Oracle Direct Seminar <Insert Picture Here> 効果的な集計処理ことはじめ日本オラクル株式会社

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みちしげうとだ
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1 Oracle Direct Seminar <Insert Picture Here> 効果的な集計処理ことはじめ日本オラクル株式会社

2 アジェンダ集計処理今昔 Oracle Databaseの集計処理効果的な集計処理まとめ 2

3 集計処理今昔 RDBMS を利用しない集計処理初期の RDBMS を利用した集計処理 (Pro*C Pro*COBOL アプリ ) サーバ上で動作可能な実行モジュールを作成 COBOLやC 言語などのコンパイラ言語で記述されることが多いサーバ側で提供されるライブラリやAPIを利用してアプリケーションを作成集計処理のロジックをコンパイラ言語で記述データを1 件づつ読み込んで処理をおこなうことが多い ( 直列処理 ) SQL でデータの集合を扱っていないアプリケーション ( プロセス ) アプリケーション ( プロセス ) SELECT データ入力 COBOL SAM / ISAM 等データ入力 SQL サーバプロセスライブラリ ( ソート等 ) COBOL ライブラリ ( 変換等 ) COBOL 集計処理 COBOL 処理結果データ出力 (API) COBOL SAM / ISAM 等ライブラリ ( ソート等 ) COBOL ライブラリ ( 変換等 ) COBOL 集計処理 COBOL 処理結果データ出力 SQL 参照更新 INSERT UPDATE DELETE データベース帳票データ出力 (API) COBOL 帳票 3

4 集計処理今昔 SQL を活用した集計処理 : SQL でデータの集合を扱う SQL を実行可能なインターフェースがあれば特に実行モジュールの形式は問わない集計ロジックを SQL に移管することによるアプリケーションのメンテナンス性向上 H/W RDBMS 側の進化 ( パラレル処理等による性能向上 ) の恩恵を最大限享受集計処理結果を様々な方法で容易に利用可能 (Business Intelligence など ) アプリケーション ( プロセス ) 集計処理処理結果データ出力 (API) SQL Java SELECT サーバプロセスサーバプロセスサーバプロセス参照データ入力ソート (ORDER BY) 変換 ( ファンクション ) 集計 (GROUP BY) データベースアプリケーション ( プロセス ) 集計処理 SELECT + INSERT UPDATE DELETE SQL サーバプロセスサーバプロセスサーバプロセス参照 / 更新データ入力ソート (ORDER BY) 変換 ( ファンクション ) 集計 (GROUP BY) 処理結果データ更新データベース BI 帳票 4

5 集計処理今昔差異のまとめアプリケーション開発言語これまでの集計処理コンパイラ言語 (C COBOL) プリコンパイラ製品 (Pro*C Pro*COBOL) 集計ロジックコンパイラ言語で記述されることが多い SQL で表現 SQL 実行回数集計処理中のループ処理内にて何度も実行 1~ 数回処理の実行形態 RDBMS の進化への適合 H/W 進化への適合単体での実行処理範囲を分割することによる並列処理も可能だが分割単位を細かく設定する必要あり RDBMS の基本機能を利用単純な SQL の繰り返し処理が多く基本的には索引処理の繰り返しプロセッサ速度の向上による処理時間短縮 SQL を活用した集計処理 SQL を実行できる言語またはインターフェース (SQL*Plus 等 ) Oracle Database のパラレル機能による並列処理が可能 SQL のオプティマイザ性能向上パラレル機能による並列処理 Exadata を利用することによる劇的な速度向上が見込めるプロセッサ速度の向上およびマルチ CPU マルチ Core 化に対する並列処理による処理時間短縮利用形態帳票を介した利用形態が多い帳票のみならず Business Intelligence 機能等での活用が容易 5

6 アジェンダ集計処理今昔 Oracle Databaseの集計処理 SQL 内部にロジック (IF.. THEN.. ELSE) を組み込む GROUP BY 拡張ピボット操作分析関数 MODEL 句効果的な集計処理まとめ 6

