本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。
# 資料表計算函數
要分析特定視覺化效果中的資料時，您可以對目前的資料集套用特定資料表計算，以探索維度如何影響度量 (或彼此影響)。*視覺化資料*是基於您目前的資料集的結果集，並套用了所有篩選器、欄位選項和自訂。若要查看這個結果集確切為何，可以將視覺效果匯出到一個檔案中。*資料表計算函數*會對資料執行運算，以顯示欄位之間的關係。
在本節中，您可以在 Amazon Quick 中的視覺化資料上執行的資料表計算中找到可用的函數清單。
若要檢視依類別排序且具有簡短定義的函數清單，請參閱[依類別排序的函數](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/functions-by-category.html)。
**Topics**
+ [difference](difference-function.md)
+ [distinctCountOver](distinctCountOver-function.md)
+ [lag](lag-function.md)
+ [lead](lead-function.md)
+ [percentDifference](percentDifference-function.md)
+ [avgOver](avgOver-function.md)
+ [countOver](countOver-function.md)
+ [maxOver](maxOver-function.md)
+ [minOver](minOver-function.md)
+ [percentileOver](percentileOver-function.md)
+ [percentileContOver](percentileContOver-function.md)
+ [percentileDiscOver](percentileDiscOver-function.md)
+ [percentOfTotal](percentOfTotal-function.md)
+ [periodOverPeriodDifference](periodOverPeriodDifference-function.md)
+ [periodOverPeriodLastValue](periodOverPeriodLastValue-function.md)
+ [periodOverPeriodPercentDifference](periodOverPeriodPercentDifference-function.md)
+ [periodToDateAvgOverTime](periodToDateAvgOverTime-function.md)
+ [periodToDateCountOverTime](periodToDateCountOverTime-function.md)
+ [periodToDateMaxOverTime](periodToDateMaxOverTime-function.md)
+ [periodToDateMinOverTime](periodToDateMinOverTime-function.md)
+ [periodToDateSumOverTime](periodToDateSumOverTime-function.md)
+ [stdevOver](stdevOver-function.md)
+ [stdevpOver](stdevpOver-function.md)
+ [varOver](varOver-function.md)
+ [varpOver](varpOver-function.md)
+ [sumOver](sumOver-function.md)
+ [denseRank](denseRank-function.md)
+ [rank](rank-function.md)
+ [percentileRank](percentileRank-function.md)
+ [runningAvg](runningAvg-function.md)
+ [runningCount](runningCount-function.md)
+ [runningMax](runningMax-function.md)
+ [runningMin](runningMin-function.md)
+ [runningSum](runningSum-function.md)
+ [firstValue](firstValue-function.md)
+ [lastValue](lastValue-function.md)
+ [windowAvg](windowAvg-function.md)
+ [windowCount](windowCount-function.md)
+ [windowMax](windowMax-function.md)
+ [windowMin](windowMin-function.md)
+ [windowSum](windowSum-function.md)
# difference
`difference` 函數會計算基於一組分割和排序之間的不同量值，以及基於彼此的量值。
`difference` 函數支援與根據 SPICE 的分析和直接查詢資料集搭配使用。
## 語法
需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。
```
difference
(
measure
,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ]
,lookup_index,
,[ partition field, ... ]
)
```
## 引數
*measure*
您要查看差異之彙總的度量。
*sort order field*
您要排序資料依據的一或多個度量和維度，以逗號分隔。您可以指定遞增 (**ASC**) 或遞減 (**DESC**) 排序順序。
如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。
*lookup index*
查詢索引可為正值或負值，代表排序中的下一個資料列 (正值) 或排序中的上一個資料列 (負值)。查詢索引可以是 1–2,147,483,647。對於 MySQL、MariaDB 和 Aurora MySQL 相容版引擎，查詢索引僅限為 1。
*partition field*
(選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。
如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。
## 範例
以下範例會計算 `sum({Billed Amount})` 之間的差異，依 `Customer Region` 遞增排序，與下一個資料列比較，並且依 `Service Line` 分割。
```
difference(
sum( {Billed Amount} ),
[{Customer Region} ASC],
1,
[{Service Line}]
)
```
以下範例會計算 `Billed Amount` 相較於下一行之間的差異，分割依據 (`[{Customer Region}]`)。資料表計算中的欄位位於視覺化效果的欄位區。
```
difference(
sum( {Billed Amount} ),
[{Customer Region} ASC],
1
)
```
紅色反白顯示會說明將每個金額加到下一個金額的方式 (a \$1 b = c)，以顯示金額 a 和 c 之間的差異。
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/differenceCalc.png)
# distinctCountOver
`distinctCountOver` 函數會計算由指定的屬性在指定級別分區的運算元的不同計數。支援的等級為 `PRE_FILTER` 和 `PRE_AGG`。運算元必須未彙總。
## 語法
需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。
```
distinctCountOver
(
measure or dimension field
,[ partition_field, ... ]
,calculation level
)
```
## 引數
*measure or dimension field*
您想要執行度量或維度計算的對象，例如 `{Sales Amt}`。有效值為 `PRE_FILTER` 和 `PRE_AGG`。
*partition field*
(選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。
如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。
*calculation level*
(選用) 指定要使用的計算層級：
+ **`PRE_FILTER`** – 先計算預先篩選條件，再計算資料集篩選條件。
+ **`PRE_AGG`** – 先計算預先彙總計算，再將彙總和前後 *N* 個篩選器套用到視覺效果。
空白時此值預設為 `POST_AGG_FILTER`。`POST_AGG_FILTER` 不是此作業的有效層級，會產生錯誤訊息。如需詳細資訊，請參閱[在 Amazon Quick 中使用關卡感知計算](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html)。
## 範例
以下範例會取得透過 `City` 和 `State` 在 `PRE_AGG` 層級分割的不同 `Sales` 計數。
```
distinctCountOver
(
Sales,
[City, State], PRE_AGG
)
```
# lag
`lag` 函數會計算根據指定的分割和排序量值的滯後 (前面) 值。
`lag` 支援與根據 SPICE 的分析和直接查詢資料集搭配使用。
## 語法
需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。
```
lag
(
lag
(
measure
,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ]
,lookup_index
,[ partition_field, ... ]
)]
)
```
## 引數
*measure*
您要取得滯後的度量。這可以包含彙總，例如 `sum({Sales Amt})`。
*sort order field*
您要排序資料依據的一或多個度量和維度，以逗號分隔。您可以指定遞增 (**ASC**) 或遞減 (**DESC**) 排序順序。
如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。
*lookup index*
查詢索引可為正值或負值，代表排序中的下一個資料列 (正值) 或排序中的上一個資料列 (負值)。查詢索引可以是 1–2,147,483,647。對於 MySQL、MariaDB 和 Amazon Aurora MySQL 相容版引擎，查詢索引僅限為 1。
*partition field*
(選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。
如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。
## 範例
以下範例會計算上一個 `sum(sales)`，依來源州分割，對 `cancellation_code` 按遞增排序順序。
```
lag
(
sum(Sales),
[cancellation_code ASC],
1,
[origin_state_nm]
)
```
以下範例使用帶有 `lag` 的計算欄位，顯示在目前資料列金額旁的上一個資料列的銷售金額，依 `Order Date` 排序。資料表計算中的欄位位於視覺化效果的欄位區。
```
lag(
sum({Sales}),
[{Order Date} ASC],
1
)
```
以下螢幕擷取畫面顯示範例的結果。
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/lagCalc.png)
以下範例使用帶有 `lag` 的計算欄位，顯示在目前資料列金額旁的上一個資料列的銷售金額，依 `Order Date` 排序、`Segment` 分割。
```
lag
(
sum(Sales),
[Order Date ASC],
1, [Segment]
)
```
以下螢幕擷取畫面顯示範例的結果。
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/lagCalc2.png)
# lead
`lead` 函數會根據指定的分割和排序計算量值的前導 (後面) 值。
## 語法
需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。
```
lead
(
measure
,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ]
,lookup_index,
,[ partition_field, ... ]
)
```
## 引數
*measure*
您要取得前導的度量。這可以包含彙總，例如 `sum({Sales Amt})`。
*sort order field*
您要排序資料依據的一或多個度量和維度，以逗號分隔。您可以指定遞增 (**ASC**) 或遞減 (**DESC**) 排序順序。
如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。
*lookup index*
查詢索引可為正值或負值，代表排序中的下一個資料列 (正值) 或排序中的上一個資料列 (負值)。查詢索引可以是 1–2,147,483,647。對於 MySQL、MariaDB 和 Amazon Aurora MySQL 相容版引擎，查詢索引僅限為 1。
*partition field*
(選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。
