(495) 925-0049, ITShop интернет-магазин 229-0436, Учебный Центр 925-0049
  Главная страница Карта сайта Контакты
Поиск
Вход
Регистрация
Рассылки сайта
 
 
 
 
 

Аналитические функции в Oracle

Владимир Пржиялковский

Содержание

Общие положения

Общая информация

В версии СУБД Oracle 8.1.6 появился новый класс из 26 функций, названных аналитическими, и получившим дальнейшее развитие в версии 9. Их описания были созданы совместными усилиями фирм IBM, Informix, Oracle и Compaq путем разработки так называемых "улучшений" некоторых конструкций, имеющихся в стандарте SQL1999.

В отличие от обычных скалярных функций аналитические функции берут аргументом SQL-таблицу, представляющую логический промежуточный результат обработки SQL-оператора, где использовано обращение к такой функции, и возвращают в качестве своего результата обычно тоже SQL-таблицу.

Цели введения аналитических функций в Oracle

Техническая цель введения аналитических функций - дать лаконичную формулировку и увеличить скорость выполнения "аналитических запросов" к БД, то есть запросов, имеющих смыслом выявление внутренних соотношений и зависимостей в данных. Более точно, пользование аналитическими функциями может дать следующие выгоды перед обычными SQL-операторами:

  • Лаконичную и простую формулировку. Многие аналитические запросы к БД традиционными средствами сложно формулируются, а потому с трудом осмысливаются и плохо отлаживаются.
  • Снижение нагрузки на сеть. То, что раньше могло формулироваться только серией запросов, сворачивается в один запрос. По сети только отправляется запрос и получается окончательный результат.
  • Перенос вычислений на сервер. С использованием аналитических функций нет нужды организовывать расчеты на клиенте; они полностью проводятся на сервере, ресурсы которого могут быть более подходящи для быстрой обработки больших объемов данных.
  • Лучшую эффективность обработки запросов. Аналитические функции имеют алгоритмы вычисления, неразрывно связанные со специальными планами обработки запросов, оптимизированными для большей скорости получения результата.

Стратегическая цель введения в Oracle аналитических функций - дать базовое средство для построения ИС типа "складов данных" (data warehouse, DW), ИС "аналитического характера" (business intelligence systems, BI) или OLAP-систем. По представлениям разработчиков, набор таких базовых средств помимо аналитических функций формируют еще и прочие средства Oracle, такие как

  • конструкции ROLLUP, CUBE и связанные с ними в предложениях с GROUP BY
  • материализованные выводимые таблицы (materialized views)

Классификация видов аналитических функций в Oracle

Согласно классификации из документации по Oracle, аналитические функции могут быть следующих видов:

(a) функции ранжирования
(b)
статистические функции для плавающего интервала
(c)
функции подсчета долей
(d) статистические функции LAG/LEAD с запаздывающим/опережающим аргументом
(e) статистические функции (линейная регрессия и т. д.)

Основные технические особенности

Место указания аналитических функций в SQL-предложении

Аналитические функции принимают в качестве аргумента столбец промежуточного результата вычисления SQL-предложения и возвращают тоже столбец. Поэтому местом их использования в SQL-предложении могут быть только фразы ORDER BY и SELECT, выполняющие завершающую обработку логического промежуточного результата.

Сравнение с обычными функциями агрегирования

Многие аналитические функции действуют подобно обычным скалярным функциям агрегирования SUM, MAX и прочим, примененным к группам строк, сформированным с помощью GROUP BY. Однако обычные функции агрегирования уменьшают степень детализации, а аналитические функции нет. Поясняющий сравнительный пример:

SELECT deptno, job, SUM(sal) sum_sal
FROM emp
GROUP BY deptno, job;

SELECT ename, deptno, job,
            SUM(sal) OVER (PARTITION BY deptno, job) sum_sal    
FROM emp;

Результат первого запроса:

DEPTNO             JOB                       SUM_SAL
-                                           -

10

CLERK

1300
 <- - одна группа
10

MANAGER

2450
 <- - одна группа
10

PRESIDENT

5000
 <- - одна группа
20

CLERK

6000
 <- - одна группа
20

MANAGER

1900
20

PRESIDENT

2975
30

CLERK

950
30

MANAGER

2850
30

PRESIDENT

5600

9 rows selected.

