Dynamic Table 増分更新でサポートされる関数 - Hologres - Alibaba Cloud ドキュメントセンター

このトピックでは、Dynamic Table の増分更新でサポートされる関数の一覧を示します。基本的な集計関数のほか、hg_id_encoding や min_by/max_by などの関数について、対応状況、説明および使用例を提供します。

関数の対応状況一覧

Dynamic Table の増分更新では、COUNT、SUM、MIN/MAX、COUNT DISTINCT などの基本的な集計関数がサポートされています。以下の表には、より複雑な関数の対応状況をまとめています。

関数名	説明	Dynamic Table 使用例	対応バージョン
hg_id_encoding_int32 / hg_id_encoding_int64	テキスト型の UID フィールドを int 型または bigint 型にマップします。関数を呼び出すたびに、ユーザーマッピングテーブルへデータが自動的に書き込まれ、更新されます。この関数は、長期間にわたるユニークビジター (UV) の算出によく使用されます。このシナリオでは、ユーザー UID がテキスト型フィールドであり、RoaringBitmap 計算を容易にするために int 型へマップされます。	詳細については、「Hologres Dynamic Table を用いた任意の長期間における UV 算出」をご参照ください。	この関数は Hologres V4.1 以降でのみサポートされます。
min_by / max_by	min_by および max_by 関数は、expr2 列の最小値または最大値を検出し、対応する expr1 列の値を返します。 `min/max_by(expr1, expr2)` パラメーター: expr2 は比較対象の列、expr1 は対応する値を返す列です。戻り値: expr2 の最小値または最大値を持つ行の expr1 の値です。	詳細については、「Dynamic Table 使用例」をご参照ください。	Hologres V4.0 以降でのみサポートされます。
RB_BUILD_AGG	`RB_BUILD_AGG(<column>)` 説明: column パラメーターには int32 型および int64 型がサポートされます。詳細については、「RoaringBitmap 関数」をご参照ください。	「Hologres Dynamic Table を用いた任意の長期間における UV 算出ソリューション」をご参照ください。	Hologres V3.1 以降。
string_agg	`string_agg([distinct] column_expr, const_expr)` 説明: パラメーター型: column_expr は text、char、varchar 型である必要があります。const_expr は text 型の定数である必要があります。 order by 句はサポートされていません。 string_agg([distinct]) 構文は、Hologres V3.1.10 以降でサポートされます。	`CREATE DYNAMIC TABLE string_agg_test_dt WITH ( freshness = '3 minutes', refresh_mode = 'incremental') as SELECT day, string_agg(gameversion, ',') AS gameversion_list FROM base_table group by day;`	Hologres V3.1 以降。 string_agg([distinct]) 構文は、Hologres V3.1.10 以降でサポートされます。
array_agg	`array_agg([distinct] expr)` 説明: expr パラメーター型: boolean、すべての数値型、text、bytea をサポートします。 order by 句はサポートされていません。 Hologres V3.1.10 で string_agg([distinct]) のサポートが追加されました。	`CREATE DYNAMIC TABLE array_agg_test_dt WITH ( freshness = '3 minutes', refresh_mode = 'incremental') as SELECT day, array_agg(gameversion) AS gameversion_list FROM base_table group by day;`	Hologres V3.1 以降。 string_agg([distinct]) は Hologres V3.1.10 以降でサポートされます。
any_value	GROUP BY 句を含む集計クエリにおいて、この関数は各集約グループ内の行からランダムに値を 1 つ選択して返します。結果は非決定的です。	`CREATE DYNAMIC TABLE dt_t0 WITH ( -- 動的テーブルのプロパティ freshness = '1 minutes', auto_refresh_mode = 'auto' ) AS select a,any_value(c),sum(b) from t0 group by a;`	Hologres V3.1.5 以降でサポートされます。 any_value の入力パラメーターは、int 型およびバイナリ型のみをサポートします。

hg_id_encoding_int32 / hg_id_encoding_int64

Hologres V4.1 以降では、hg_id_encoding_int32 および hg_id_encoding_int64 関数がサポートされます。これらの関数は、テキスト型の UID フィールドを int32 型または int64 型へマップし、ユーザーマッピングテーブルへデータを自動的に書き込みます。これらの関数を Dynamic Table の増分更新および RoaringBitmap と組み合わせることで、長期間にわたるユニークビジター (UV) の算出が可能です。詳細については、ユーザー行動分析のベストプラクティスをご参照ください。

構文

hg_id_encoding_int4(<user_id>, '<mapping_tablename>')
hg_id_encoding_int8(<user_id>, '<mapping_tablename>')

パラメーター:

第 1 パラメーター: テキスト型の UID 列。
第 2 パラメーター: ユーザーマッピングテーブルの名前。テキスト型 UID を int 型へマップするためには、事前にユーザーマッピングテーブルを作成しておく必要があります。

制限事項

ユーザーマッピングテーブルにはプライマリキーが必要であり、プライマリキー以外に Serial 型の列は 1 つだけ許可されます。現在、プライマリキーはテキスト型の単一カラムのみがサポートされています。
第 1 パラメーターにはテキスト型の UID フィールドのみがサポートされ、NULL 値は許可されません。NULL 値を指定すると、実行時にエラーが発生します。
関数を呼び出すと、マッピングデータがユーザーマッピングテーブルへ自動的に書き込まれます。既に存在する UID は無視され、新規データのみが追加されます。
Hologres V4.1 以降でのみサポートされます。

使用例

CREATE TABLE base_table(user_id text);
INSERT INTO base_table VALUES('a');

-- user_mapping テーブルを作成します。
CREATE TABLE uid_mapping(user_id text PRIMARY KEY, id serial);

-- base_table から UID を hg_id_encoding_int4 関数でマッピングし、自動的にマッピングテーブルに書き込みます。
SELECT user_id, hg_id_encoding_int4(user_id, 'uid_mapping') AS res FROM base_table;

-- マッピングテーブルをクエリします。
-- user_id | id
-- --------+----
--   a     |  1

min_by / max_by

min_by および max_by 関数は、expr2 列の最小値または最大値を検出し、対応する expr1 列の値を返します。

min_by(expr1, expr2)
max_by(expr1, expr2)

パラメーター: expr2 は比較対象の列、expr1 は対応する値を返す列です。戻り値: expr2 の最小値または最大値を持つ行の expr1 の値です。制限事項: Hologres V4.0 以降でのみサポートされます。

Dynamic Table 使用例

DROP TABLE IF EXISTS detail;
CREATE TABLE detail (
  userid       text,
  event_id     text,
  create_time  timestamptz
);

INSERT INTO detail(userid, event_id, create_time) VALUES
  ('user_1', 'e1', '2024-12-20 10:00:00+08'),
  ('user_1', 'e2', '2024-12-20 11:30:00+08'),
  ('user_1', 'e3', '2024-12-21 09:15:00+08'),
  ('user_2', 'e4', '2024-12-20 08:05:00+08'),
  ('user_2', 'e5', '2024-12-22 14:20:00+08'),
  ('user_3', 'e6', '2024-12-21 16:45:00+08');

DROP TABLE IF EXISTS detail_user_first_last_event;

CREATE DYNAMIC TABLE detail_user_first_last_event
WITH (
  auto_refresh_mode = 'incremental',
  computing_resource = 'local',
  freshness = '3 minutes'
)
AS
SELECT
  userid,
  min_by(event_id, create_time) AS first_event_id,
  max_by(event_id, create_time) AS last_event_id,
  date_trunc('day', max(create_time))::date AS dt
FROM detail
GROUP BY userid;