7 Oracle Database の集計処理主要な機能 GROUP BY 句 GROUP BY 拡張 : SQL99 ROLLUP, CUBE GROUPING SETS ピボット操作分析関数 ( ウィンドウファンクション ): SQL2003 集計ウィンドウファンクション FIRST/LAST 関数ヒストグラム関数等 MODEL 句 Oracle 11g ~ Oracle 10g ~ Oracle 8i ~ Oracle 9i ~ Oracle 8i ~ Oracle 9i ~ 7

8 Oracle Database の集計処理 SQL 内部にロジック (IF.. THEN.. ELSE) を組み込む ( その 1) CASE 式 (Oracle 8i ~ 1) SELECT cust_last_name, CASE credit_limit WHEN 100 THEN 'Low' WHEN 5000 THEN 'High' ELSE 'Medium' END AS credit FROM customers ORDER BY cust_last_name, credit; DECODE ファンクション単純 CASE 式 SELECT product_id, DECODE(warehouse_id, 1, 'Southlake', 2, 'San Francisco', SELECT AVG( CASE WHEN e.salary > 2000 THEN e.salary ELSE 2000 END ) "Average Salary" FROM employees e; 3, 'New Jersey', 4, 'Seattle', 'Non domestic') "Location" FROM inventories ORDER BY product_id, "Location"; 検索 CASE 式 1 PL/SQL 構文として CASE を利用できるようになるのは Oracle 9i 以降 8

9 Oracle Database の集計処理 SQL 内部にロジック (IF.. THEN.. ELSE) を組み込む ( その 2) 集計関数と DECODE を利用した例 : SELECT TO_CHAR(" データ作成日 ",'YYYYMM') " 年月 ", " 取引区分 ", COUNT(*) " 件数 ", SUM(DECODE(" 予算措置区分 ",'1'," 処分損益額 ", '2'," 処分損益額 " * -1, " 処分損益額 ")) " 金額 " FROM " 支払い D" WHERE TO_CHAR(" データ作成日 ",'YYYYMMDD') <= ' ' AND " みなし区分 "!= '9' GROUP BY TO_CHAR(" データ作成日 ",'YYYYMM')," 取引区分 " HAVING SUM(DECODE(" 予算措置区分 ",'1'," 処分損益額 ",'2'," 処分損益額 "*-1," 処分損益額 "))!= 0 特定の区分に従い集計する数字 ( 金額等 ) を加工することで単一の SQL で求めるべき数字を取得する 9

10 Oracle Database の集計処理これまでのサブトータル ( 小計 ) の取得カテゴリ単位で集計したい単一の SQL で記述できるが複数の SQL を UNION する必要あり SELECT job, deptno, SUM(sal) FROM emp GROUP BY job,deptno UNION ALL SELECT job, NULL deptno, SUM(sal) FROM emp GROUP BY job UNION ALL SELECT NULL job, deptno, SUM(sal) FROM emp GROUP BY deptno UNION ALL SELECT NULL job, NULL deptno, SUM(sal) FROM emp ORDER BY job,deptno これまで通り通常の GROUP BY の結果を元にサブトータルを算出する? 何度も UNION するのは非効率的! 1 JOB DEPTNO SUM(SAL) ANALYST ANALYST 6000 CLERK CLERK CLERK CLERK 4150 MANAGER MANAGER MANAGER MANAGER 8275 PRESIDENT PRESIDENT 5000 SALESMAN SALESMAN 全体の合計 JOB 単位の小計 DEPTNO 単位の合計 1 結果 10