Результат второго запроса:

ENAME                    DEPTNO           JOB                SUM_SAL
-                        -                              -

MILLER
10
CLERK
1300 <- - одна группа
CLARK
10
MANAGER
2450 <- - еще одна группа
KING
10
PRESIDENT
5000 <- - еще одна группа
SCOTT
20
ANALYST
6000 <- - еще одна группа
FORD
20
ANALYST
6000  
SMITH
20
CLERK
1900 <- - еще одна группа
ADAMS
20
CLERK
1900  
JONES
20
MANAGER
2975 <- - еще одна группа
JAMES
30
CLERK
950 <- - еще одна группа
BLAKE
30
MANAGER
2850 <- - еще одна группа
ALLEN
30
SALESMAN
5600 <- - еще одна группа
MARTIN
30
SALESMAN
5600  
TURNER
30
SALESMAN
5600  
WARD
30
SALESMAN
5600  

14 rows selected.

Особенности обработки

Построим в SQL*Plus планы для двух запросов выше:

SET AUTOTRACE TRACEONLY EXPLAIN

SELECT deptno, job, SUM(sal) sum_sal
FROM emp
GROUP BY deptno, job;

SELECT empno, deptno, job,
SUM(sal) OVER (PARTITION BY deptno, job) sum_sal
FROM emp;

SET AUTOTRACE OFF

Обратим внимание на однопроходность и специальный шаг плана второго запроса (шаг WINDOW).

Разбиение данных на группы для вычислений

Аналитические функции агрегируют данные порциями (partitions; группами), количество и размер которых можно регулировать специальной синтаксической конструкцией. Ниже она указана на примере агрегирующей функции SUM:

SUM(выражение 1) OVER([PARTITION BY выражение 2 [, выражение 3 [, …]]])

Пример использования такой конструкции см. выше.

Если PARTITION BY не указано, то в качестве единственной группы для вычислений будет взят полный набор строк:

SELECT ename, deptno, job,
SUM(sal) OVER () sum_sal
FROM emp;

Результат последнего запроса:

ENAME DEPTNO JOB SUM_SAL
- - -

SMITH
20
CLERK
29025
<- -  единственная группа,
ALLEN
30
SALESMAN
29025
     и сумма на всех одна
WARD
30
SALESMAN
29025
 
JONES
20
MANAGER
29025
 
MARTIN
30
SALESMAN
29025
 
BLAKE
30
MANAGER
29025
 
CLARK
10
MANAGER
29025
 
SCOTT
20
ANALYST
29025
 
KING
10
PRESIDENT
29025
 
TURNER
30
SALESMAN
29025
 
ADAMS
20
CLERK
29025
 
JAMES
30
CLERK
29025
 
FORD
20
ANALYST
29025
 
MILLER
10
CLERK
29025
 

14 rows selected.

Упорядочение в границах отдельной группы

С помощью синтаксической конструкции ORDER BY строки в группах вычислений можно упорядочивать. Синтаксис иллюстрируется на примере агрегирующей функции SUM:

SUM(выражение 1) OVER([PARTITION …]
ORDER BY выражение 2 [,…] [{ASC/DESC}] [{NULLS FIRST/NULLS LAST}])

Правила работы ORDER BY - как в обычных SQL-операторах. Пример:

SELECT ename, deptno, job,
SUM(sal) OVER (PARTITION BY deptno, job ORDER BY hiredate) sum_sal
FROM emp;

ENAME             DEPTNO           JOB                            SUM_SAL
-                    -                                   -

MILLER 10 CLERK 1300  
CLARK 10 MANAGER 2450  
KING 10 PRESIDENT 5000  
FORD 20 ANALYST 3000 <- - порядок и сумма изменились
SCOTT 20 ANALYST 6000  
SMITH 20 CLERK 800 <- - порядок и сумма изменились
ADAMS 20 CLERK 1900  
JONES 20 MANAGER 2975  
JAMES 30 CLERK 950  
BLAKE 30 MANAGER 2850  
ALLEN 30 SALESMAN 1600 <- - порядок и сумма изменились
WARD 30 SALESMAN 2850  
TURNER 30 SALESMAN 4350  
MARTIN 30 SALESMAN 5600  

14 rows selected.