如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。
## 範例
以下範例會計算下一個 `sum(sales)`，依來源州分割，對 `cancellation_code` 按遞增排序順序。
```
lead
(
sum(sales),
[cancellation_code ASC],
1,
[origin_state_nm]
)
```
以下範例使用帶有前導的計算欄位，顯示在目前資料列的金額旁的下一個資料列的金額，依 `Customer Segment` 排序。資料表計算中的欄位位於視覺化效果的欄位區。
```
lead(
sum({Billed Amount}),
[{Customer Segment} ASC],
1
)
```
以下螢幕擷取畫面顯示範例的結果。
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/leadCalc.png)
# percentDifference
`percentDifference` 函數會根據分割、排序和查詢索引計算目前值和比較值之間的百分比差異。
## 語法
需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。
```
percentDifference
(
measure
,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ]
,lookup index
,[ partition_field, ... ]
)
```
## 引數
*measure*
您要查看百分比差異之彙總的度量。
*sort order field*
您要排序資料依據的一或多個度量和維度，以逗號分隔。您可以指定遞增 (**ASC**) 或遞減 (**DESC**) 排序順序。
如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。
*lookup index*
查詢索引可為正值或負值，代表排序中的下一個資料列 (正值) 或排序中的上一個資料列 (負值)。查詢索引可以是 1–2,147,483,647。對於 MySQL、MariaDB 和 Aurora MySQL 相容版引擎，查詢索引僅限為 1。
*partition field*
(選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。
如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。
## 範例
以下範例會計算目前和之前的 `State` 的 `sum(Sales)` 之間的百分比差異，依 `Sales` 排序。
```
percentDifference
(
sum(amount),
[sum(amount) ASC],
-1,
[State]
)
```
以下範例會計算特定 `Billed Amount` 屬於另一個 `Billed Amount` 的百分比，依據 (`[{Customer Region} ASC]`) 排序。資料表計算中的欄位位於視覺化效果的欄位區。
```
percentDifference
(
sum( {Billed Amount} ),
[{Customer Region} ASC],
1
)
```
以下螢幕擷取畫面顯示範例的結果。紅色字母顯示 `Customer Region` **APAC** 的 `Billed Amount` 總計較 **EMEA** 區域的金額少 24%。
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/percentDifference.png)
# avgOver
`avgOver` 函數會計算依維度清單分割的量值平均值。
## 語法
需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。
```
avgOver
(
measure
,[ partition_field, ... ]
,calculation level
)
```
以下範例會顯示 `Customer Region` 的 `Billed Amount` 平均值。資料表計算中的欄位位於視覺化效果的欄位區。
```
avgOver
(
sum({Billed Amount}),
[{Customer Region}]
)
```
以下螢幕擷取畫面顯示範例的結果。隨著 `Service Line` 的加入，每項的收費金額總計會顯示，並且在計算欄位中顯示這三個值的平均值。
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/avgOver.png)
## 引數
*measure*
您想要執行度量計算的對象，例如 `sum({Sales Amt})`。如果計算層級設定為 `NULL` 或 `POST_AGG_FILTER`，請使用彙總。如果計算層級設為 `PRE_FILTER` 或 `PRE_AGG`，請勿使用彙總。
*partition field*
(選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。
如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。
*calculation level*
(選用) 指定要使用的計算層級：
+ **`PRE_FILTER`** – 先計算預先篩選條件，再計算資料集篩選條件。
+ **`PRE_AGG`** – 先計算預先彙總計算，再將彙總和前後 *N* 個篩選器套用到視覺效果。
+ **`POST_AGG_FILTER`** – (預設值) 顯示視覺效果時計算資料表計算。
空白時此值會預設為 `POST_AGG_FILTER`。如需詳細資訊，請參閱[在 Quick 中使用層級感知計算](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html)。
## 範例
以下範例會取得依 `City` 和 `State` 分割的 `sum(Sales)` 平均值。
```
avgOver
(
sum(Sales),
[City, State]
)
```
# countOver
`countOver` 函數會計算依維度清單分割的維度或量值的計數。
## 語法
需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。
```
countOver
(
measure or dimension field
,[ partition_field, ... ]
,calculation level
)
```
## 引數
*measure or dimension field*
您想要執行度量或維度計算的對象，例如 `sum({Sales Amt})`。如果計算層級設定為 `NULL` 或 `POST_AGG_FILTER`，請使用彙總。如果計算層級設為 `PRE_FILTER` 或 `PRE_AGG`，請勿使用彙總。
*partition field*
(選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。
如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。
*calculation level*
(選用) 指定要使用的計算層級：
+ **`PRE_FILTER`** – 先計算預先篩選條件，再計算資料集篩選條件。
+ **`PRE_AGG`** – 先計算預先彙總計算，再將彙總和前後 *N* 個篩選器套用到視覺效果。
+ **`POST_AGG_FILTER`** – (預設值) 顯示視覺效果時計算資料表計算。
空白時此值會預設為 `POST_AGG_FILTER`。如需詳細資訊，請參閱[在 Quick 中使用層級感知計算](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html)。
## 範例
以下範例會取得依 `City` 和 `State` 分割的 `Sales` 計數。
```
countOver
(
Sales,
[City, State]
)
```
以下範例會取得依 `City` 和 `State` 分割的 `{County}` 計數。
```
countOver
(
{County},
[City, State]
)
```
以下範例會顯示 `Customer Region` 的 `Billed Amount` 計數。資料表計算中的欄位位於視覺化效果的欄位區。
```
countOver
(
sum({Billed Amount}),
[{Customer Region}]
)
```
以下螢幕擷取畫面顯示範例的結果。由於沒有牽涉到其他欄位，該計數是屬於每一個區域。
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/countOver1.png)
如果您新增額外的欄位，則計數會變更。在以下螢幕擷取畫面中，我們新增 `Customer Segment` 和 `Service Line`。這些欄位的每個包含三個唯一的值。具有 3 個區段、3 服務行和 3 個區域，計算欄位顯示 9。
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/countOver2.png)
如果您將這兩個額外的欄位新增到計算欄位中的分割欄位 (`countOver( sum({Billed Amount}), [{Customer Region}, {Customer Segment}, {Service Line}]`)，則每個資料列的計數又會是 1。
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/countOver.png)
# maxOver
`maxOver` 函數會計算依維度清單分割的量值或日期的最大值。
## 語法
需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。
```
maxOver
(
measure
,[ partition_field, ... ]
,calculation level
)
```
## 引數
*measure*
您想要執行度量計算的對象，例如 `sum({Sales Amt})`。如果計算層級設定為 `NULL` 或 `POST_AGG_FILTER`，請使用彙總。如果計算層級設為 `PRE_FILTER` 或 `PRE_AGG`，請勿使用彙總。
*partition field*
(選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。
如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。
*calculation level*
(選用) 指定要使用的計算層級：
+ **`PRE_FILTER`** – 先計算預先篩選條件，再計算資料集篩選條件。
+ **`PRE_AGG`** – 先計算預先彙總計算，再將彙總和前後 *N* 個篩選器套用到視覺效果。
+ **`POST_AGG_FILTER`** – (預設值) 顯示視覺效果時計算資料表計算。
空白時此值會預設為 `POST_AGG_FILTER`。如需詳細資訊，請參閱[在 Quick 中使用層級感知計算](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html)。
## 範例
以下範例會計算 `sum(Sales)` 的最大值，依據 `City` 和 `State` 分割。
```
maxOver
(
sum(Sales),
[City, State]
)
```
以下範例會顯示 `Customer Region` 的 `Billed Amount` 最大值。資料表計算中的欄位位於視覺化效果的欄位區。
```
maxOver
(
sum({Billed Amount}),
[{Customer Region}]
)
```
以下螢幕擷取畫面顯示範例的結果。隨著 `Service Line` 的加入，每項的收費金額總計會顯示，並且在計算欄位中顯示這三個值的最大值。
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/maxOver.png)
# minOver
`minOver` 函數會計算依維度清單分割的量值或日期的最小值。
## 語法
需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。
```
minOver
(
measure
,[ partition_field, ... ]
,calculation level
)
```
## 引數
*measure*
您想要執行度量計算的對象，例如 `sum({Sales Amt})`。如果計算層級設定為 `NULL` 或 `POST_AGG_FILTER`，請使用彙總。如果計算層級設為 `PRE_FILTER` 或 `PRE_AGG`，請勿使用彙總。
*partition field*
(選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。
如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。
*calculation level*
(選用) 指定要使用的計算層級：
+ **`PRE_FILTER`** – 先計算預先篩選條件，再計算資料集篩選條件。
+ **`PRE_AGG`** – 先計算預先彙總計算，再將彙總和前後 *N* 個篩選器套用到視覺效果。
+ **`POST_AGG_FILTER`** – (預設值) 顯示視覺效果時計算資料表計算。
空白時此值會預設為 `POST_AGG_FILTER`。如需詳細資訊，請參閱[在 Quick 中使用層級感知計算](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html)。
## 範例
以下範例會計算 `sum(Sales)` 的最小值，依據 `City` 和 `State` 分割。
```
minOver
(
sum(Sales),
[City, State]
)
```
