach> SELECT VARIANCE(c1) FROM var_table;
VARIANCE(c1)
--------------
0.333333

Mach> SELECT VAR_POP(c1) FROM var_table;
VAR_POP(c1)
-------------
0.25

FIRST / LAST

各グループをsort_exprでソートしたとき、最初（FIRST）または最後（LAST）のレコードのreturn_expr値を返します。時系列データの特定時点の値を取得する場合に便利です。

FIRST(sort_expr, return_expr)
LAST(sort_expr, return_expr)

複合ソートキー

複合キーFIRST/LASTとソート付きEXTENSION ROLLUPはMachbase 8.7.3から対応します。エディション別の制約は以下を確認してください。

FIRST((key1 [ASC | DESC], key2 [ASC | DESC], ...), return_expr)
LAST ((key1 [ASC | DESC], key2 [ASC | DESC], ...), return_expr)

第1引数に、括弧で囲んだ2個以上のキーを指定します。左から比較し、前のキーが等しい場合のみ次のキーを比較します。方向の既定値はASCです。FIRSTはその順序の先頭行、LASTは末尾行の返却式を返します。キー数を3個に制限する構文ではありません。

第1キーがNULLの行は候補から除外します。補助キーのNULL比較は、型ごとのORDER BY規則に従います。
選択行の返却値がNULLなら、そのままNULLを返します。
全キーが同じ場合、特定行の選択は保証されません。確定的な選択には一意の業務キーが必要です。
整数型、FLOAT/DOUBLE、DECIMAL、DATETIME、VARCHAR、IPV4/IPV6のキーをサポートします。 BINARYキーと複合キー形式のDISTINCTはサポートしません。
通常のSELECTのキーはBASETIMEに限定されず、seq + 1のような比較可能な式も使用できます。ソート付きEXTENSIONの定義とROLLUP照会では元の列だけを使用します。
外側のORDER BYは出力行を並べ替えるもので、関数内部の選択基準を変更しません。
キーの読み取り・比較・コピー・状態保持に追加コストがあり、性能が変わらない保証はありません。

timeとseqが同じ行をevent_idで区別します。timeをASCのままevent_idのみDESCにすることもできます。

SELECT code,
       FIRST((time, seq, event_id), price) AS first_price,
       LAST((time ASC, seq ASC, event_id DESC), price) AS last_price
  FROM raw_tab
 GROUP BY code;

SELECTとORDER BYでキー方向が異なる場合、それぞれ別の候補を選びます。表示した集約値で並べ替える場合は出力別名を使用します。

SELECT code, FIRST((time, seq, event_id), price) AS first_price
  FROM raw_tab
 GROUP BY code
 ORDER BY FIRST((time, seq, event_id DESC), price);

8.7.3 Standardでは、FIRST((time, ROWID), price)のように公開ROWIDを2番目以降の明示的な補助キーに指定できます。元の保存行を識別する値であり、業務順序や入力順序を意味しません。Clusterは公開ROWIDキーに対応しません。 ROWIDの例と制約を確認してください。

完全なデータとソート付きROLLUPの例.

単一キーの例

Mach> SELECT group_no, FIRST(id, name) FROM firstlast_table GROUP BY group_no;
group_no    first(id, name)
----------------------------
0           John
1           Grey

Mach> SELECT group_no, LAST(id, name) FROM firstlast_table GROUP BY group_no;
group_no    last(id, name)
---------------------------
0           Ryan
1           Kyle

SUMSQ

数値の二乗和を返します。

SUMSQ(value)

Mach> SELECT c1, SUMSQ(c2) FROM sumsq_table GROUP BY c1;
c1          SUMSQ(c2)
----------------------
1           14
2           41

MEDIAN

数値式の正確な中央値を返します。

MEDIAN(value)

SELECT MEDIAN(temp_c) FROM sensor_log;

MODE

入力集合で最も頻度の高い数値（最頻値）を返します。最頻値が複数ある場合は最小の値を返します。

MODE(value)

SELECT MODE(alarm_code) FROM event_log;

AREA

数値の(x, y)点からなる曲線の下の面積を台形積分で計算します。有効な点が2つ未満の場合はNULLを返します。

AREA(y, x)

SELECT AREA(power_kw, sample_sec) FROM power_log;

SLOPE

数値の(x, y)点に対する線形回帰直線の傾きを計算します。xの分散が0、または有効なデータが不足する場合はNULLを返します。

SLOPE(y, x)

SELECT SLOPE(temp_c, sample_sec) FROM sensor_log;

GROUP_CONCAT

グループ内の列値を文字列として連結して返します。

Cluster Editionでは使用できません。

GROUP_CONCAT(
    [DISTINCT] column
    [ORDER BY column [ASC | DESC] [, ...]]
    [SEPARATOR str_val]
)

Mach> SELECT GROUP_CONCAT(name) FROM concat_table GROUP BY id2;
G_NAMES
---------
Jack,Jack,Ram
Jill,Zara,John

Mach> SELECT GROUP_CONCAT(DISTINCT name SEPARATOR '.') FROM concat_table GROUP BY id2;
G_NAMES
---------
Jack.Ram
Jill.Zara.John

TS_CHANGE_COUNT

時刻順に取り込まれた列値の変更回数を返します。VARCHAR型は非対応です。

Cluster Editionでは使用できません。

TS_CHANGE_COUNT(column)

Mach> SELECT id, TS_CHANGE_COUNT(ip) FROM ipcount_table GROUP BY id;
id          TS_CHANGE_COUNT(ip)
--------------------------------
1           4
2           2

TOP_K

頻度の高いk個の数値をvalue:count形式の文字列で返します。頻度の降順、頻度が同じ場合は値の昇順でソートします。

TOP_K(value, k)

SELECT TOP_K(alarm_code, 3) FROM event_log;
-- Example result: 101:532,205:317,301:90

PERCENTILE_CONT / PERCENTILE_DISC

正確な分位点を計算する集約関数です。ratioは0.0以上1.0以下の定数である必要があります。

PERCENTILE_CONT: ソート済みの隣接値の間を補間します。
PERCENTILE_DISC: 実際の観測値の1つを選択します。

PERCENTILE_CONT(value, ratio)
PERCENTILE_DISC(value, ratio)

短縮形としてP05、P10、P90、P95関数も提供します。

SELECT PERCENTILE_CONT(latency_ms, 0.95) AS p95,
       PERCENTILE_DISC(latency_ms, 0.50) AS p50
FROM api_log;

-- Shorthand
SELECT P05(response_ms), P95(response_ms) FROM web_log;

APPROX_PERCENTILE

近似分位点関数です。データ量が非常に多く、わずかな誤差を許容できる場合に便利です。APPROX_MEDIAN、APPROX_P05、APPROX_P10、APPROX_P90、APPROX_P95の短縮形もあります。

APPROX_PERCENTILE(value, ratio)
APPROX_MEDIAN(value)
APPROX_P95(value)

SELECT APPROX_PERCENTILE(latency_ms, 0.95) AS ap95,
       APPROX_MEDIAN(latency_ms)            AS amedian
FROM api_log;

CUME_DIST

valueがthreshold以下の行の累積比率（0.0 ~ 1.0）を返します。ウィンドウ関数ではなく集約関数です。

CUME_DIST(value, threshold)

SELECT CUME_DIST(latency_ms, 100) FROM api_log;

最終更新日 10月 29, 2026

ウィンドウ/系列関数