В группах из более одной строки появился заданный порядок. Природа изменения поля SUM_SAL в пределах групп из нескольких строк станет ясна из следующего раздела.

Выполнение вычислений для строк в группе по плавающему окну (интервалу)

Для некоторых аналитических функций, например, агрегирующих, можно дополнительно указать объем строк, участвующих в вычислении, выполняемом для каждой строки в группе. Этот объем, своего рода контекст строки, называется "окном", а границы окна могут задаваться различными способами.

{ROWS / RANGE} {{UNBOUNDED / выражение} PRECEDING / CURRENT ROW }

{ROWS / RANGE}
BETWEEN
{{UNBOUNDED PRECEDING / CURRENT ROW /
{UNBOUNDED / выражение 1}{PRECEDING / FOLLOWING}}
AND
{{UNBOUNDED FOLLOWING / CURRENT ROW /
{UNBOUNDED / выражение 2}{PRECEDING / FOLLOWING}}

Фразы PRECEDING и FOLLOWING задают верхнюю и нижнюю границы агрегирования (то есть интервал строк, "окно" для агрегирования).

Вот поясняющий пример, воспроизводящий результат из предыдущего раздела:

SELECT ename, deptno, job,
SUM(sal)
OVER (PARTITION BY deptno, job ORDER BY hiredate
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) sum_sal
FROM emp;

ENAME DEPTNO JOB SUM_SAL
- - -

MILLER
10
CLERK
1300
 
CLARK
10
MANAGER
2450
 
KING
10
PRESIDENT
5000
 
FORD
20
ANALYST
3000
<- - зарплата FORD'а
SCOTT
20
ANALYST
6000
<- - сумма FORD'а и SCOTT'а
SMITH
20
CLERK
800
<- - зарплата SMITH'а
ADAMS
20
CLERK
1900
<- - сумма SMITH'а и ADAMS'а
JONES
20
MANAGER
2975
 
JAMES
30
CLERK
950
 
BLAKE
30
MANAGER
2850
 
ALLEN
30
SALESMAN
1600
<- - зарплата ALLEN'а
WARD
30
SALESMAN
2850
<- - сумма ALLEN'а и WARD'а
TURNER
30
SALESMAN
4350
<- - ALLEN+WARD+TURNER
MARTIN
30
SALESMAN
5600
<- - ALLEN+WARD+TURNER+MARTIN

14 rows selected.

Здесь в пределах каждой группы (использована фраза PARTITION BY) сотрудники упорядочиваются по времени найма на работу (фраза ORDER BY) и для каждого в группе вычисляется сумма зарплат: его и всех его предшественников (фраза ROWS BETWEEN формулирует "окошко суммирования" от первого в группе до текущего рассматриваемого).

Выделенная в последнем запросе жирным цветом фраза подразумевается по умолчанию, если она попросту отсутствует (ср. с запросом из предыдущего раздела).

Обратите внимание, что плавающий интервал задается в терминах упорядоченных строк (ROWS) или значений (RANGE), для чего фраза ORDER BY в определении группы обязана присутствовать.