11 Oracle Database の集計処理 GROUP BY 拡張 (ROLLUP その 1) GROUP BYの結果に加えて指定した集計軸の並びに沿ったサブトータルおよび総合計を得る JOB 構文 GROUP BY ROLLUP(expr1, expr2, expr3) 集計の単位 : (expr1, expr2, expr3) (expr1, expr2) (expr1) 全体 SELECT job, deptno, SUM(sal) FROM emp GROUP BY ROLLUP(job,deptno) ORDER BY job,deptno 1: GROUP BY 句で処理できる列は拡張機能使用の有無にかかわらず 255 列以内です 1 1 DEPTNO SUM(SAL) ANALYST ANALYST 6000 CLERK CLERK CLERK CLERK 4150 MANAGER MANAGER MANAGER MANAGER 8275 PRESIDENT PRESIDENT 5000 SALESMAN SALESMAN 結果

12 Oracle Database の集計処理 GROUP BY 拡張 (ROLLUP その 2) 部分的 ROLLUP 総合計は不要サブトータル ( 小計 ) を得る構文 GROUP BY expr1, ROLLUP(expr2, expr3) 集計の単位 : (expr1, expr2, expr3) (expr1, expr2) (expr1) SELECT job, deptno, SUM(sal) FROM emp GROUP BY job, ROLLUP(deptno) ORDER BY job,deptno 1: GROUP BY 句で処理できる列は拡張機能使用の有無にかかわらず 255 列以内です 1 1 JOB DEPTNO SUM(SAL) ANALYST ANALYST 6000 CLERK CLERK CLERK CLERK 4150 MANAGER MANAGER MANAGER MANAGER 8275 PRESIDENT PRESIDENT 5000 SALESMAN SALESMAN 結果 12

13 Oracle Database の集計処理 GROUP BY 拡張 (CUBE その 1) GROUP BY の結果に加えて多次元クロスタブの結果を得る構文 GROUP BY CUBE(expr1, expr2, expr3) 集計の単位 : (expr1, expr2, expr3) (expr1, expr2), (expr1,expr3), (expr2,expr3) (expr1), (expr2), (expr3) 全体 SELECT job, deptno, SUM(sal) FROM emp GROUP BY CUBE(job,deptno) ORDER BY job,deptno 1: GROUP BY 句で処理できる列は拡張機能使用の有無にかかわらず 255 列以内です 1 1 JOB DEPTNO SUM(SAL) ANALYST ANALYST 6000 CLERK CLERK CLERK CLERK 4150 MANAGER MANAGER MANAGER MANAGER 8275 PRESIDENT PRESIDENT 5000 SALESMAN SALESMAN 結果

14 Oracle Database の集計処理 GROUP BY 拡張 (CUBE その 2) 部分的 CUBE 総合計は不要クロスタブの結果を得る構文 GROUP BY expr1, CUBE(expr2, expr3) 集計の単位 : expr1 と CUBE 内に指定したカラムの組合せ (expr1, expr2, expr3) (expr1, expr2), (expr1,expr3) (expr1) SELECT job, deptno, SUM(sal) FROM emp GROUP BY job, CUBE(deptno) ORDER BY job,deptno 1: GROUP BY 句で処理できる列は拡張機能使用の有無にかかわらず 255 列以内です 1 1 JOB DEPTNO SUM(SAL) ANALYST ANALYST 6000 CLERK CLERK CLERK CLERK 4150 MANAGER MANAGER MANAGER MANAGER 8275 PRESIDENT PRESIDENT 5000 SALESMAN SALESMAN 結果 14

15 Oracle Database の集計処理 GROUP BY 拡張 (GROUPING SETS) ROLLUP や CUBE は独自の意味を持っていますが GROUPING SETS は任意の集約単位による集約が可能構文 GROUP BY GROUPING SETS( ) () は総合計を意味する GROUP BY ROLLUP(a,b,c) = GROUP BY GROUPING SETS ((a,b,c), (a,b), ()) GROUP BY CUBE(a,b,c) = GROUP BY GROUPING SETS ((a,b,c), (a,b), (a,c),(b,c) (a), (b), (c), ()) 詳細はマニュアル Oracle Database データウェアハウスガイド 11g リリース 2(11.2) を参照してください 15