以下範例會顯示 `Customer Region` 的 `Billed Amount` 最小值。資料表計算中的欄位位於視覺化效果的欄位區。
```
minOver
(
sum({Billed Amount}),
[{Customer Region}]
)
```
以下螢幕擷取畫面顯示範例的結果。隨著 `Service Line` 的加入，每項的收費金額總計會顯示，並且在計算欄位中顯示這三個值的最小值。
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/minOver.png)
# percentileOver
`percentileOver` 函數會計算依維度清單分割之量值的第 *n* 個百分位數。Quick 中有兩種可用的`percentileOver`計算類型：
+ [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentileContOver-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentileContOver-function.html) 使用線性插值來判斷結果。
+ [https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentileDiscOver-function.html](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/percentileDiscOver-function.html) 使用實際值來判斷結果。
`percentileOver` 函數是 `percentileDiscOver` 的別名。
# percentileContOver
`percentileContOver` 函數根據 `measure` 中的實際數字計算百分位數。它使用在欄位集中應用的分組和排序方法。結果會在指定的計算層級依指定的維度分割。
使用此函數回答以下問題：此百分位數中存在哪些實際資料點？ 若要傳回資料集中最接近的百分位數值，請使用 `percentileDiscOver`。若要傳回資料集中可能不存在的確切百分位數值，請改用 `percentileContOver`。
## 語法
```
percentileContOver (
measure
, percentile-n
, [partition-by, …]
, calculation-level
)
```
## 引數
*measure*
指定用來運算百分位數的數值。引數必須是量值或指標。計算時會忽略 Null。
*percentile-n*
百分位數值可以是 0-100 之間的任何數值常數。百分位數值的 50 會計算度量的中位數值。
*partition-by*
(選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1 \$1 (大括弧) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。
*calculation-level*
指定在何處執行與評估順序相關的計算。支援的計算層級有三種：
+ PRE\$1FILTER
+ PRE\$1AGG
+ POST\$1AGG\$1FILTER (預設值) – 若要使用此計算層級，請在 `measure` 上指定彙總，例如 `sum(measure)`。
在視覺化中發生彙總之前，會套用 PRE\$1FILTER 和 PRE\$1AGG。對於這兩個計算層級，您無法在計算欄位運算式中指定 `measure` 的彙總。若要進一步了解計算層級及其何時套用，請參閱 [Amazon Quick 中的評估順序](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/order-of-evaluation-quicksight.html)和 [Quick 中的使用層級感知計算](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html)。
## 傳回值
函數的結果是一個數字。
## percentileContOver 的範例
下列範例有助於解釋 percentileContOver 的作用原理。
**Example 比較中位數的計算層級**
下列範例透過 `percentileContOver` 函數使用不同計算層級顯示維度 (類別) 的中位數。百分位數為 50。資料集會依區域欄位篩選。每個計算欄位的代碼如下：
+ `example = left( category, 1 )` (一個簡單的例子。)
+ `pre_agg = percentileContOver ( {Revenue} , 50 , [ example ] , PRE_AGG)`
+ `pre_filter = percentileContOver ( {Revenue} , 50 , [ example ] , PRE_FILTER) `
+ `post_agg_filter = percentileContOver ( sum ( {Revenue} ) , 50 , [ example ], POST_AGG_FILTER )`
```
example pre_filter pre_agg post_agg_filter
------------------------------------------------------
0 106,728 119,667 4,117,579
1 102,898 95,946 2,307,547
2 97,807 93,963 554,570
3 101,043 112,585 2,709,057
4 96,533 99,214 3,598,358
5 106,293 97,296 1,875,648
6 97,118 69,159 1,320,672
7 100,201 90,557 969,807
```
# percentileDiscOver
`percentileDiscOver` 函數根據 `measure` 中的實際數字計算百分位數。它使用在欄位集中應用的分組和排序方法。結果會在指定的計算層級依指定的維度分割。`percentileOver` 函數是 `percentileDiscOver` 的別名。
使用此函數回答以下問題：此百分位數中存在哪些實際資料點？ 若要傳回資料集中最接近的百分位數值，請使用 `percentileDiscOver`。若要傳回資料集中可能不存在的確切百分位數值，請改用 `percentileContOver`。
## 語法
```
percentileDiscOver (
measure
, percentile-n
, [partition-by, …]
, calculation-level
)
```
## 引數
*measure*
指定用來運算百分位數的數值。引數必須是量值或指標。計算時會忽略 Null。
*percentile-n*
百分位數值可以是 0-100 之間的任何數值常數。百分位數值的 50 會計算度量的中位數值。
*partition-by*
(選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1 \$1 (大括弧) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。
*calculation-level*
指定在何處執行與評估順序相關的計算。支援的計算層級有三種：
+ PRE\$1FILTER
+ PRE\$1AGG
+ POST\$1AGG\$1FILTER (預設值) – 若要使用此計算層級，您必須在 `measure` 上指定彙總，例如 `sum(measure)`。
在視覺化中發生彙總之前，會套用 PRE\$1FILTER 和 PRE\$1AGG。對於這兩個計算層級，您無法在計算欄位運算式中指定 `measure` 的彙總。若要進一步了解計算層級及其何時套用，請參閱 [Amazon Quick 中的評估順序](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/order-of-evaluation-quicksight.html)和 [Quick 中的使用層級感知計算](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html)。
## 傳回值
函數的結果是一個數字。
## percentileDiscOver 的範例
下列範例有助於解釋 percentileDiscOver 的作用原理。
**Example 比較中位數的計算層級**
下列範例透過 `percentileDiscOver` 函數使用不同計算層級顯示維度 (類別) 的中位數。百分位數為 50。資料集會依區域欄位篩選。每個計算欄位的代碼如下：
+ `example = left( category, 1 )` (一個簡單的例子。)
+ `pre_agg = percentileDiscOver ( {Revenue} , 50 , [ example ] , PRE_AGG)`
+ `pre_filter = percentileDiscOver ( {Revenue} , 50 , [ example ] , PRE_FILTER) `
+ `post_agg_filter = percentileDiscOver ( sum ( {Revenue} ) , 50 , [ example ], POST_AGG_FILTER )`
```
example pre_filter pre_agg post_agg_filter
------------------------------------------------------
0 106,728 119,667 4,117,579
1 102,898 95,946 2,307,547
2 97,629 92,046 554,570
3 100,867 112,585 2,709,057
4 96,416 96,649 3,598,358
5 106,293 97,296 1,875,648
6 97,118 64,395 1,320,672
7 99,915 90,557 969,807
```
**Example 中位數**
以下範例會計算 `Sales` 的中間值 (第 50 個百分位數)，依據 `City` 和 `State` 分割。
```
percentileDiscOver
(
Sales,
50,
[City, State]
)
```
以下範例會計算 `sum({Billed Amount})` 的第 98 個百分位數，依據 `Customer Region` 分割。資料表計算中的欄位位於視覺化效果的欄位區。
```
percentileDiscOver
(
sum({Billed Amount}),
98,
[{Customer Region}]
)
```
以下螢幕擷取畫面顯示這兩個範例在圖表上的呈現方式。
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/percentilOver-50-98.png)
# percentOfTotal
`percentOfTotal` 函數會根據指定的維度計算量值佔總計的百分比。
## 語法
需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。
```
percentOfTotal
(
measure
,[ partition_field, ... ]
)
```
## 引數
*measure*
您要查看總計百分比之彙總的度量。目前，`percentOfTotal` 不支援 `distinct count` 彙總。
*partition field*
(選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。
如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。
## 範例
以下範例會為每個 `State` 佔 `Sales` 總計的百分比建立計算。
```
percentOfTotal
(
sum(Sales),
[State]
)
```
以下範例會計算特定 `Billed Amount` 與總 `Billed Amount` 相比的百分比，由 (`[{Service Line} ASC]`) 分區。資料表計算中的欄位位於視覺化效果的欄位區。
```
percentOfTotal
(
sum( {Billed Amount} ),
[{Service Line}]
)
```
以下螢幕擷取畫面顯示範例的結果。紅色反白顯示會說明具有值 "`Billing`" 的分割欄位有三個項目，每個區域各一。此服務行的計費金額總計已劃分為三個百分比，總計 100%。百分比會四捨五入，並且有時可能無法加到精確的 100%。
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/percentOfTotal.png)
# periodOverPeriodDifference
`periodOverPeriodDifference` 函數會計算由週期粒度和偏移量指定的兩個不同期間內的量值差異。與差異計算不同，此函數使用基於日期的偏移量而不是固定大小的偏移量。這樣可確保只比較正確的日期，即使資料集中缺少資料點也是如此。
## 語法
```
periodOverPeriodDifference(
measure,
date,
period,
offset)
```
## 引數
*measure*
您想要對其執行 periodOverPeriod 計算的彙總量值。
*dateTime*
我們用於執行各期間 (Period-Over-Period) 計算的日期維度。
*period*
(選用) 您的運算所針對的期間。`YEAR` 的粒度表示 `YearToDate` 運算，`Quarter` 表示 `QuarterToDate`，以此類推。有效粒度包括 `YEAR`、`QUARTER`、`MONTH`、`WEEK`、`DAY`、`HOUR`、`MINUTE` 和 `SECONDS`。
預設值為視覺效果日期維度粒度。
*offset*
(選用) 偏移量可以是正整數或負整數，代表您要比較的先前期間 (由期間指定)。例如，偏移量為 1 的季度期間表示與上一季度進行比較。
預設值為 1.
