Amazon Redshift unterstützt ab dem 1. November 2025 nicht mehr die Erstellung neuer Python-UDFs. Wenn Sie Python-UDFs verwenden möchten, erstellen Sie die UDFs vor diesem Datum. Bestehende Python-UDFs funktionieren weiterhin wie gewohnt. Weitere Informationen finden Sie im Blog-Posting
Die Funktionen VAR_SAMP und VAR_POP
Die Funktionen VAR_SAMP und VAR_POP geben die Stichproben- und Populationsabweichung eines Satzes numerischer Werte (integer, decimal oder floating-point) zurück. Das Ergebnis der Funktion VAR_SAMP entspricht der Quadratwurzel der Stichprobenstandardabweichung desselben Satzes von Werten.
VAR_SAMP und VARIANCE sind Synonyme für dieselbe Funktion.
Syntax
VAR_SAMP | VARIANCE ( [ DISTINCT | ALL ] expression) VAR_POP ( [ DISTINCT | ALL ] expression)
Der Ausdruck muss einen Ganzzahl-, Dezimal- oder Gleitkommadatentyp haben. Unabhängig vom Datentyp des Ausdrucks ist der Rückgabewert dieser Funktion eine DOUBLE PRECISION-Zahl.
Anmerkung
Die Ergebnisse dieser Funktionen sind je nach Data Warehouse-Cluster verschieden, abhängig von der Konfiguration des jeweiligen Clusters.
Nutzungshinweise
Wenn die Stichprobenabweichung (VARIANCE oder VAR_SAMP) für einen Ausdruck berechnet wird, der aus einem einzigen Wert besteht, ist das Ergebnis der Funktion NULL und nicht 0.
Beispiele
Die folgende Abfrage gibt die gerundete Stichproben- und Populationsabweichung für die Spalte NUMTICKETS in der Tabelle LISTING zurück.
select avg(numtickets), round(var_samp(numtickets)) varsamp, round(var_pop(numtickets)) varpop from listing; avg | varsamp | varpop -----+---------+-------- 10 | 54 | 54 (1 row)
Die folgende Abfrage führt dieselben Berechnungen aus, gibt die Ergebnisse jedoch als Dezimalwerte aus.
select avg(numtickets), cast(var_samp(numtickets) as dec(10,4)) varsamp, cast(var_pop(numtickets) as dec(10,4)) varpop from listing; avg | varsamp | varpop -----+---------+--------- 10 | 53.6291 | 53.6288 (1 row)