16 Oracle Database の集計処理ピボット操作 (PIVOT) クロスタブレポートを作成 JOB 毎の部門への配属人数内訳 SELECT job, これまでのピボット操作 SUM(CASE deptno WHEN 10 THEN 1 ELSE 0 END)) AS d10, SUM(CASE deptno WHEN 20 THEN 1 ELSE 0 END)) AS d20, SUM(CASE deptno WHEN 10 THEN 1 ELSE 0 END)) AS d30 FROM emp GROUP BY job ORDER BY job 集計関数 SELECT job, d10, d20, d30 FROM (SELECT job, deptno, empno FROM emp) PIVOT ( COUNT(empno) FOR deptno IN (10 AS d10, 20 AS d20, 30 AS d30) ) ORDER BY job; PIVOTを使った操作ピボット操作の結果 JOB D10 D20 D ANALYST CLERK MANAGER PRESIDENT SALESMAN

17 Oracle Database の集計処理ピボット操作 (UNPIVOT) UNPIVOTを使うことでデータを列から行へ回転させることができます SELECT job, d10, d20, d30 FROM (SELECT job, deptno, empno FROM emp) PIVOT ( COUNT(empno) FOR deptno IN (10 AS d10, 20 AS d20, 30 AS d30) )ORDER BY job; PIVOT を使った操作 UNPIVOT を使った操作 SELECT job, deptno, cnt FROM ( SELECT job, d10, d20, d30 FROM (SELECT job, deptno, empno FROM emp) PIVOT ( COUNT(empno) FOR deptno 同じSELECT 文 IN (10 AS d10, 20 AS d20, 30 AS d30) ) ) UNPIVOT INCLUDE NULLS ( cnt FOR deptno IN (d10, d20, d30) )ORDER BY job, deptno JOB D10 D20 D ANALYST CLERK MANAGER PRESIDENT SALESMAN JOB DEP CNT ANALYST D10 0 ANALYST D20 2 ANALYST D30 0 CLERK D10 1 CLERK D20 2 CLERK D30 1 MANAGER D10 1 MANAGER D20 1 MANAGER D30 1 PRESIDENT D10 1 PRESIDENT D20 0 PRESIDENT D30 0 SALESMAN D10 0 SALESMAN D20 0 SALESMAN D30 4 PIVOT 結果 UNPIVOT 結果 17

18 Oracle Database の集計処理分析関数 ( ウィンドウ関数 ) 行のグループ (= ウィンドウ ) に基づいて集計値を計算する関数 (= ファンクション ) 集計関数と分析関数の違い例 : 同じ部署集計関数 : SUM() MAX() MIN() 集計結果集合 (GROUP BY) 集計関数グループ 1 グループ 1 グループ 2 グループ 1 グループ 1 グループ 1 グループ 2 グループ 1 行のグループ ( ウィンドウ ) 例 ) グループ内の順序 :1 例 ) グループ内の順序 :5 例 ) グループ内の順序 :1 例 ) グループ内の順序 :2 例 ) グループ内の順序 :4 例 ) グループ内の順序 :6 例 ) グループ内の順序 :2 例 ) グループ内の順序 :3 分析結果分析関数 18

19 Oracle Database の集計処理分析関数 : 結果セットパーティション行グループ内でソートした結果に対して分析関数を適用できます SELECT ename, FROM emp deptno, sal, RANK() OVER (PARTITION BY deptno ORDER BY deptno, sal desc; PARTITION 設定しない場合は全体の行に対して RANK() をおこなう分析関数で利用するパーティションは表パーティション機能とは無関係です RANK() OVER を利用 ORDER BY sal DESC) AS rnk 行のグループ ( ウィンドウ ) 結果セットパーティションの単位 (deptno) ENAME DEPTNO SAL RNK ソート KING CLARK MILLER FORD SCOTT JONES ADAMS SMITH BLAKE ALLEN TURNER WARD MARTIN JAMES