Формирование интервалов агрегирования "по строкам" и "по значениям"

Разницу между ROWS и RANGE (определяющими, как говорится в документации, "физические" и "логические" интервалы-окна) удобно продемонстрировать следующим примером:

SELECT ename, hiredate, sal,
SUM(sal)
OVER (ORDER BY hiredate
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) rows_sal,
SUM(sal)
OVER (ORDER BY hiredate
RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW) range_sal
FROM emp;

ENAME HIREDATE SAL ROWS_SAL RANGE_SAL
- - - -

SMITH 17-DEC-80
800
800
800
ALLEN 20-FEB-81
1600
2400
2400
WARD 22-FEB-81
1250
3650
3650
JONES 02-APR-81
2975
6625
6625
BLAKE 01-MAY-81
2850
9475
9475
CLARK 09-JUN-81
2450
11925
11925
TURNER 08-SEP-81
1500
13425
13425
MARTIN 28-SEP-81
1250
14675
14675
KING 17-NOV-81
5000
19675
19675
JAMES 03-DEC-81
950
20625
23625
FORD 03-DEC-81
3000
23625
23625
MILLER 23-JAN-82
1300
24925
24925
SCOTT 19-APR-87
3000
27925
27925
ADAMS 23-MAY-87
1100
29025
29025

14 rows selected.

JAMES и FORD поступили на работу одновременно, и с точки зрения интервала суммирования неразличимы. Поэтому суммирование "по значению" присвоило им один и тот же общий для "мини-группы", образованной этой парой, результат - максимальную сумму, которая при всех возможных порядках перечисления сотрудников внутри этой пары будет всегда одинакова. Суммирование "по строкам" (ROWS) поступило иначе: оно упорядочило сотрудников в "мини-группе", образованной равными датами (на самом деле чисто произвольно) и подсчитало суммы, как будто бы у этих сотрудников был задан порядок следования.

Функции FIRST_VALUE и LAST_VALUE для интервалов агрегирования

Эти функции позволяют для каждой строки выдать первое значение ее окна и последнее. Пример:

SELECT ename, hiredate, sal,
FIRST_VALUE(sal)
OVER (ORDER BY hiredate
ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) first_rows,
LAST_VALUE(sal)

OVER (ORDER BY hiredate
ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) last_rows,
FIRST_VALUE(sal)

OVER (ORDER BY hiredate
RANGE BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) first_range,
LAST_VALUE(sal)

OVER (ORDER BY hiredate
RANGE BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) last_range
FROM emp;

ENAME HIREDATE SAL FIRST_ROWS LAST_ROWS FIRST_RANGE LAST_RANGE
-                                               -           -     -

SMITH 17-DEC-80
800
800
800
800
800
ALLEN 20-FEB-81
1600
800
1600
1600
1600
WARD 22-FEB-81
1250
800
1250
1600
1250
JONES 02-APR-81
2975
1600
2975
2975
2975
BLAKE 01-MAY-81
2850
1250
2850
2850
2850
CLARK 09-JUN-81
2450
2975
2450
2450
2450
TURNER 08-SEP-81
1500
2850
1500
1500
1500
MARTIN 28-SEP-81
1250
2450
1250
1250
1250
KING 17-NOV-81
5000
1500
5000
5000
5000
JAMES 03-DEC-81
950
1250
950
950
3000
FORD 03-DEC-81
3000
5000
3000
950
3000
MILLER 23-JAN-82
1300
950
1300
1300
1300
SCOTT 19-APR-87
3000
3000
3000
3000
3000
ADAMS 23-MAY-87
1100
1300
1100
1100
1100

14 rows selected.

Интервалы времени

Для интервалов (окон), упорядоченных внутри по значению ("логическом", RANGE) в случае, если это значение имеет тип "дата", границы интервала можно указывать выражением над датой, а не конкретными значениями из строк. Примеры таких выражений:

INTERVAL число {YEAR / MONTH / DAY / HOUR / MINUTE / SECOND}

NUMTODSINTERVAL(число, '{DAY / HOUR / MINUTE / SECOND}')

NUMTOYMINTERVAL(число, '{YEAR / MONTH}')

Пример выдачи зарплат сотрудников и средних зарплат за последние полгода на момент приема нового сотрудника:

