Amazon Redshift non supporterà più la creazione di nuovi Python UDFs a partire dalla Patch 198. Python esistente UDFs continuerà a funzionare fino al 30 giugno 2026. Per ulteriori informazioni, consulta il post del blog
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Funzione finestra CUME_DIST
Calcola la distribuzione cumulativa di un valore all'interno di una finestra o partizione. Supponendo l'ordinamento ascendente, la distribuzione cumulativa è determinata utilizzando questa formula:
count of rows with values <= x / count of rows in the window or
partition
laddove x è uguale al valore nella riga corrente della colonna specificata nella clausola ORDER BY. Il seguente insieme di dati dimostra l'uso di questa formula:
Row# Value Calculation CUME_DIST 1 2500 (1)/(5) 0.2 2 2600 (2)/(5) 0.4 3 2800 (3)/(5) 0.6 4 2900 (4)/(5) 0.8 5 3100 (5)/(5) 1.0
L'intervallo del valore di restituzione è compreso tra 0 e 1, con questi valori compresi.
Sintassi
CUME_DIST () OVER ( [ PARTITION BY partition_expression ] [ ORDER BY order_list ] )
Arguments (Argomenti)
- OVER
-
Una clausola che specifica il partizionamento della finestra. La clausola OVER non può contenere una specifica del frame della finestra.
- PARTITION BY partition_expression
-
Opzionale. Un'espressione che imposta l'intervallo di registrazioni per ciascun gruppo nella clausola OVER.
- ORDER BY order_list
-
L'espressione su cui calcolare la distribuzione cumulativa. L'espressione deve avere o un tipo di dati numerici o essere implicitamente convertibile in uno. Se ORDER BY viene omesso, il valore di restituzione è 1 per tutte le righe.
Se ORDER BY non produce un ordinamento univoco, l'ordine delle righe è non deterministico. Per ulteriori informazioni, consultare Ordinamento univoco dei dati per le funzioni finestra.
Tipo restituito
FLOAT8
Esempi
L'esempio seguente calcola la distribuzione cumulativa della quantità per ciascun venditore:
select sellerid, qty, cume_dist() over (partition by sellerid order by qty) from winsales; sellerid qty cume_dist -------------------------------------------------- 1 10.00 0.33 1 10.64 0.67 1 30.37 1 3 10.04 0.25 3 15.15 0.5 3 20.75 0.75 3 30.55 1 2 20.09 0.5 2 20.12 1 4 10.12 0.5 4 40.23 1
Per una descrizione della tabella WINSALES, consultare Tabella di esempio per gli esempi della funzione finestra.