20 Oracle Database の集計処理 MODEL 句問合せ結果から多次元配列を作成しこの配列に式 ( ルール ) を適用して新しい値を計算する機能 SQL には組み込みにくい計算 ( 時系列分析等 ) を組み込む SELECT 文 MODEL 構文 DIMENSION BY (deptno, job) MEASURES avg_sal MEASURES(avg_sal) RULES(,, -- RULE1 -- RULE2 RULE は計算式 deptno -- RULE3 ) ORDER BY job DIMENSION 多次元配列のイメージ 20

21 Oracle Database の集計処理 MODEL 句の例 Q) 部門 (deptno) 職種 (job) 毎の平均給与および仮の部門 (deptno=40) の職種 (job='manager') としてすべての部門の職種 (job='manager') の平均金額を表示 SELECT * FROM ( SELECT deptno,job,avg(sal) avg_sal FROM emp GROUP BY deptno,job ) MODEL DIMENSION BY (deptno, job) MEASURES(avg_sal) RULES( ) avg_sal[40, 'MANAGER'] = ROUND(AVG(avg_sal)[ANY, 'MANAGER']) ORDER BY deptno,job; MODEL 句による SQL ANALYST CLERK MANAGER PRESIDENT SALESMAN 多次元配列のイメージ DEPTNO JOB AVG_SAL RULEに 10 CLERK 1300 よる導出 10 MANAGER PRESIDENT ANALYST 3000 RULE 次第で 20 CLERK 950 上書き可能 20 MANAGER CLERK MANAGER SALESMAN MANAGER 2758 実行結果 21

22 アジェンダ集計処理今昔 Oracle Databaseの集計処理効果的な集計処理集計処理をおこなうSQLの比較分析処理をおこなうSQLの比較まとめ 22

23 集計処理をおこなう SQL の比較集計処理を 4 種類の SQL で記述してみる CUBE が適切なケース Q) 社員の所属している職種 (job) 毎部門 (deptno) 毎の賃金 (sal) 合計職種毎の賃金合計部門毎の賃金合計全社員の賃金合計を表示する SELECT job, deptno, SUM(sal) FROM emp GROUP BY job,deptno UNION ALL SELECT job, NULL deptno, SUM(sal) FROM emp GROUP BY job UNION ALL SELECT NULL job, deptno, SUM(sal) FROM emp GROUP BY deptno UNION ALL SELECT NULL job, NULL deptno, SUM(sal) FROM emp ORDER BY job,deptno UNION ALL SELECT job, deptno, SUM(sal) FROM emp GROUP BY CUBE(job,deptno) ORDER BY job,deptno; CUBE SELECT job, deptno, SUM(sal) FROM emp GROUP BY ROLLUP(job), ROLLUP(deptno) ORDER BY job,deptno; ROLLUP SELECT job,deptno, SUM(sal) FROM emp GROUP BY GROUPING SETS ( (job, deptno), (job), (deptno), () ) ORDER BY job,deptno; GROUPING SETS JOB DEPTNO SUM(SAL) ANALYST ANALYST 6000 CLERK CLERK CLERK CLERK 4150 MANAGER MANAGER MANAGER MANAGER 8275 PRESIDENT PRESIDENT 5000 SALESMAN SALESMAN 結果

24 集計処理をおこなう SQL の比較 4 種類の SQL の処理時間比較件数 :10,000,000 deptno のバリエーション :80 union all cube rollup 処理時間 ( 比率 ) grouping sets テーブルにアクセスする回数が多い (UNION ALL) と性能は悪い GROUP BY 拡張も若干のばらつきがみられる 24