## 範例
下列範例使用計算欄位 `PeriodOverPeriod` 來顯示昨天的銷售金額差異
```
periodOverPeriodDifference(sum(Sales), {Order Date})
```
![\[這是範例計算傳回的影像。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/MonthOverMonthDifference.png)
下列範例使用計算欄位 `PeriodOverPeriod` 來顯示前兩個月的銷售金額差異。以下範例是 `Mar2020` 與 `Jan2020` 的銷售額比較。
```
periodOverPeriodDifference(sum(Sales),{Order Date}, MONTH, 1)
```
![\[這是範例計算傳回的影像。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/MonthOverMonthDifference2.png)
# periodOverPeriodLastValue
`periodOverPeriodLastValue` 函數會根據期間粒度和偏移量指定的前一個期間，計算量值的最後一個 (前一個) 值。此函數使用基於日期的偏移量，而不是固定大小的偏移量。這樣可確保只比較正確的日期，即使資料集中缺少資料點也是如此。
## 語法
```
periodOverPeriodLastValue(
measure,
date,
period,
offset)
```
## 引數
*measure*
您要查看差異之彙總的度量。
*date*
您執行 periodOverPeriod 計算時基於的日期維度。
*period*
(選用) 您的運算所針對的期間。`YEAR` 的粒度表示 `YearToDate` 運算，`Quarter` 表示 `QuarterToDate`，以此類推。有效粒度包括 `YEAR`、`QUARTER`、`MONTH`、`WEEK`、`DAY`、`HOUR`、`MINUTE` 和 `SECONDS`。
此引數預設為視覺效果彙總的粒度
*offset*
(選用) 偏移量可以是正整數或負整數，代表您要比較的先前期間 (由期間指定)。例如，偏移量為 1 的季度期間表示與上一季度進行比較。
此引數預設值為 1。
## 範例
下列範例使用視覺效果維度粒度、預設偏移量 1 計算每月的銷售額。
```
periodOverPeriodLastValue(sum(Sales), {Order Date})
```
下列範例使用固定粒度 `MONTH`、固定偏移量 1 計算每月的銷售額。
```
periodOverPeriodLastValue(sum(Sales), {Order Date},MONTH, 1)
```
![\[這是範例計算傳回的影像。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/MonthOverMonthLastValue.png)
# periodOverPeriodPercentDifference
`periodOverPeriodPercentDifference` 函數會計算由週期粒度和偏移量指定的兩個不同期間內的量值差異百分比。與 percentDifference 不同，此函數使用基於日期的偏移量而不是固定大小的偏移量。這樣可確保只比較正確的日期，即使資料集中缺少資料點也是如此。
## 語法
```
periodOverPeriodPercentDifference(
measure,
date,
period,
offset)
```
## 引數
*measure*
您要查看差異之彙總的度量。
*date*
您執行 periodOverPeriod 計算時基於的日期維度。
*period*
(選用) 您的運算所針對的期間。`YEAR` 的粒度表示 `YearToDate` 運算，`Quarter` 表示 `QuarterToDate`，以此類推。有效粒度包括 `YEAR`、`QUARTER`、`MONTH`、`WEEK`、`DAY`、`HOUR`、`MINUTE` 和 `SECONDS`。
此引數預設為視覺效果彙總的粒度
*offset*
(選用) 偏移量可以是正整數或負整數，代表您要比較的先前期間 (由期間指定)。例如，偏移量為 1 的季度期間表示與上一季度進行比較。
此引數預設值為 1。
## 範例
下列範例使用視覺效果維度粒度、預設偏移量 1 計算每月銷售額的差異百分比。
```
periodOverPeriodPercentDifference(sum(Sales),{Order Date})
```
下列範例使用固定粒度 `MONTH`、固定偏移量 1 計算每月銷售額的差異百分比。
```
periodOverPeriodPercentDifference(sum(Sales), {Order Date}, MONTH, 1)
```
![\[這是範例計算傳回的影像。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/MonthOverMonthPercentDifference.png)
# periodToDateAvgOverTime
`periodToDateAvgOverTime` 函數計算指定時間粒度 (例如一個季度) 到某個時間點的量值平均值。
## 語法
```
periodToDateAvgOverTime(
measure,
dateTime,
period)
```
## 引數
*measure*
您想要執行計算的彙總量值
*dateTime*
您計算 PeriodOverTime 計算的日期維度。
*period*
(選用) 您的運算所針對的期間。`YEAR` 的粒度表示 `YearToDate` 運算，`Quarter` 表示 `QuarterToDate`，以此類推。有效粒度包括 `YEAR`、`QUARTER`、`MONTH`、`WEEK`、`DAY`、`HOUR`、`MINUTE` 和 `SECONDS`。
預設值是視覺效果的日期維度粒度。
## 範例
下列函數計算每月票價金額的平均值。
```
periodToDateAvgOverTime(sum({fare_amount}), pickupDatetime, MONTH)
```
![\[這是範例計算結果的影像 (含插圖)。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/PTDAvgOverTimeResults.png)
# periodToDateCountOverTime
`periodToDateCountOverTime` 函數計算指定時間粒度 (例如一個季度) 到某個時間點的維度或量值的計數。
## 語法
```
periodToDateCountOverTime(
measure,
dateTime,
period)
```
## 引數
*measure*
您想要執行計算的彙總量值
*dateTime*
您計算 PeriodOverTime 計算的日期維度。
*period*
(選用) 您的運算所針對的期間。`YEAR` 的粒度表示 `YearToDate` 運算，`Quarter` 表示 `QuarterToDate`，以此類推。有效粒度包括 `YEAR`、`QUARTER`、`MONTH`、`WEEK`、`DAY`、`HOUR`、`MINUTE` 和 `SECONDS`。
預設值是視覺效果的日期維度粒度。
## 範例
下列範例會計算每月的廠商計數。
```
periodToDateCountOverTime(count(vendorid), pickupDatetime, MONTH)
```
![\[這是範例計算結果的影像 (含插圖)。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/PTDCountOverTimeResults.png)
# periodToDateMaxOverTime
`periodToDateMaxOverTime` 函數計算指定時間粒度 (例如一個季度) 到某個時間點的量值最大值。
## 語法
```
periodToDateMaxOverTime(
measure,
dateTime,
period)
```
## 引數
*measure*
您想要執行計算的彙總量值
*dateTime*
您計算 PeriodOverTime 計算的日期維度。
*period*
(選用) 您的運算所針對的期間。`YEAR` 的粒度表示 `YearToDate` 運算，`Quarter` 表示 `QuarterToDate`，以此類推。有效粒度包括 `YEAR`、`QUARTER`、`MONTH`、`WEEK`、`DAY`、`HOUR`、`MINUTE` 和 `SECONDS`。
預設值是視覺效果的日期維度粒度。
## 範例
下列範例計算每月的最高票價金額。
```
periodToDatemaxOverTime(max({fare_amount}), pickupDatetime, MONTH)
```
![\[這是範例計算結果的影像 (含插圖)。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/PTDMaxOverTimeResults.png)
# periodToDateMinOverTime
`periodToDateMinOverTime` 函數計算指定時間粒度 (例如一個季度) 到某個時間點的量值最小值。
## 語法
```
periodToDateMinOverTime(
measure,
dateTime,
period)
```
## 引數
*measure*
您想要執行計算的彙總量值
*dateTime*
您計算 PeriodOverTime 計算的日期維度。
*period*
(選用) 您的運算所針對的期間。`YEAR` 的粒度表示 `YearToDate` 運算，`Quarter` 表示 `QuarterToDate`，以此類推。有效粒度包括 `YEAR`、`QUARTER`、`MONTH`、`WEEK`、`DAY`、`HOUR`、`MINUTE` 和 `SECONDS`。
預設值是視覺效果的日期維度粒度。
## 範例
下列範例計算每月的最低票價金額。
```
periodToDateMinOverTime(min({fare_amount}), pickupDatetime, MONTH)
```
![\[這是範例計算結果的影像 (含插圖)。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/PTDMinOverTimeResults.png)
# periodToDateSumOverTime
`periodToDateSumOverTime` 函數計算指定時間粒度 (例如一個季度) 到某個時間點的量值總和。
## 語法
```
periodToDateSumOverTime(
measure,
dateTime,
period)
```
## 引數
*measure*
您想要執行計算的彙總量值
*dateTime*
您計算 PeriodOverTime 計算的日期維度。
*period*
(選用) 您的運算所針對的期間。`YEAR` 的粒度表示 `YearToDate` 運算，`Quarter` 表示 `QuarterToDate`，以此類推。有效粒度包括 `YEAR`、`QUARTER`、`MONTH`、`WEEK`、`DAY`、`HOUR`、`MINUTE` 和 `SECONDS`。
預設值是視覺效果的日期維度粒度。
## 範例
下列函數返回每月的票價金額總計。
```
