14-0.PLPython Example

-- 1. PL/Python Numpy histogram 함수
-- 온도 데이터 테이블 생성
CREATE TABLE public.sensor_readings (
    sensor_id INT,
    temperature REAL
);

-- 정규분포를 따르는 샘플 데이터 삽입
INSERT INTO public.sensor_readings
SELECT 1, (random() * 10 + 20)::REAL FROM generate_series(1, 1000); -- 평균 25도 근처의 데이터

-- PL/Python 확장 활성화 (최초 1회)
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS plpython3u;

-- Numpy 패키지 설치 (Greenplum 각 세그먼트 호스트에서 실행 필요)
-- pip install numpy

-- 히스토그램 결과를 저장할 타입 생성
CREATE TYPE histogram_result AS (
    bin_edges REAL[],
    counts BIGINT[]
);

CREATE OR REPLACE FUNCTION calculate_histogram(
    data REAL[]
)
RETURNS histogram_result
AS $$
    # plpy 모듈과 numpy 라이브러리를 임포트합니다.
    import numpy as np

    # Numpy의 histogram 함수를 호출합니다.
    # bins=10은 데이터를 10개의 구간으로 나누겠다는 의미입니다.
    counts, bin_edges = np.histogram(data, bins=10)

    # 결과를 생성한 사용자 정의 타입에 맞춰 딕셔너리 형태로 반환합니다.
    # Numpy 배열을 Python 리스트로 변환해야 Greenplum 배열 타입과 호환됩니다.
    return {
        "counts": list(counts),
        "bin_edges": list(bin_edges)
    }
$$ LANGUAGE plpython3u;

SELECT (calculate_histogram(ARRAY_AGG(temperature))).*
FROM public.sensor_readings;