25 集計処理をおこなう SQL の比較 4 種類の SQL の実行計画 ( 抜粋 ) UNION ALL GROUPING SETS ROLLUP CUBE GROUP BY 拡張はすべて同じ実行計画ではなくそれぞれ最適化されている今回わずかであるが性能が良かった CUBE は指定カラムのすべての組合せでサブトータルが導出されるため実際の利用局面はほとんど無い可能な限り ROLLUP および GROUPING SETS を利用する 25

26 分析処理をおこなう SQL の比較知りたい情報を同じ行に並べる Q) 社員の情報と共にその社員の属する部門 JOB の人数および社員数を表示する EMPNO ENAME DEPTNO 部門人数職種人数社員数 SMITH ALLEN WARD JONES MARTIN BLAKE CLARK SCOTT KING TURNER ADAMS JAMES FORD MILLER 種類の SQL で表現可能性能が良いのはどれか? 注意点は無いか? 1) SELECT リストの中でスカラサブクエリを利用 2) インラインビューとの結合 3) 分析関数を利用 14 行が選択されました実行結果 26

27 分析処理をおこなう SQL の比較 3 種類の SQL 文 SELECT e.empno, e.ename, e.deptno, (SELECT COUNT(*) FROM emp ed WHERE e.deptno = ed.deptno) " 部門人数 ", (SELECT COUNT(*) FROM emp ej WHERE e.job = ej.job) " 職種人数 ", (SELECT COUNT(*) FROM emp ) " 社員数 " FROM emp e ORDER BY e.empno; SELECT e.empno, e.ename, e.deptno, ed.cnt " 部門人数 ", ej.cnt " 職種人数 ", et.cnt " 社員数 " FROM emp e, (SELECT deptno, COUNT(*) cnt FROM emp GROUP BY deptno) ed, (SELECT job, COUNT(*) cnt FROM emp GROUP BY job) ej, (SELECT COUNT(*) cnt FROM emp) et WHERE e.deptno = ed.deptno AND e.job = ej.job ORDER BY e.empno; SELECT リストの中でスカラサブクエリを利用インラインビューとの結合 SELECT e.empno, e.ename, e.deptno, COUNT(*) OVER (PARTITION BY deptno) " 部門人数 ", COUNT(*) OVER (PARTITION BY job) " 職種人数 ", COUNT(*) OVER () " 社員数 " FROM emp e ORDER BY e.empno; 分析関数を利用 27

28 分析処理をおこなう SQL の比較 3 種類の SQL 文の性能比較件数 :1,000,000 deptnoのバリエーション : 部門数 10 2 部門数 10 3 部門数部門数 80 2 部門数 80 処理時間 ( 比率 ) 3 部門数 SELECT リストの中でスカラサブクエリを利用 2 インラインビューとの結合 3 分析関数を利用件数カーディナリティが増えると性能が悪くなる 28

29 分析処理をおこなう SQL の比較 3 種類の SQL 文の実行計画 ( 抜粋 ) SELECT リストの中でスカラサブクエリを利用インラインビューとの結合分析関数を利用 SELECT リストの中でスカラサブクエリはなるべく利用しない ( 特にサブクエリで参照する表のデータ量が多い場合 ) 分析関数をつかうと理解しやすい SQL が記述できるので利用を推奨 29

30 分析処理をおこなう SQL の比較分析関数を利用した場合の WHERE 句は注意 ( その 1) Q) 社員の情報と共にその社員の属する部門 JOB の人数および社員数を表示するなお deptno=10 のものだけを表示させる SELECT e.empno, e.ename, e.deptno, ed.cnt " 部門人数 ", ej.cnt " 職種人数 ", et.cnt " 社員数 " FROM emp e, (SELECT deptno, COUNT(*) cnt FROM emp GROUP BY deptno) ed, (SELECT job, COUNT(*) cnt FROM emp GROUP BY job) ej, (SELECT COUNT(*) cnt FROM emp) et WHERE e.deptno = ed.deptno AND e.job = ej.job AND e.deptno = 10 ORDER BY e.empno; インラインビューとの結合 SELECT e.empno, e.ename, e.deptno, COUNT(*) OVER (PARTITION BY deptno) " 部門人数 ", COUNT(*) OVER (PARTITION BY job) " 職種人数 ", COUNT(*) OVER () " 社員数 " FROM emp e WHERE e.deptno = 10 ORDER BY e.empno; 絞り込みの条件追加分析関数を利用 30