SELECT ename, hiredate, sal,
AVG(sal)
OVER (ORDER BY hiredate
RANGE BETWEEN INTERVAL '6' MONTH PRECEDING AND CURRENT ROW) avg_sal
FROM emp;

ENAME          HIREDATE             SAL            AVG_SAL
-                                  -            -

SMITH 17-DEC-80
800
800
ALLEN 20-FEB-81
1600
1200
WARD 22-FEB-81
1250
1216.66667
JONES 02-APR-81
2975
1656.25
BLAKE 01-MAY-81
2850
1895
CLARK 09-JUN-81
2450
1987.5
TURNER 08-SEP-81
1500
2443.75
MARTIN 28-SEP-81
1250
2205
KING 17-NOV-81
5000
2550
JAMES 03-DEC-81
950
2358.33333
FORD 03-DEC-81
3000
2358.33333
MILLER 23-JAN-82
1300
2166.66667
SCOTT 19-APR-87
3000
3000
ADAMS 23-MAY-87
1100
2050

14 rows selected.

Вот другая запись для того же запроса, но позволяющая использовать для числа месяцев обычное числовое выражение:

SELECT ename, hiredate, sal,
AVG(sal)
OVER (ORDER BY hiredate
RANGE BETWEEN NUMTOYMINTERVAL(6, 'MONTH') PRECEDING
AND CURRENT ROW) avg_sal
FROM emp;

Виды аналических функций

В качестве базовой в аналитической функции могут быть указаны традиционные для Oracle статистические (агрегатные, то есть обобщающие) функции COUNT, MIN, MAX, SUM, AVG и другие ("стандартные агрегатные функции" по документации). Примеры приводились выше. Можно обратить внимание на то, что аналитические функции со статистическими агрегатами разумно обрабатывают NULL:

SELECT ename, hiredate, sal,
AVG(sal)
OVER (ORDER BY hiredate
RANGE BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND INTERVAL '1' SECOND PRECEDING) avg_sal
FROM emp;

Ниже приводится полный перечень аналитических функций в версии СУБД 9.2:

AVG *
CORR *
COVAR_POP *
COVAR_SAMP *
COUNT *
CUME_DIST
DENSE_RANK
FIRST
FIRST_VALUE *
LAG
LAST
 
LAST_VALUE *
LEAD
MAX *
MIN *
NTILE
PERCENT_RANK
PERCENTILE_CONT
PERCENTILE_DISC
RANK
RATIO_TO_REPORT
 
REGR_ (вид_функции_линейной_регрессии) *
ROW_NUMBER
STDDEV *
STDDEV_POP *
STDDEV_SAMP *
SUM *
VAR_POP *
VAR_SAMP *
VARIANCE
 

Звездочкой помечены функции, допускающие использование плавающего интервала расчета.

Некоторые из этих функций рассматриваются ниже.

Функции ранжирования

Функции ранжирования позволяют "раздать" строкам "места" в зависимости от имеющихся в них значениях. Некоторые примеры:

SELECT ename, sal,
            ROW_NUMBER () OVER (ORDER BY sal DESC) AS salbacknumber,
            ROW_NUMBER () OVER (ORDER BY sal) AS salnumber,
            RANK() OVER (ORDER BY sal) AS salrank,
            DENSE_RANK() OVER (ORDER BY sal) AS saldenserank
FROM emp;

(раздать сотрудникам места в порядке убывания/возрастания зарплат)

Функции подсчета долей

Функции подсчета долей позволяют одной SQL-операцией получить для каждой строки ее "вес" в таблице в соответствии с ее значениями. Некоторые примеры:

SELECT ename, sal, RATIO_TO_REPORT(sal) OVER () AS salshare FROM emp;

(доли сотрудников в общей сумме зарплат)

Пример выдачи доли сотрудников с меньшей или равной зарплатой, чем у "текущего":

SELECT job, ename, sal,
CUME_DIST() OVER (PARTITION BY job ORDER BY sal) AS cume_dist
FROM emp;

JOB                       ENAME                      SAL                            CUME_DIST
-                                                   -                     -