periodToDateSumOverTime(sum({fare_amount}), pickupDatetime, MONTH)
```
![\[這是範例計算結果的影像 (含插圖)。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/PTDSumOverTime-example-results.png)
# stdevOver
`stdevOver` 函數計算指定量值的標準差，根據範例依照所選的一個或多個屬性分割。
## 語法
需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。
```
stdevOver
(
measure
,[ partition_field, ... ]
,calculation level
)
```
## 引數
*measure*
您想要執行度量計算的對象，例如 `sum({Sales Amt})`。如果計算層級設定為 `NULL` 或 `POST_AGG_FILTER`，請使用彙總。如果計算層級設為 `PRE_FILTER` 或 `PRE_AGG`，請勿使用彙總。
*partition field*
(選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。
如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。
*calculation level*
(選用) 指定要使用的計算層級：
+ **`PRE_FILTER`** – 先計算預先篩選條件，再計算資料集篩選條件。
+ **`PRE_AGG`** – 先計算預先彙總計算，再將彙總和前後 *N* 個篩選器套用到視覺效果。
+ **`POST_AGG_FILTER`** – (預設值) 顯示視覺效果時執行資料表計算。
空白時此值會預設為 `POST_AGG_FILTER`。如需詳細資訊，請參閱[在 Quick 中使用層級感知計算](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html)。
## 範例
以下範例會計算 `sum(Sales)` 的標準差，並根據範例區分 `City` 和 `State`。
```
stdevOver
(
sum(Sales),
[City, State]
)
```
以下範例根據範例，計算 `Customer Region` 的 `Billed Amount` 標準差。資料表計算中的欄位位於視覺化效果的欄位區。
```
stdevOver
(
sum({Billed Amount}),
[{Customer Region}]
)
```
# stdevpOver
`stdevpOver` 函數計算指定量值中的標準差，根據母體偏差依照所選的一個或多個屬性分割。
## 語法
需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。
```
stdevpOver
(
measure
,[ partition_field, ... ]
,calculation level
)
```
## 引數
*measure*
您想要執行度量計算的對象，例如 `sum({Sales Amt})`。如果計算層級設定為 `NULL` 或 `POST_AGG_FILTER`，請使用彙總。如果計算層級設為 `PRE_FILTER` 或 `PRE_AGG`，請勿使用彙總。
*partition field*
(選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。
如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。
*calculation level*
(選用) 指定要使用的計算層級：
+ **`PRE_FILTER`** – 先計算預先篩選條件，再計算資料集篩選條件。
+ **`PRE_AGG`** – 先計算預先彙總計算，再將彙總和前後 *N* 個篩選器套用到視覺效果。
+ **`POST_AGG_FILTER`** – (預設值) 顯示視覺效果時執行資料表計算。
空白時此值會預設為 `POST_AGG_FILTER`。如需詳細資訊，請參閱[在 Quick 中使用層級感知計算](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html)。
## 範例
以下範例根據母體偏差，計算由 `City` 和 `State` 區分的 `sum(Sales)` 的標準差。
```
stdevpOver
(
sum(Sales),
[City, State]
)
```
以下範例根據母體偏差，計算 `Customer Region` 的 `Billed Amount` 的標準差。資料表計算中的欄位位於視覺化效果的欄位區。
```
stdevpOver
(
sum({Billed Amount}),
[{Customer Region}]
)
```
# varOver
`varOver` 函數計算指定量值中的差異，根據範例依照所選的一個或多個屬性分割。
## 語法
需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。
```
varOver
(
measure
,[ partition_field, ... ]
,calculation level
)
```
## 引數
*measure*
您想要執行度量計算的對象，例如 `sum({Sales Amt})`。如果計算層級設定為 `NULL` 或 `POST_AGG_FILTER`，請使用彙總。如果計算層級設為 `PRE_FILTER` 或 `PRE_AGG`，請勿使用彙總。
*partition field*
(選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。
如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。
*calculation level*
(選用) 指定要使用的計算層級：
+ **`PRE_FILTER`** – 先計算預先篩選條件，再計算資料集篩選條件。
+ **`PRE_AGG`** – 先計算預先彙總計算，再將彙總和前後 *N* 個篩選器套用到視覺效果。
+ **`POST_AGG_FILTER`** – (預設值) 顯示視覺效果時計算資料表計算。
空白時此值會預設為 `POST_AGG_FILTER`。如需詳細資訊，請參閱[在 Quick 中使用關卡感知計算](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html)。
## 範例
以下範例根據範例，計算由 `City` 和 `State` 區分的 `sum(Sales)` 的差異。
```
varOver
(
sum(Sales),
[City, State]
)
```
以下範例根據範例，計算 `Customer Region` 的 `Billed Amount` 差異。資料表計算中的欄位位於視覺化效果的欄位區。
```
varOver
(
sum({Billed Amount}),
[{Customer Region}]
)
```
# varpOver
`varpOver` 函數計算指定量值的差異，根據母體偏差依照所選的一個或多個屬性分割。
## 語法
需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。
```
varpOver
(
measure
,[ partition_field, ... ]
,calculation level
)
```
## 引數
*measure*
您想要執行度量計算的對象，例如 `sum({Sales Amt})`。如果計算層級設定為 `NULL` 或 `POST_AGG_FILTER`，請使用彙總。如果計算層級設為 `PRE_FILTER` 或 `PRE_AGG`，請勿使用彙總。
*partition field*
(選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。
如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。
*calculation level*
(選用) 指定要使用的計算層級：
+ **`PRE_FILTER`** – 先計算預先篩選條件，再計算資料集篩選條件。
+ **`PRE_AGG`** – 先計算預先彙總計算，再將彙總和前後 *N* 個篩選器套用到視覺效果。
+ **`POST_AGG_FILTER`** – (預設值) 顯示視覺效果時計算資料表計算。
空白時此值會預設為 `POST_AGG_FILTER`。如需詳細資訊，請參閱[在 Quick 中使用層級感知計算](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html)。
## 範例
以下範例根據母體偏差，計算由 `City` 和 `State` 區分的 `sum(Sales)` 的差異。
```
varpOver
(
sum(Sales),
[City, State]
)
```
以下範例根據母體偏差，計算 `Billed Amount` 與 `Customer Region` 的差異。資料表計算中的欄位位於視覺化效果的欄位區。
```
varpOver
(
sum({Billed Amount}),
[{Customer Region}]
)
```
# sumOver
`sumOver` 函數計算依維度清單分割的量值總和。
## 語法
需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。
```
sumOver
(
measure
,[ partition_field, ... ]
,calculation level
)
```
## 引數
*measure*
您想要執行度量計算的對象，例如 `sum({Sales Amt})`。如果計算層級設定為 `NULL` 或 `POST_AGG_FILTER`，請使用彙總。如果計算層級設為 `PRE_FILTER` 或 `PRE_AGG`，請勿使用彙總。
*partition field*
(選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。
如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。
*calculation level*
(選用) 指定要使用的計算層級：
+ **`PRE_FILTER`** – 先計算預先篩選條件，再計算資料集篩選條件。
+ **`PRE_AGG`** – 先計算預先彙總計算，再將彙總和前後 *N* 個篩選器套用到視覺效果。
+ **`POST_AGG_FILTER`** – (預設值) 顯示視覺效果時執行資料表計算。
空白時此值會預設為 `POST_AGG_FILTER`。如需詳細資訊，請參閱[在 Quick 中使用層級感知計算](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html)。
## 範例
以下範例會計算 `sum(Sales)` 的總和，依據 `City` 和 `State` 分割。
```
sumOver
(
sum(Sales),
[City, State]
)
```
以下範例會計算 `Customer Region` 的 `Billed Amount` 總和。資料表計算中的欄位位於視覺化效果的欄位區。
```
sumOver
(
sum({Billed Amount}),
