SNOWFLAKE クラスタリング深度
🍎 フルーツの棚のたとえ
想像してみてください。あなたはたくさんのフルーツを持っています。りんご、バナナ、オレンジなどです。
これらのフルーツを棚にしまいたいのですが、できるだけ同じ種類のフルーツを近くにまとめたいと思っています。
🏷️ クラスタリングとは？
クラスタリングというのは、同じ種類のものをできるだけ近くに集めることです。
たとえば、りんごはりんご同士、バナナはバナナ同士で並べます。
📏 クラスタリング深度とは？
でも、棚が限られているので、どうしても異なるフルーツが混ざってしまうことがあります。
クラスタリング深度は、同じ種類のフルーツがどれくらい離れて散らばっているかを表す数字です。
**深度が小さい（浅い）**と、同じ種類のフルーツがまとまっていて探しやすいです。
**深度が大きい（深い）**と、同じ種類のフルーツが遠くに散らばっていて探しにくいです。
🔢 平均クラスタリング深度
棚全体を見て、フルーツの種類ごとにどれくらい散らばっているかを平均して計算したものが平均クラスタリング深度です。
数字が小さいほど、フルーツが上手に整理されていて、必要なものをすぐに見つけられます。
数字が大きいと、フルーツがばらばらで、探すのに時間がかかります。
💡 データベースでのイメージ
データベースのテーブルでも同じように、データが小さなグループ（マイクロパーティション）に分かれています。
クラスタリング：データを特定の順番やグループで整理すること。
平均クラスタリング深度：データがどれくらい上手に整理されているかを示す数字。
🎯 まとめ
平均クラスタリング深度が小さいと、データがきちんと並んでいて、情報を素早く見つけられます。
平均クラスタリング深度が大きいと、データがばらばらで、情報を探すのに時間がかかります。