ANALYST SCOTT
3000
1
ANALYST FORD
3000
1
CLERK SMITH
800
.25
CLERK JAMES
950
.5
CLERK ADAMS
1100
.75
CLERK MILLER
1300
1
MANAGER CLARK
2450
.333333333
MANAGER BLAKE
2850
.666666667
MANAGER JONES
2975
1
PRESIDENT KING
5000
1
SALESMAN WARD
1250
.5
SALESMAN MARTIN
1250
.5
SALESMAN TURNER
1500
.75
SALESMAN ALLEN
1600
1

14 rows selected.

(видно, что три четверти клерков имеют зарплату, меньше чем ADAMS).

Проранжировать эту выдачу по доле сотрудников в группе можно функцией PERCENT_RANK:

SELECT job, ename, sal,
CUME_DIST() OVER (PARTITION BY job ORDER BY sal) AS cume_dist,
PERCENT_RANK() OVER (PARTITION BY job ORDER BY sal) AS pct_rank
FROM emp;

JOB ENAME SAL CUME_DIST PCT_RANK
- - - -

ANALYST SCOTT
3000
1
0
ANALYST FORD
3000
1
0
CLERK SMITH
800
.25
0
CLERK JAMES
950
.5
.333333333
CLERK ADAMS
1100
.75
.666666667
CLERK MILLER
1300
1
1
MANAGER CLARK
2450
.333333333
0
MANAGER BLAKE
2850
.666666667
.5
MANAGER JONES
2975
1
1
PRESIDENT KING
5000
1
0
SALESMAN WARD
1250
.5
0
SALESMAN MARTIN
1250
.5
0
SALESMAN TURNER
1500
.75
.666666667
SALESMAN ALLEN
1600
1
1

14 rows selected.

Процентный ранг отсчитывается от 0 и изменяется до 1.

Некоторые жизненные примеры аналитических запросов

Для типов сегментов, более других расходующих дисковое пространство, выдать главных пользователей, ответственных за такой расход

Построить такой запрос на основе таблицы SYS.DBA_SEGMENTS, можно пошагово.

Шаг 1. Выдать типы сегментов в БД, общий объем памяти на диске для каждого типа и долю числа типов с равным или меньшим общим объемом памяти:

SELECT segment_type,
      SUM(bytes) bytes,
      CUME_DIST() OVER (ORDER BY SUM(bytes)) bytes_percentile
      FROM sys.dba_segments
      GROUP BY segment_type;

Шаг 2. Отобрать 40% "наиболее расточительных" по дисковой памяти типов:

SELECT *
FROM

(SELECT segment_type,
SUM(bytes) bytes,
CUME_DIST() OVER (ORDER BY SUM(bytes)) bytes_percentile
FROM sys.dba_segments
GROUP BY segment_type)
WHERE bytes_percentile >= 0.5;

Шаг 3. Отобрать пользователей, занимающих первые пять мест по расходованию памяти среди "наиболее расточительных" типов сегментов:

SELECT *
FROM
(
SELECT owner,
        SUM(bytes) bytes,
        RANK() OVER(ORDER BY SUM(bytes) DESC) bytes_rank
FROM sys.dba_segments
WHERE segment_type IN

      (SELECT segment_type
        FROM
           (SELECT segment_type,
                SUM(bytes) bytes,
                CUME_DIST() OVER (ORDER BY SUM(bytes)) bytes_percentile
                FROM sys.dba_segments
                GROUP BY segment_type)
        WHERE bytes_percentile >= 0.5)
GROUP BY owner
)
WHERE bytes_rank <=5

/

Выдать список периодов наиболее активного переключения журнальных файлов БД

Список переключений журнальных файлов хранится в динамической таблице v$loghist. Ниже приводится один из вариантов запроса.

var treshold number
exec :treshold := 30
alter session set nls_date_format='MON-DD HH24:MI:SS';