[{Customer Region}]
)
```
以下螢幕擷取畫面顯示範例的結果。隨著 `Customer Segment` 的加入，每項的收費金額總計會針對 `Customer Region` 加總，並顯示在計算欄位中。
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/sumOver.png)
# denseRank
`denseRank` 函數計算相較於指定的分割，量值或維度的排名。它只會將每個項目計算一次，忽略重複項目，並指定排名「不留洞」，因此重複的值會有相同的排名。
## 語法
需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。
```
denseRank
(
[ sort_order_field ASC_or_DESC, ... ]
,[ partition_field, ... ]
)
```
## 引數
*sort order field*
您要排序資料依據的一或多個彙總欄位，可以是度量和維度或兩者，以逗號分隔。您可以指定遞增 (**ASC**) 或遞減 (**DESC**) 排序順序。
如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。
*partition field*
(選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。
如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。
*calculation level*
(選用) 指定要使用的計算層級：
+ **`PRE_FILTER`** – 先計算預先篩選條件，再計算資料集篩選條件。
+ **`PRE_AGG`** – 先計算預先彙總計算，再將彙總和前後 *N* 個篩選器套用到視覺效果。
+ **`POST_AGG_FILTER`** – (預設值) 顯示視覺效果時計算資料表計算。
空白時此值會預設為 `POST_AGG_FILTER`。如需詳細資訊，請參閱[在 Quick 中使用關卡感知計算](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html)。
## 範例
以下範例會對 `max(Sales)` 密集進行排名，根據遞減排序順序，依據 `State` 和 `City`。具有相同 `max(Sales)` 的任何城市會獲指派相同的排名，下一個城市的排名會接在其後。例如，如果有三個城市具有相同排名，則第四個城市的排名會是第二。
```
denseRank
(
[max(Sales) DESC],
[State, City]
)
```
以下範例會對 `max(Sales)` 密集進行排名，根據遞減排序順序，依據 `State`。具有相同 `max(Sales)` 的任何州會獲指派相同的排名，下一個的排名會接在其後。例如，如果有三個州具有相同排名，則第四個州的排名會是第二。
```
denseRank
(
[max(Sales) DESC],
[State]
)
```
# rank
`rank` 函數計算相較於指定的分割，量值或維度的排名。它會將每個項目計入一次，甚至是重複項目，並指派排名「留洞」來容納重複的值。
## 語法
需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。
```
rank
(
[ sort_order_field ASC_or_DESC, ... ]
,[ partition_field, ... ]
)
```
## 引數
*sort order field*
您要排序資料依據的一或多個彙總度量和維度，以逗號分隔。您可以指定遞增 (**ASC**) 或遞減 (**DESC**) 排序順序。
如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。
*partition field*
(選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。
如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。
*calculation level*
(選用) 指定要使用的計算層級：
+ **`PRE_FILTER`** – 先計算預先篩選條件，再計算資料集篩選條件。
+ **`PRE_AGG`** – 先計算預先彙總計算，再將彙總和前後 *N* 個篩選器套用到視覺效果。
+ **`POST_AGG_FILTER`** – (預設值) 顯示視覺效果時計算資料表計算。
空白時此值會預設為 `POST_AGG_FILTER`。如需詳細資訊，請參閱[在 Quick 中使用層級感知計算](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html)。
## 範例
以下範例會對 `max(Sales)` 進行排名，根據遞減排序順序，依據 `State` 和 `City`，在 `State` **WA** 內。具有相同 `max(Sales)` 的任何城市會獲指派相同的排名，但下一個排名會包含所有之前存在排名的計數。例如，如果有三個城市具有相同排名，則第四個城市的排名會是第四。
```
rank
(
[max(Sales) DESC],
[State, City]
)
```
以下範例會對 `max(Sales)` 進行排名，根據遞增排序順序，依據 `State`。具有相同 `max(Sales)` 的任何州會獲指派相同的排名，但下一個排名會包含所有之前存在排名的計數。例如，如果有三個州具有相同排名，則第四個州的排名會是第四。
```
rank
(
[max(Sales) ASC],
[State]
)
```
以下範例會為 `Customer Region` 排名，依據總計 `Billed Amount`。資料表計算中的欄位位於視覺化效果的欄位區。
```
rank(
[sum({Billed Amount}) DESC]
)
```
以下螢幕擷取畫面會顯示範例的結果，以及總計的 `Billed Amount`，因此您可以查看每個區域的排名方式。
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/rankCalc.png)
# percentileRank
`percentileRank` 函數計算相較於指定的分割，量值或維度的百分位數排名。百分位數排名值 (*x*) 指出目前的項目超過指定分割中的值 *x*%。百分位數排名值的範圍是從 0 (含) 到 100 (排除)。
## 語法
需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。
```
percentileRank
(
[ sort_order_field ASC_or_DESC, ... ]
,[ {partition_field}, ... ]
)
```
## 引數
*sort order field*
您要排序資料依據的一或多個彙總度量和維度，以逗號分隔。您可以指定遞增 (**ASC**) 或遞減 (**DESC**) 排序順序。
如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。
*partition field*
(選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。
如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。
*calculation level*
(選用) 指定要使用的計算層級：
+ **`PRE_FILTER`** – 先計算預先篩選條件，再計算資料集篩選條件。
+ **`PRE_AGG`** – 先計算預先彙總計算，再將彙總和前後 *N* 個篩選器套用到視覺效果。
+ **`POST_AGG_FILTER`** – (預設值) 顯示視覺效果時計算資料表計算。
空白時此值會預設為 `POST_AGG_FILTER`。如需詳細資訊，請參閱[在 Quick 中使用層級感知計算](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/level-aware-calculations.html)。
## 範例
以下範例會執行 `max(Sales)` 的百分位數排名，以遞減順序，依據 `State`。
```
percentileRank
(
[max(Sales) DESC],
[State]
)
```
以下範例會執行 `Customer Region` 的百分位數排名，依總計 `Billed Amount`。資料表計算中的欄位位於視覺化效果的欄位區。
```
percentileRank(
[sum({Billed Amount}) DESC],
[{Customer Region}]
)
```
以下螢幕擷取畫面會顯示範例的結果，以及總計的 `Billed Amount`，因此您可以查看每個區域的比較結果。
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/percentileRank.png)
# runningAvg
`runningAvg` 函數根據指定的維度和排序順序，計算量值的執行中平均值。
## 語法
需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。
```
runningAvg
(
measure
,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ]
,[ partition_field, ... ]
)
```
## 引數
*measure*
您要查看執行中平均值之彙總的度量。
*sort order field*
您要排序資料依據的一或多個度量和維度，以逗號分隔。您可以指定遞增 (**ASC**) 或遞減 (**DESC**) 排序順序。
如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。
*partition field*
(選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。
如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。
## 範例
以下範例會計算 `sum(Sales)` 執行中的平均值，依據 `Sales` 排序，依據 `City` 和 `State` 分割。
```
runningAvg
(
sum(Sales),
[Sales ASC],
[City, State]
)
```
以下範例會計算 `Billed Amount` 執行中的平均值，依據月份排序 (`[truncDate("MM",Date) ASC]`)。資料表計算中的欄位位於視覺化效果的欄位區。
```
runningAvg
(
sum({Billed Amount}),
[truncDate("MM",Date) ASC]
)
```
# runningCount
`runningCount` 函數根據指定的維度和排序順序，計算量值或維度的執行中計數。
## 語法
需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。
```
runningCount
(
measure_or_dimension
,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ]
