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テーブルの各カラムにおける空またはゼロの値の比率を計算する方法

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テーブル内のすべてのカラムにおける空値/ゼロ値の比率を計算する方法

カラムがスパース (空、またはほとんどがゼロ) である場合、ClickHouse はそれをスパースフォーマットでエンコードし、計算を自動的に最適化できます。つまり、クエリ実行時にデータを完全に展開する必要はありません。実際、カラムがどの程度スパースかがわかっていれば、シリアライゼーションを最適化するために ratio_of_defaults_for_sparse_serialization 設定 を使ってその比率を指定できます。

この便利なクエリは実行に少し時間がかかることがありますが、テーブル内のすべての行を分析し、指定したテーブルの各カラムで値がゼロ (またはデフォルト値) である割合を判定します。

SELECT *
    APPLY x -> (x = defaultValueOfArgumentType(x)) APPLY avg APPLY x -> round(x, 3)
FROM table_name
FORMAT Vertical

例えば、上で実行したクエリは、200億行超・19カラムを持つ、sensors という名前の environmental sensors dataset テーブルに対するものです。

SELECT *
    APPLY x -> (x = defaultValueOfArgumentType(x)) APPLY avg APPLY x -> round(x, 3)
FROM sensors
FORMAT Vertical

レスポンスは以下のとおりです。


Row 1:
──────
round(avg(equals(sensor_id, defaultValueOfArgumentType(sensor_id))), 3):                 0
round(avg(equals(sensor_type, defaultValueOfArgumentType(sensor_type))), 3):             0.159
round(avg(equals(location, defaultValueOfArgumentType(location))), 3):                   0
round(avg(equals(lat, defaultValueOfArgumentType(lat))), 3):                             0.001
round(avg(equals(lon, defaultValueOfArgumentType(lon))), 3):                             0.001
round(avg(equals(timestamp, defaultValueOfArgumentType(timestamp))), 3):                 0
round(avg(equals(P1, defaultValueOfArgumentType(P1))), 3):                               0.474
round(avg(equals(P2, defaultValueOfArgumentType(P2))), 3):                               0.475
round(avg(equals(P0, defaultValueOfArgumentType(P0))), 3):                               0.995
round(avg(equals(durP1, defaultValueOfArgumentType(durP1))), 3):                         0.999
round(avg(equals(ratioP1, defaultValueOfArgumentType(ratioP1))), 3):                     0.999
round(avg(equals(durP2, defaultValueOfArgumentType(durP2))), 3):                         1
round(avg(equals(ratioP2, defaultValueOfArgumentType(ratioP2))), 3):                     1
round(avg(equals(pressure, defaultValueOfArgumentType(pressure))), 3):                   0.83
round(avg(equals(altitude, defaultValueOfArgumentType(altitude))), 3):                   1
round(avg(equals(pressure_sealevel, defaultValueOfArgumentType(pressure_sealevel))), 3): 1
round(avg(equals(temperature, defaultValueOfArgumentType(temperature))), 3):             0.532
round(avg(equals(humidity, defaultValueOfArgumentType(humidity))), 3):                   0.544

1 row in set. Elapsed: 992.041 sec. Processed 20.69 billion rows, 1.39 TB (20.86 million rows/s., 1.40 GB/s.)

上記の結果から、次のことがわかります。

  • sensor_id カラムはまったくスパースではありません。実際、すべての行で値は 0 ではありません
  • sensor_type はスパースなのが全体の約 15.9% にすぎません
  • P0 カラムは非常にスパースで、値の 99.9% が 0 です
  • pressure カラムは 83% と、かなりスパースです
  • また、temperature カラムでは値の 53.2% が欠損しているか 0 です

前述のとおり、これは ClickHouse テーブル内の各カラムがどの程度スパースかを計算するのに便利なクエリです。

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