私の同僚は、JavaScript の逆カイ 2 乗ルーチンを Oracle に変換しました。幸いなことに、javascript ルーチンと同じ結果が返されます。悪いニュースは、結果を返すのに IE や Chrome では 1.5 秒かかるのに対し、Oracle では 23 秒かかることです。その 23 秒のうち、>99% が CPU 時間です。
ルーチンには 2 つのループがあります。テスト対象の値に対して 36 回実行される外側のループと、外側のループの反復ごとに 10,753 回実行される内側のループです。Oracle と同じように、両方の JS で同じループを実行します。内側のループの反復ごとに、EXP 関数と LN 関数が実行されます。どちらも両方の言語に組み込まれています。
私は Oracle コードを解釈済みとネイティブの両方でコンパイルしましたが、ほとんど変更はありませんでした (0.045 秒の差)。
3 つの質問があります。
- Oracle が遅いのはなぜですか? どうすれば改善できますか?
- Oracleには固有の逆カイ2乗関数がありますか?
- 私が使用しているものほど反復ループを必要としない（またはそれほど多くない）逆カイ二乗関数を持っている人はいますか？
おまけの質問は次のとおりです。
PL/SQLで信頼区間を計算するルーチン、またはPL/SQLに簡単に変換できる言語を持っている人はいますか?
リクエストに応じて、少し長いコードを次に示します (メイン ルーチンは、P=0.975 および DF=21507.38 をテストするための CRITCHI です)。
BIGX Number :=20;
FUNCTION POZ(Z IN NUMBER) RETURN NUMBER IS
Y NUMBER;
X NUMBER;
W NUMBER;
Z_MAX NUMBER;
XXX NUMBER;
BEGIN
Z_MAX:=6.0;
IF (Z=0) THEN
X:= 0.0;
ELSE
Y := 0.5 * ABS(Z);
IF (Y >= (Z_MAX * 0.5)) THEN
X:= 1.0;
ELSIF (y < 1.0) THEN
W:= Y * Y;
X:= ((((((((0.000124818987 * W
- 0.001075204047) * W + 0.005198775019) * W
- 0.019198292004) * W + 0.059054035642) * W
- 0.151968751364) * W + 0.319152932694) * W
- 0.531923007300) * W + 0.797884560593) * Y * 2.0;
ELSE
Y:= Y-2.0;
Y:= (((((((((((((-0.000045255659 * Y
+ 0.000152529290) * Y - 0.000019538132) * Y
- 0.000676904986) * Y + 0.001390604284) * Y
- 0.000794620820) * Y - 0.002034254874) * Y
+ 0.006549791214) * Y - 0.010557625006) * Y
+ 0.011630447319) * Y - 0.009279453341) * Y
+ 0.005353579108) * Y - 0.002141268741) * Y
+ 0.000535310849) * Y + 0.999936657524;
END IF;
END IF;
IF (Z>0.0) THEN
XXX:=((X + 1.0) * 0.5);
ELSE
XXX:= ((1.0 - x) * 0.5);
END IF;
RETURN XXX;
END POZ;
FUNCTION EX(X IN NUMBER) RETURN NUMBER IS
BEGIN
IF (x < -BIGX) THEN
RETURN 0;
ELSE
RETURN EXP(X);
END IF;
END EX;
FUNCTION POCHISQ(X IN NUMBER, DF IN NUMBER) RETURN NUMBER IS
A NUMBER;
Y NUMBER;
S NUMBER;
E NUMBER;
C NUMBER;
Z NUMBER;
X1 NUMBER;
EVEN BOOLEAN; /* True if df is an even number */
LOG_SQRT_PI NUMBER := 0.5723649429247000870717135; /* log(sqrt(pi)) */
I_SQRT_PI NUMBER := 0.5641895835477562869480795; /* 1 / sqrt(pi) */
b1 PLS_INTEGER;
b2 PLS_INTEGER;
e1 PLS_INTEGER;
e2 PLS_INTEGER;
BEGIN
b1 := DBMS_UTILITY.GET_TIME();
b2 := DBMS_UTILITY.GET_CPU_TIME();
X1:=X;
IF (X1 <= 0.0 OR DF < 1) THEN
RETURN 1.0;
END IF;
A:= 0.5 * X1;
EVEN:= (MOD(DF,2)=0);
IF (DF > 1) THEN
Y := ex(-A);
END IF;