,[ partition_field, ... ]
)
```
## 引數
*measure or dimension*
您要查看執行中計數之彙總的度量或維度。
*sort order field*
您要排序資料依據的一或多個度量和維度，以逗號分隔。您可以指定遞增 (**ASC**) 或遞減 (**DESC**) 排序順序。
如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。
*partition field*
(選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。
如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。
## 範例
以下範例會計算 `sum(Sales)` 執行中的計數，依據 `Sales` 排序，依據 `City` 和 `State` 分割。
```
runningCount
(
sum(Sales),
[Sales ASC],
[City, State]
)
```
以下範例會計算 `Billed Amount` 執行中的計數，依據月份排序 (`[truncDate("MM",Date) ASC]`)。資料表計算中的欄位位於視覺化效果的欄位區。
```
runningCount
(
sum({Billed Amount}),
[truncDate("MM",Date) ASC]
)
```
# runningMax
`runningMax` 函數根據指定的維度和排序順序，計算量值的執行中最大值。
## 語法
需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。
```
runningMax
(
measure
,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ]
,[ partition_field, ... ]
)
```
## 引數
*measure*
您要查看執行中最大值之彙總的度量。
*sort order field*
您要排序資料依據的一或多個度量和維度，以逗號分隔。您可以指定遞增 (**ASC**) 或遞減 (**DESC**) 排序順序。
如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。
*partition field*
(選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。
如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。
## 範例
以下範例會計算 `sum(Sales)` 執行中的最大值，依據 `Sales` 排序，依據 `City` 和 `State` 分割。
```
runningMax
(
sum(Sales),
[Sales ASC],
[City, State]
)
```
以下範例會計算 `Billed Amount` 執行中的最大值，依據月份排序 (`[truncDate("MM",Date) ASC]`)。資料表計算中的欄位位於視覺化效果的欄位區。
```
runningMax
(
sum({Billed Amount}),
[truncDate("MM",Date) ASC]
)
```
# runningMin
`runningMin` 函數根據指定的維度和排序順序，計算量值的執行中最小值。
## 語法
需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。
```
runningMin
(
measure
,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ]
,[ partition_field, ... ]
)
```
## 引數
*measure*
您要查看執行中最小值之彙總的度量。
*sort order field*
您要排序資料依據的一或多個度量和維度，以逗號分隔。您可以指定遞增 (**ASC**) 或遞減 (**DESC**) 排序順序。
如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。
*partition field*
(選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。
如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。
## 範例
以下範例會計算 `sum(Sales)` 執行中的最小值，依據 `Sales` 排序，依據 `City` 和 `State` 分割。
```
runningMin
(
sum(Sales),
[Sales ASC],
[City, State]
)
```
以下範例會計算 `Billed Amount` 執行中的最小值，依據月份排序 (`[truncDate("MM",Date) ASC]`)。資料表計算中的欄位位於視覺化效果的欄位區。
```
runningMin
(
sum({Billed Amount}),
[truncDate("MM",Date) ASC]
)
```
# runningSum
`runningSum` 函數根據指定的維度和排序順序，計算量值的執行中總和。
## 語法
需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。
```
runningSum
(
measure
,[ sortorder_field ASC_or_DESC, ... ]
,[ partition_field, ... ]
)
```
## 引數
*measure*
您要查看執行中總和之彙總的度量。
*sort order field*
您要排序資料依據的一或多個度量和維度，以逗號分隔。您可以指定遞增 (**ASC**) 或遞減 (**DESC**) 排序順序。
如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。
*partition field*
(選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。
如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。
## 範例
以下範例會計算 `sum(Sales)` 執行中的總和，依據 `Sales` 排序，依據 `City` 和 `State` 分割。
```
runningSum
(
sum(Sales),
[Sales ASC],
[City, State]
)
```
以下範例會計算 `Billed Amount` 執行中的總和，依據月份排序 (`[truncDate("MM",Date) ASC]`)。資料表計算中的欄位位於視覺化效果的欄位區。
```
runningSum
(
sum({Billed Amount}),
[truncDate("MM",Date) ASC]
)
```
以下螢幕擷取畫面顯示範例的結果。紅色標籤顯示將每個金額加到下一個金額的方式 (`a + b = c`)，產生了新的總計。
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/runningSum.png)
# firstValue
`firstValue` 函數計算依指定屬性分割和排序的彙總計量或維度的第一個值。
## 語法
需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。
```
firstValue
(
aggregated measure or dimension,
[ sort_attribute ASC_or_DESC, ... ],
[ partition_by_attribute, ... ]
)
```
## 引數
*aggregated measure or dimension*
您要查看第一個值的彙總量值或維度。
*sort attribute*
您要排序資料依據的一或多個彙總欄位，可以是度量和維度或兩者，以逗號分隔。您可以指定遞增 (**ASC**) 或遞減 (**DESC**) 排序順序。
如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。
*partition by attribute*
(選用) 您要分割依據的一或多個量值或者維度，以逗號分隔。
如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。
## 範例
下列範例計算依 `Flight Date` 排序、依遞增排序之 `Flight Date` 和 `Origin Airport` 分割的第一個 `Destination Airport`。
```
firstValue(
{Destination Airport}
[{Flight Date} ASC],
[
{Origin Airport},
{Flight Date}
]
)
```
# lastValue
`lastValue` 函數計算依指定屬性分割和排序的彙總計量或維度的最後一個值。
## 語法
需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。
```
lastValue
(
aggregated measure or dimension,
[ sort_attribute ASC_or_DESC, ... ],
[ partition_by_attribute, ... ]
)
```
## 引數
*aggregated measure or dimension*
您要查看最後一個值的彙總量值或維度。
*sort attribute*
您要排序資料依據的一或多個彙總欄位，可以是度量和維度或兩者，以逗號分隔。您可以指定遞增 (`ASC`) 或遞減 (`DESC`) 排序順序。
如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。
*partition by attribute*
(選用) 您要分割依據的一或多個量值或者維度，以逗號分隔。
如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。
## 範例
下列範例計算 `Destination Airport` 的最後一個值。此計算依 `Flight Date` 值排序，並依按遞增排序的 `Flight Date` 值和 `Origin Airport` 值分割。
```
lastValue(
[{Destination Airport}],
[{Flight Date} ASC],
[
{Origin Airport},
truncDate('DAY', {Flight Date})
]
)
```
# windowAvg
`windowAvg` 函數計算在自訂時段中彙總的量值的平均值，該時段依指定的屬性分割和排序。您通常可以對時間序列使用自訂時段函數，其中視覺效果會顯示指標和日期欄位。例如，您可以使用 `windowAvg` 來計算移動平均值，而移動平均值常用於消除折線圖中的雜點。
早於第 8 版之前的 MySQL 版本和早於第 10.2 版之前的 MariaDB 版本不支援時段函數。
## 語法
需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。
```
windowAvg
(
measure
, [sort_order_field ASC/DESC, ...]