SELECT
start_time,
end_time,
ROUND((end_time - start_time)*24*60, 2) delta_min,
switches,
switches / ((end_time - start_time)*24*60) per_minute
FROM
(
SELECT
MIN(time_stamp) start_time,
MAX(time_stamp) end_time,
count (*) switches
FROM
(
SELECT time_stamp, freq10, more,
SUM(ABS(indicator)) OVER (ORDER BY time_stamp) part
FROM
(
SELECT time_stamp, freq10,
SIGN(freq10 - :treshold - 0.5) more,
SIGN(freq10 - :treshold - 0.5) - LAG(SIGN(freq10 - :treshold - 0.5), 1)
OVER (ORDER BY time_stamp) indicator
FROM
(
SELECT first_time time_stamp,
GREATEST(
COUNT(*)
OVER (ORDER BY first_time
RANGE BETWEEN CURRENT ROW AND INTERVAL '10' MINUTE FOLLOWING)
,
COUNT(*)
OVER (ORDER BY first_time
RANGE BETWEEN INTERVAL '10' MINUTE PRECEDING AND CURRENT ROW)
) freq10
FROM v$loghist
) /* frequency table */
) /* frequency treshold overcome table */
) /* transient partitioned table */
WHERE more > 0
GROUP BY part
)
WHERE (end_time - start_time)*24*60 > 0
/

Пояснения

  • Фактически проверяется не частота переключений журнальных файлов, а частота фиксации первого изменения в журнальных файлах. Это не совсем одно и то же, но, похоже, сильно коррелирующие события.
  • Результат получается в несколько проходов. Сначала для каждой записи проверяется средняя активность переключений в 10-минутные предшествующий и последующий интервалы. Затем выбираются записи, для которых средняя активность превышает порог :treshold = 30 в минуту. Затем размечаются точки перехода через порог, которые далее служат границами групп "повышенной" и "пониженной" активности. Потом интервалы с повышенной активностью выдаются на экран.
Ссылки по теме


 Распечатать »
 Правила публикации »
  Обсудить материал в конференции Oracle »
Написать редактору 
 Рекомендовать » Дата публикации: 20.11.2002 
 

Магазин программного обеспечения   WWW.ITSHOP.RU
Oracle Database Standard Edition 2 Processor License
Oracle Database Standard Edition 2 Named User Plus License
Oracle Database Personal Edition Named User Plus License
Oracle Database Personal Edition Named User Plus Software Update License & Support
Oracle Database Standard Edition 2 Named User Plus License
 
Другие предложения...
 
Курсы обучения   WWW.ITSHOP.RU
 
Другие предложения...
 
Магазин сертификационных экзаменов   WWW.ITSHOP.RU
 
Другие предложения...
 
3D Принтеры | 3D Печать   WWW.ITSHOP.RU
 
Другие предложения...
 
Новости по теме
 
Рассылки Subscribe.ru
Информационные технологии: CASE, RAD, ERP, OLAP
Новости ITShop.ru - ПО, книги, документация, курсы обучения
Программирование на Microsoft Access
CASE-технологии
СУБД Oracle "с нуля"
Один день системного администратора
Все о PHP и даже больше
 
Статьи по теме
 
Новинки каталога Download
 
Исходники
 
Документация
 
Обсуждения в форумах
Надстройка "Поиск решения" MS Excel (6)
Помогите решить задачу с помощью " поиск решения" мука яйца ...
 
Модульный метод создания сайтов (4)
Модульный метод создания (компоновки) сайтов на основе наборов типовых отлаженных функциональных...
 
Настройка меню "Пуск" Windows 7 при помощи реестра (3)
Скажите пожалуйста, а как можно закрепить ярлыки программ с помощью твиков реестра в левой части...
 
Программист более не звучит гордо (16)
Согласен. Но никак это не относится к тем, кто программирует на ассемблере. Мы - редкость....
 
Помощь по MS Access (327)
Доброе время суток. Случайно оказался на этом сайте, искал статьи по OLAP. Вижу, что...
 
 
 



    
rambler's top100 Rambler's Top100