RANK_PERCENTILE (оконная)

Синтаксис

RANK_PERCENTILE( value [ , direction ] )

RANK_PERCENTILE( value [ , direction ]
                 [ TOTAL | WITHIN ... | AMONG ... ]
                 [ BEFORE FILTER BY ... ]
               )

Подробнее:

Описание

Выполняет относительное ранжирование. Возвращает дробный ранг (от 0 до 1). Расчитывается как (RANK(...) - 1) / (количество строк).

Если direction равно "desc" или не указано, то ранжирование происходит от большего к меньшему, если "asc", то от меньшего к большему. По умолчанию используется "desc".

См. также RANK, RANK_DENSE, RANK_UNIQUE.

Типы аргументов:

  • value — Логический | Дата | Дата и время | Дробное число | Целое число | Строка | UUID
  • direction — Строка

Возвращаемый тип: Дробное число

Примечание

Значения аргументов (direction) должны быть константами.

Примеры

Пример с двумя аргументами

Исходные данные

Date City Category Orders Profit
'2019-03-01' 'London' 'Office Supplies' 8 120.80
'2019-03-04' 'London' 'Office Supplies' 2 100.00
'2019-03-05' 'London' 'Furniture' 1 750.00
'2019-03-02' 'Moscow' 'Furniture' 2 1250.50
'2019-03-03' 'Moscow' 'Office Supplies' 4 85.00
'2019-03-01' 'San Francisco' 'Office Supplies' 23 723.00
'2019-03-01' 'San Francisco' 'Furniture' 1 1000.00
'2019-03-03' 'San Francisco' 'Furniture' 4 4000.00
'2019-03-02' 'Detroit' 'Furniture' 5 3700.00
'2019-03-04' 'Detroit' 'Office Supplies' 25 1200.00
'2019-03-04' 'Detroit' 'Furniture' 2 3500.00

Группировка по [City].

Сортировка по [City].

Формулы:

  • City: [City] ;
  • Order Sum: SUM([Orders]) ;
  • RANK_PERCENTILE desc: RANK_PERCENTILE(SUM([Orders]), "desc") ;
  • RANK_PERCENTILE asc: RANK_PERCENTILE(SUM([Orders]), "asc") .

Результат

City Order Sum RANK_PERCENTILE desc RANK_PERCENTILE asc
'Detroit' 32 0.00 1.00
'London' 11 0.67 0.33
'Moscow' 6 1.00 0.00
'San Francisco' 28 0.33 0.67
Пример с группировкой

Исходные данные

Date City Category Orders Profit
'2019-03-01' 'London' 'Office Supplies' 8 120.80
'2019-03-04' 'London' 'Office Supplies' 2 100.00
'2019-03-05' 'London' 'Furniture' 1 750.00
'2019-03-02' 'Moscow' 'Furniture' 2 1250.50
'2019-03-03' 'Moscow' 'Office Supplies' 4 85.00
'2019-03-01' 'San Francisco' 'Office Supplies' 23 723.00
'2019-03-01' 'San Francisco' 'Furniture' 1 1000.00
'2019-03-03' 'San Francisco' 'Furniture' 4 4000.00
'2019-03-02' 'Detroit' 'Furniture' 5 3700.00
'2019-03-04' 'Detroit' 'Office Supplies' 25 1200.00
'2019-03-04' 'Detroit' 'Furniture' 2 3500.00

Группировка по [City], [Category].

Сортировка по [City], [Category].

Формулы:

  • City: [City] ;
  • Category: [Category] ;
  • Order Sum: SUM([Orders]) ;
  • RANK_PERCENTILE TOTAL: RANK_PERCENTILE(SUM([Orders]) TOTAL) ;
  • RANK_PERCENTILE WITHIN: RANK_PERCENTILE(SUM([Orders]) WITHIN [City]) ;
  • RANK_PERCENTILE AMONG: RANK_PERCENTILE(SUM([Orders]) AMONG [City]) .

Результат

City Category Order Sum RANK_PERCENTILE TOTAL RANK_PERCENTILE WITHIN RANK_PERCENTILE AMONG
'Detroit' 'Furniture' 7 0.43 1.00 0.00
'Detroit' 'Office Supplies' 25 0.00 0.00 0.00
'London' 'Furniture' 1 1.00 1.00 1.00
'London' 'Office Supplies' 10 0.29 0.00 0.67
'Moscow' 'Furniture' 2 0.86 1.00 0.67
'Moscow' 'Office Supplies' 4 0.71 0.00 1.00
'San Francisco' 'Furniture' 5 0.57 1.00 0.33
'San Francisco' 'Office Supplies' 23 0.14 0.00 0.33

Поддержка источников данных

ClickHouse 21.8, Microsoft SQL Server 2017 (14.0), MySQL 5.7, Oracle Database 12c (12.1), PostgreSQL 9.3.

Предыдущая
RANK_DENSE
Следующая
RANK_UNIQUE