IF EVEN THEN
S:=Y;
ELSE
S:=(2.0 * poz(-sqrt(X1)));
END IF;
IF (DF > 2) THEN
X1:= 0.5*(DF-1.0);
IF EVEN THEN
Z:=1.0;
ELSE
Z:=0.5;
END IF;
IF (A > BIGX) THEN
IF EVEN THEN
E:=0.0;
ELSE
E:=LOG_SQRT_PI;
END IF;
C:= LN(A);
/* Timming snippet */
e1 := DBMS_UTILITY.GET_TIME() - b1;
e2 := DBMS_UTILITY.GET_CPU_TIME() - b2;
--DBMS_OUTPUT.PUT_LINE( '0-GET_TIME elapsed = ' || e1 || ' hsecs.' );
--DBMS_OUTPUT.PUT_LINE( '0-GET_CPU_TIME elapsed = ' || e2 || ' hsecs.' );
/* End of Timming snippet */
WHILE (Z <= X1)
LOOP
E:= LN(Z) + E;
S:=S+EX(C * Z - A - E);
Z:=Z+1.0;
END LOOP;
e1 := DBMS_UTILITY.GET_TIME() - b1;
e2 := DBMS_UTILITY.GET_CPU_TIME() - b2;
--DBMS_OUTPUT.PUT_LINE( '1-GET_TIME elapsed = ' || e1 || ' hsecs. Z= ' || Z );
--DBMS_OUTPUT.PUT_LINE( '1-GET_CPU_TIME elapsed = ' || e2 || ' hsecs.' );
RETURN S;
ELSE
IF EVEN THEN
E:=1.0;
ELSE
E:=(I_SQRT_PI / sqrt(A));
END IF;
C:= 0.0;
WHILE (Z <= X1)
LOOP
E:= E * (A / Z);
C:= C + E;
Z:=Z+ 1.0;
END LOOP;
e1 := DBMS_UTILITY.GET_TIME() - b1;
e2 := DBMS_UTILITY.GET_CPU_TIME() - b2;
--DBMS_OUTPUT.PUT_LINE( '2-GET_TIME elapsed = ' || e1 || ' hsecs.' );
--DBMS_OUTPUT.PUT_LINE( '2-GET_CPU_TIME elapsed = ' || e2 || ' hsecs.' );
RETURN C * Y + S;
END IF;
ELSE
e1 := DBMS_UTILITY.GET_TIME() - b1;
e2 := DBMS_UTILITY.GET_CPU_TIME() - b2;
--DBMS_OUTPUT.PUT_LINE( '3-GET_TIME elapsed = ' || e1 || ' hsecs.' );
--DBMS_OUTPUT.PUT_LINE( '3-GET_CPU_TIME elapsed = ' || e2 || ' hsecs.' );
RETURN S;
END IF;
END POCHISQ;
/* CRITCHI -- Compute critical chi-square value to
produce given p. We just do a bisection
search for a value within CHI_EPSILON,
relying on the monotonicity of pochisq(). */
FUNCTION CRITCHI(P IN NUMBER, DF IN NUMBER) RETURN NUMBER IS
CHI_EPSILON NUMBER:= 0.000001; /* Accuracy of critchi approximation */
CHI_MAX NUMBER:= 99999.0; /* Maximum chi-square value */
minchisq NUMBER:= 0.0;
maxchisq NUMBER:= CHI_MAX;
chisqval NUMBER;
dummy_count number := 0;
BEGIN
IF (p <= 0.0) THEN
RETURN maxchisq;
ELSE
IF (p >= 1.0) THEN
RETURN 0.0;
END IF;
END IF;
chisqval:= df / sqrt(p); /* fair first value */
WHILE ((maxchisq - minchisq) > CHI_EPSILON)
LOOP
if (pochisq(chisqval, df) < p) THEN
maxchisq:= chisqval;
ELSE
minchisq:= chisqval;
END IF;
chisqval:= (maxchisq + minchisq) * 0.5;
dummy_count := dummy_count + 1;
END LOOP;
--DBMS_OUTPUT.PUT_LINE('chisqval = ' || chisqval);
RETURN chisqval;
END CRITCHI;