31 分析処理をおこなう SQL の比較分析関数を利用した場合の WHERE 句は注意 ( その 2) 分析関数の場合結果が異なるものとなってしまうので注意 EMPNO ENAME DEPTNO 部門人数職種人数社員数 CLARK KING MILLER 行が選択されました EMPNO ENAME DEPTNO 部門人数職種人数社員数 CLARK KING MILLER 行が選択されました分析関数は WHERE 句の後に適用される為インラインビューとの結合分析関数を利用 SELECT e.empno, e.ename, e.deptno, COUNT(*) OVER (PARTITION BY deptno) " 部門人数 ", COUNT(*) OVER (PARTITION BY job) " 職種人数 ", COUNT(*) OVER () " 社員数 " FROM emp e WHERE e.deptno = 10 ORDER BY e.empno; 分析関数を利用 SELECT * FROM ( SELECT e.empno, e.ename, e.deptno, COUNT(*) OVER (PARTITION BY deptno) " 部門人数 ", COUNT(*) OVER (PARTITION BY job) " 職種人数 ", COUNT(*) OVER () " 社員数 " FROM emp e ) WHERE deptno = 10 全体をインラインビュー化 ORDER BY empno ; 分析関数を利用 31

32 アジェンダ集計処理今昔 Oracle Databaseの集計処理効果的な集計処理まとめ 32

33 まとめ SQL を効果的に利用することで効率的に集計処理をおこなうことができます Oracle Database では効率的に集計処理をおこなう仕組みが以前のバージョンより提供されています GROUP BY 拡張 (ROLLUP CUBE GROUPING SETS) ピボット操作分析関数 MODEL 句 GROUP BY 拡張の例分析関数の利用例を説明しました 33

Appendix 参考資料参考情報マニュアル書籍 Oracle Database データウェアハウスガイド 11g リリース 2(11.2) http://download.oracle.com/docs/cd/e16338_01/server.112/b56309/toc.

34 Appendix 参考資料参考情報マニュアル書籍 Oracle Database データウェアハウスガイド 11g リリース 2(11.2) Anthony Molinaro 著 SQL クックブック ( 株 ) オライリージャパン MODEL 句 (Oracle Database のバージョンは 10g) Oracle Database 10g の SQL MODEL 句 34

SQL 実行例に関する補足事項 SQL 実行例の動作確認は Oracle Database 11g R2(11.2.0.

35 SQL 実行例に関する補足事項 SQL 実行例の動作確認は Oracle Database 11g R2( ) Enterprise Edition にておこなっています SQL 実行例の大部分はサンプルスキーマ SCOTT の EMP 表を利用しています 35

36 OTN ダイセミでスキルアップ!! 一般的な技術問題解決方法などを知りたい! セミナ資料など技術コンテンツがほしい! Oracle Technology Network(OTN) を御活用下さい一般的技術問題解決には OTN 掲示版のデータベース一般をご活用ください OTN 掲示版は基本的に Oracle ユーザー有志からの回答となるため 100% 回答があるとは限りませんただ過去の履歴を見ると質問の大多数に関してなんらかの回答が書き込まれております過去のセミナ資料動画コンテンツは OTN の OTN セミナーオンデマンドコンテンツへダイセミ事務局にダイセミ資料を請求頂いてもお受けできない可能性がございますので予めご了承くださいダイセミ資料は OTN コンテンツオンデマンドかセミナ実施時間内にダウンロード頂くようお願い致します 36

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