数値型

はじめに#

数値型 は、最も使うデータ型と行っても過言ではありません。まずは公式ドキュメントを読み漁りましょう。

数値型とは#

その名前の通り、数値を保存できる型です。有理数の一部、整数とほんの少しの小数を扱うことができます。 代数演算が可能で、大小一致の比較もできます。 具体的な型は INT64（INTEGER）、FLOAT64（FLOAT）、NUMERIC の 3 つです。

名前説明ストレージ サイズ
INT64整数型8 バイト
NUMERIC数値型16 バイト
FLOAT64浮動小数点型8 バイト

整数型 INT64#

整数は小数部分を持たない数値です。 BigQuery 上では、小数点を打たずに数値を入力すると INT64 型になります。 値域外であったとしても、自動で FLOAT64 や NUMERIC 型になったりはしません。

数値型 NUMERIC#

10 進 38 桁の精度と 10 進 9 桁の尺度の正確な数値です。精度は、数値に含まれる桁数です。尺度は、小数点以下の桁数です。 この型は、小数部分を正確に表すことができ、財務計算に適しています。 BigQuery で定義する際には、NUMERIC "123.45" など、STRING の前に NUMERIC と入力します。 または、CAST("123.45" AS NUMERIC) でも同様の結果が得られます。

浮動小数点型 FLOAT64#

浮動小数点の値は小数部分のある近似値です。 また、NaN と +/-inf という特別な非数値があります。

BigQuery の算術演算子は、出力が非定形の場合、オーバーフロー エラーが返されます。 また、入力に非定形が含まれる場合、出力が非定形になる算術演算子がほとんどです。

BigQuery では数値に小数点を打つと、FLOAT64 型になります。値域外であったとしても、自動で NUMERIC 型になったりはしません。 また、INT64 型に CAST すると偶数への丸めを行います。端数が 0.5 より小さいなら切り捨て、端数が 0.5 より大きいならは切り上げます。端数がちょうど 0.5 なら切り捨てと切り上げのうち結果が偶数となる方へ丸めます。 INT64 に丸める方向を決めておきたい場合、キャストの前に丸める関数を通しておきましょう。

NUMERIC の不思議#

NUMERIC とは何者だろう#

INT64 の用途はわかります。数を数えたり、番号をつけたりに使います。 FLOAT64 は小数計算のときに使いますね。INT64 同士の比を出したり、スケールを合わせて比較する時によく出てきます。 FLOAT64 の仕様となる IEEE 754 は CPU の word size に合わせることで、効率の良い命令を使って計算ができます。 これだけで大抵の用途はこなせますが、NUMERIC はどんな時に使うでしょうか。 答えは、「多少遅くてもいいから精度保証付の演算」が必要な時です。

FLOAT64 の不思議#

SELECT 0.1 + 0.2 を実行してみましょう。

行f0_
10.30000000000000004

が返ってきますね。FLOAT64 は内部表現が 2 進数なので、それで表現できない誤差が積み上がっていくのです。 同じスケールの加減算なら比較的良いですが、乗除算やスケールが全く異なる加減算はこの誤差をとても大きくします。 大小正しくつくことが重要で、その小数第 n 位に着目するケースは多くないため、精度より速度が重要視される環境では FLOAT64 をよく使うでしょう。

NUMERIC の精度#

SELECT NUMERIC "0.1" + NUMERIC "0.2" を実行してみましょう。

行f0_
10.3

と厳密に正しい結果が返ってきました。10 進 38 桁の精度と 10 進 9 桁の尺度を保証してくれるのです。 オーバーフローでエラーを返してくるのは、FLOAT64 と一緒ですが、自動で丸める処理は一切しません。 丸めが必要なタイミングで人間が指定して丸める必要があります。 しかしこれによって、誤差を積み上げなくてすみます。

消費税 8 ％のセブン方式 100 円 * 3 個 = 301 円#

消費税 8 ％のセブンは税抜き価格を足していってから、最後に消費税をかける方式で話題になりましたね。 税抜 93 円、税込 100 円の物を買ってみましょう。 (93 円 + 93 円 + 93 円) * 1.08 = ROUND(301.32 円) で、小数点以下を四捨五入して 301 円になります。

有効桁数を残すため、なるべく後で掛け算と丸めを行うのは当然でしょう。 しかし、3 回買い物するとどうでしょうか。 (93 円 1.08) + (93 円 1.08) + (93 円 * 1.08) = ROUND(100.44) + ROUND(100.44) + ROUND(100.44) です。 四捨五入して、300 円になります。購入方法によって、支払金額が増えるのです。

これが一般消費者の誤差の積み上げです。暗黙のうちに丸められると困るのです。 もっと大きな額を扱う業界でこれをやられたら、誤差だけでぽんぽん家が立ちます。

NUMERIC の用途#

ここまででお分かりでしょう。NUMERIC は精度保証したい時に使います。 数の大小がざっくり分かれば精度の保証がなくても良い、速度の方が重要といった用途なら、FLOAT64 を利用すべきです。 しかしながら、BigQuery 上の四則演算であれば、速度に倍も差があるわけではないです。 数学関数も、NUMERIC と FLOAT64 で利用できる関数に差があるわけでもありません。 気になる点は保存、参照コストが倍になること、FLOAT64 が紛れ込んでもよしなに計算してしまうので、精度劣化に気づけないことですね。

一円を笑う者は一円に泣く#

お金を扱う時に FLOAT64 を使うと泣きをみます。 扱っている数字の単位を考えることで、どの精度の型を使えば良いのか検討を進めることができそうです。

まとめ#

BigQuery には、INT64、NUMERIC、FLOAT64 の 3 つの数値型があります。 用途によって適切に選ぶことで、正しく意思決定に使えるデータ分析ができるようになります。 それぞれのデータ型を吟味し、ユースケースにあったデータ型でデータ活用を進めたいものです。

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