, start_index
, end_index
,[ partition_field, ... ]
)
```
## 引數
*measure*
您要取得平均值的彙總指標，例如 `sum({Revenue})`。
*sort attribute*
您要排序資料依據的一或多個彙總欄位，可以是度量和維度或兩者，以逗號分隔。您可以指定遞增 (**ASC**) 或遞減 (**DESC**) 排序順序。
如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1 \$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。
*start index*
開始索引是正整數，代表高於目前列 *n* 列。開始索引會計數高於目前列有幾個資料點可用，而非計數實際的時間範圍。如果資料稀疏 (例如，遺失月份或年份)，請依此調整索引。
*end index*
結束索引是正整數，代表低於目前列 *n* 列。結束索引會計數低於目前列有幾個資料點可用，而非計數實際的時間範圍。如果資料稀疏 (例如，遺失月份或年份)，請依此調整索引。
*partition field*
(選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。
如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。
## 範例
以下範例會計算 `sum(Revenue)` 的移動平均值，依據 `SaleDate` 分割。計算值包括高於目前列的三列和低於目前列的兩列。
```
windowAvg
(
sum(Revenue),
[SaleDate ASC],
3,
2
)
```
以下螢幕擷取畫面顯示此移動平均值結果的範例。sum(Revenue) 欄位已新增至圖表中，以顯示營收和營收移動平均值之間的差異。
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/windowAvg.png)
# windowCount
`windowCount` 函數計算在自訂時段中彙總的量值或維度的計數，該時段依指定的屬性分割和排序。您通常可以對時間序列使用自訂時段函數，其中視覺效果會顯示指標和日期欄位。
早於第 8 版之前的 MySQL 版本和早於第 10.2 版之前的 MariaDB 版本不支援時段函數。
## 語法
需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。
```
windowCount
(
measure_or_dimension
, [sort_order_field ASC/DESC, ...]
, start_index
, end_index
,[ partition_field, ... ]
)
```
## 引數
*measure or dimension*
您要取得平均值的彙總指標，例如 `sum({Revenue})`。
*sort attribute*
您要排序資料依據的一或多個彙總欄位，可以是度量和維度或兩者，以逗號分隔。您可以指定遞增 (**ASC**) 或遞減 (**DESC**) 排序順序。
如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。
*start index*
開始索引是正整數，代表高於目前列 *n* 列。開始索引會計數高於目前列有幾個資料點可用，而非計數實際的時間範圍。如果資料稀疏 (例如，遺失月份或年份)，請依此調整索引。
*end index*
結束索引是正整數，代表低於目前列 *n* 列。結束索引會計數低於目前列有幾個資料點可用，而非計數實際的時間範圍。如果資料稀疏 (例如，遺失月份或年份)，請依此調整索引。
*partition field*
(選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。
如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。
## 範例
以下範例會計算 `sum(Revenue)` 的移動計數，依據 `SaleDate` 分割。計算值包括高於目前列的三列和低於目前列的兩列。
```
windowCount
(
sum(Revenue),
[SaleDate ASC],
3,
2
)
```
# windowMax
`windowMax` 函數計算在自訂時段中彙總的量值的最大值，該時段依指定的屬性分割和排序。您通常可以對時間序列使用自訂時段函數，其中視覺效果會顯示指標和日期欄位。您可以使用 `windowMax` 來協助辨識一段期間內指標的最大值。
早於第 8 版之前的 MySQL 版本和早於第 10.2 版之前的 MariaDB 版本不支援時段函數。
## 語法
需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。
```
windowMax
(
measure
, [sort_order_field ASC/DESC, ...]
, start_index
, end_index
,[ partition_field, ... ]
)
```
## 引數
*measure*
您要取得平均值的彙總指標，例如 `sum({Revenue})`。
*sort attribute*
您要排序資料依據的一或多個彙總欄位，可以是度量和維度或兩者，以逗號分隔。您可以指定遞增 (**ASC**) 或遞減 (**DESC**) 排序順序。
如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。
*start index*
開始索引是正整數，代表高於目前列 *n* 列。開始索引會計數高於目前列有幾個資料點可用，而非計數實際的時間範圍。如果資料稀疏 (例如，遺失月份或年份)，請依此調整索引。
*end index*
結束索引是正整數，代表低於目前列 *n* 列。結束索引會計數低於目前列有幾個資料點可用，而非計數實際的時間範圍。如果資料稀疏 (例如，遺失月份或年份)，請依此調整索引。
*partition field*
(選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。
如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。
## 範例
以下範例計算 `sum(Revenue)` 過去 12 個月的最大值，依據 `SaleDate` 分割。計算值包括高於目前列的十二列和低於目前列的零列。
```
windowMax
(
sum(Revenue),
[SaleDate ASC],
12,
0
)
```
以下螢幕擷取畫面顯示此過去 12 個月結果的範例。sum(Revenue) 欄位已新增至圖表中，以顯示營收和過去 12 個月最大營收之間的差異。
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/windowMax.png)
# windowMin
`windowMin` 函數計算在自訂時段中彙總的量值的最大值，該時段依指定的屬性分割和排序。您通常可以對時間序列使用自訂時段函數，其中視覺效果會顯示指標和日期欄位。您可以使用 `windowMin` 來協助辨識一段期間內指標的最小值。
早於第 8 版之前的 MySQL 版本和早於第 10.2 版之前的 MariaDB 版本不支援時段函數。
## 語法
需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。
```
windowMin
(
measure
, [sort_order_field ASC/DESC, ...]
, start_index
, end_index
,[ partition_field, ... ]
)
```
## 引數
*measure*
您要取得平均值的彙總指標，例如 `sum({Revenue})`。
*sort attribute*
您要排序資料依據的一或多個彙總欄位，可以是度量和維度或兩者，以逗號分隔。您可以指定遞增 (**ASC**) 或遞減 (**DESC**) 排序順序。
如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。
*start index*
開始索引是正整數，代表高於目前列 *n* 列。開始索引會計數高於目前列有幾個資料點可用，而非計數實際的時間範圍。如果資料稀疏 (例如，遺失月份或年份)，請依此調整索引。
*end index*
結束索引是正整數，代表低於目前列 *n* 列。結束索引會計數低於目前列有幾個資料點可用，而非計數實際的時間範圍。如果資料稀疏 (例如，遺失月份或年份)，請依此調整索引。
*partition field*
(選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。
如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。
## 範例
以下範例計算 `sum(Revenue)` 過去 12 個月的最小值，依據 `SaleDate` 分割。計算值包括高於目前列的十二列和低於目前列的零列。
```
windowMin
(
sum(Revenue),
[SaleDate ASC],
12,
0
)
```
以下螢幕擷取畫面顯示此過去 12 個月結果的範例。sum(Revenue) 欄位已新增至圖表中，以顯示營收和過去 12 個月最小營收之間的差異。
![\[alt text not found\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/quick/latest/userguide/images/windowMin.png)
# windowSum
`windowSum` 函數計算在自訂時段中彙總的量值的總和，該時段依指定的屬性分割和排序。您通常可以對時間序列使用自訂時段函數，其中視覺效果會顯示指標和日期欄位。
早於第 8 版之前的 MySQL 版本和早於第 10.2 版之前的 MariaDB 版本不支援時段函數。
## 語法
需使用括弧。若要了解哪些參數是選用的，請參閱以下描述。
```
windowSum
(
measure
, [sort_order_field ASC/DESC, ...]
, start_index
, end_index
,[ partition_field, ... ]
)
```
## 引數
*measure*
您要取得總和的彙總指標，例如 `sum({Revenue})`。
對於 MySQL、MariaDB 以及與 MySQL 相容的 Amazon Aurora，查詢索引僅限為 1。低於第 8 版之前的 MySQL 版本和早於第 10.2 版之前的 MariaDB 版本不支援時段函數。
*sort attribute*
您要排序資料依據的一或多個彙總欄位，可以是度量和維度或兩者，以逗號分隔。您可以指定遞增 (**ASC**) 或遞減 (**DESC**) 排序順序。
如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。
*start index*
開始索引是正整數，代表高於目前列 *n* 列。開始索引會計數高於目前列有幾個資料點可用，而非計數實際的時間範圍。如果資料稀疏 (例如，遺失月份或年份)，請依此調整索引。
*end index*
結束索引是正整數，代表低於目前列 *n* 列。結束索引會計數低於目前列有幾個資料點可用，而非計數實際的時間範圍。如果資料稀疏 (例如，遺失月份或年份)，請依此調整索引。
*partition field*
(選用) 您要分割依據的一或多個維度，以逗號分隔。
如果有不只一個字，則清單中的每個欄位會括在 \$1\$1 (大括號) 中。整個清單會以 [ ] (方括弧) 括住。
## 範例
以下範例會計算 `sum(Revenue)` 執行中的移動總和，依據 `SaleDate` 排序。計算值包括高於目前列的兩列和目前列前一列。
```
windowSum
(
sum(Revenue),
[SaleDate ASC],
2,
1
)
```
以下範例顯示過去十二個月的總和。
```
windowSum(sum(Revenue),[SaleDate ASC],12,0)
```
以下螢幕擷取畫面顯示此過去十二個月總和結果的範例。`sum(Revenue)` 欄位已新增至圖表中，以顯示營收和過去十二個月營收總和之間的差異。
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