Função de janela PERCENTILE_CONT

PERCENTILE_CONT é uma função de distribuição inversa que assume um modelo de distribuição contínua. Ela pega um valor percentil e uma especificação de classificação e retorna um valor intercalar que cairia dentro do valor percentil fornecido em relação à especificação de classificação.

PERCENTILE_CONT computa uma interpolação linear entre valores após ordená-los. Usando o valor percentil (P) e o número de linhas não nulas (N) no grupo de agregação, a função computa o número da linha após ordenar as linhas de acordo com a especificação de classificação. Esse número de linha (RN) é computado de acordo com a fórmula RN = (1+ (P*(N-1)). O resultado final da função agregada é computado por interpolação linear entre os valores das linhas nos números de linha CRN = CEILING(RN) e FRN = FLOOR(RN).

O resultado final será o seguinte.

Se (CRN = FRN = RN), o resultado é (value of expression from row at RN)

Caso contrário, o resultado é o seguinte:

(CRN - RN) * (value of expression for row at FRN) + (RN - FRN) * (value of expression for row at CRN).

Você pode especificar somente a cláusula PARTITION na cláusula OVER. Se PARTITION é especificada, para cada linha, PERCENTILE_CONT retorna o valor que cairia no percentil especificado entre um conjunto de valores dentro de dada partição.

Sintaxe

PERCENTILE_CONT ( percentile )
WITHIN GROUP (ORDER BY expr)
OVER (  [ PARTITION BY expr_list ]  )

Argumentos

Retornos

O tipo de retorno é determinado pelo tipo de dados da expressão ORDER BY na cláusula WITHIN GROUP. A tabela a seguir mostra o tipo de retorno para cada tipo de dados da expressão ORDER BY.

Observações de uso

Se a expressão ORDER BY é um tipo de dados DECIMAL com a precisão máxima de 38 dígitos, é possível que PERCENTILE_CONT retorne um resultado impreciso ou um erro. Se o valor de retorno da função PERCENTILE_CONT excede 38 dígitos, o resultado é truncado, o que causa a perda de precisão. Se, durante a interpolação, um resultado intermediário excede a precisão máxima, um excedente numérico ocorre e função retorna um erro. Para evitar essas condições, recomendamos o uso de um tipo de dados com menor precisão ou a conversão da expressão ORDER BY para uma precisão mais baixa.

Por exemplo, uma função SUM com um argumento DECIMAL retorna uma precisão padrão de 38 dígitos. A escala do resultado é a mesma que a escala do argumento. Portanto, por exemplo, uma SUM de uma coluna DECIMAL(5,2) retorna um tipo de dados DECIMAL(38,2).

O seguinte exemplo usa uma função SUM na cláusula ORDER BY de uma função PERCENTILE_CONT. O tipo de dados de coluna PRICEPAID é DECIMAL (8,2), portanto a função SUM retorna DECIMAL(38,2).

select salesid, sum(pricepaid), percentile_cont(0.6) 
within group (order by sum(pricepaid) desc) over()
from sales where salesid < 10 group by salesid;

Para evitar a perda potencial de precisão ou um erro de sobrecarga, converta o resultado para um tipo de dados DECIMAL com menor precisão, conforme exibido no exemplo a seguir.

select salesid, sum(pricepaid), percentile_cont(0.6) 
within group (order by sum(pricepaid)::decimal(30,2) desc) over()
from sales where salesid < 10 group by salesid;

Exemplos

Os seguintes exemplos usam a tabela WINSALES. Para uma descrição da tabela WINSALES, consulte Amostra de tabela para exemplos de funções de janela.

select sellerid, qty, percentile_cont(0.5) 
within group (order by qty) 
over() as median from winsales;

 sellerid | qty | median 
----------+-----+--------
        1 |  10 |   20.0
        1 |  10 |   20.0
        3 |  10 |   20.0
        4 |  10 |   20.0
        3 |  15 |   20.0
        2 |  20 |   20.0
        3 |  20 |   20.0
        2 |  20 |   20.0
        3 |  30 |   20.0
        1 |  30 |   20.0
        4 |  40 |   20.0
(11 rows)

select sellerid, qty, percentile_cont(0.5) 
within group (order by qty) 
over(partition by sellerid) as median from winsales;

 sellerid | qty | median 
----------+-----+--------
        2 |  20 |   20.0
        2 |  20 |   20.0
        4 |  10 |   25.0
        4 |  40 |   25.0
        1 |  10 |   10.0
        1 |  10 |   10.0
        1 |  30 |   10.0
        3 |  10 |   17.5
        3 |  15 |   17.5
        3 |  20 |   17.5
        3 |  30 |   17.5
(11 rows)

O seguinte exemplo calcula o PERCENTILE_CONT e PERCENTILE_DISC das vendas de ingressos para vendedores no estado de Washington.

SELECT sellerid, state, sum(qtysold*pricepaid) sales, 
percentile_cont(0.6) within group (order by sum(qtysold*pricepaid::decimal(14,2) ) desc) over(),
percentile_disc(0.6) within group (order by sum(qtysold*pricepaid::decimal(14,2) ) desc) over()
from sales s, users u 
where s.sellerid = u.userid and state = 'WA' and sellerid < 1000
group by sellerid, state;

 sellerid | state |  sales  | percentile_cont | percentile_disc
----------+-------+---------+-----------------+-----------------
      127 | WA    | 6076.00 |         2044.20 |         1531.00
      787 | WA    | 6035.00 |         2044.20 |         1531.00
      381 | WA    | 5881.00 |         2044.20 |         1531.00
      777 | WA    | 2814.00 |         2044.20 |         1531.00
       33 | WA    | 1531.00 |         2044.20 |         1531.00
      800 | WA    | 1476.00 |         2044.20 |         1531.00
        1 | WA    | 1177.00 |         2044.20 |         1531.00
(7 rows)