SQLを使用して解析関数を活用し、データの抽出を高速化する

Using SQL and analytic functions to optimize data extraction speed.

解析関数は、データを処理および分析するための非常に強力で簡単な方法を提供します。この投稿では、SQL文に解析関数を組み込む方法を紹介します。

分析の専門家として、分析のためにデータをクエリする必要がある場面に出くわすことが多いでしょう。データはしばしばSQLデータベースから取得され、PandasやNumPyなどの強力なフレームワークを使用してPythonなどのプログラミング言語を介してインポートされます。これはデータと一緒に作業するための完璧なパイプラインですが、重い処理は主にローカルマシンで行われます。小さなデータセットでは問題ありませんが、大きなデータセットの場合、PCのローカルメモリだけで重い処理を行うことは難しいかもしれません。

これは一般的な問題ではないと考えるかもしれません。したがって、この仮定を間違っていることを証明するために、日常の例を挙げてみましょう：

製造会社で働いており、機械のセンサーデータを収集することに興味があります。このデータは頻繁に収集され、ノイズも多い場合があります。マシンの状況をより理解するために、密集して収集されたデータ（例：秒あたりの計測が複数回行われる場合）をスムージングして前処理すると、巨大なデータセットのサイズになります！例えば、機械のそばに150個のセンサーが配置されており、それぞれが1秒あたり4つの計測を行っているとします。すると、たった1日で

4×60×60×24×150 ≈ 52百万のレコード（計測 x 秒 x 分 x 時 x センサー）

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のデータポイントが生成されます。通常、経験則として、少なくとも1週間のデータを見ることになります（ただし、計測回数やセンサーの数を増やすこともあります）…どこに向かっているかがわかります。

そのため、計算負荷のかかる集計をソースデータベースに移す方が良い場合があります。特に、解析またはウィンドウ関数は構文が簡単でありながら、より集約されたレベルでデータを読み取り、変換、抽出するための強力なツールです。

重要なポイント:

ローリング/移動ウィンドウや論理的なパーティション内の計算（例：連続的なランキング、最低または最高値、特定のセンサーグループ内など）が必要な場合、それは間違いなく価値があります…

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