Amazon Redshift は、パッチ 198 以降、新しい Python UDF の作成をサポートしなくなります。既存の Python UDF は、2026 年 6 月 30 日まで引き続き機能します。詳細については、[ブログ記事](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)を参照してください。

# PERCENTILE\$1CONT ウィンドウ関数
<a name="r_WF_PERCENTILE_CONT"></a>

PERCENTILE\$1CONT は、連続型分散モデルを前提とする逆分散関数です。これは、パーセンタイル値とソート仕様を取得し、ソート仕様を基準として、そのパーセンタイル値に該当する補間値を返します。

PERCENTILE\$1CONT は、値の順序付けを行った後に値の間の線形補間を計算します。この関数は、パーセンタイル値 `(P)` と集計グループの Null ではない行の数 `(N)` を使用して、ソート使用に従って行の順序付けを行った後に行番号を計算します。この行番号 `(RN)` は、計算式 `RN = (1+ (P*(N-1))` に従って計算されます。集計関数の最終結果は、行番号 `CRN = CEILING(RN)` および `FRN = FLOOR(RN)` にある行の値の間の線形補間に基づいて計算されます。

最終結果は次のとおりです。

`(CRN = FRN = RN)` である場合、結果は `(value of expression from row at RN)` 

そうでない場合、結果は

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

OVER 句では PARTITION 句のみを指定できます。各行に対して PARTITION を指定すると、PERCENTILE\$1CONT は、特定のパーティション内にある一連の値から、指定したパーセンタイルに該当する値を返します。

## 構文
<a name="r_WF_PERCENTILE_CONT-synopsis"></a>

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

## 引数
<a name="r_WF_PERCENTILE_CONT-arguments"></a>

 *パーセンタイル*   
0 と 1 の間の数値定数。Null は計算では無視されます。

WITHIN GROUP ( ORDER BY *expr*)   
パーセンタイルをソートして計算するための数値または日付/時間値を指定します。

OVER   
ウィンドウのパーティションを指定します。OVER 句にウィンドウの並び順またはウィンドウフレーム仕様を含めることはできません。

PARTITION BY *expr*   
OVER 句の各グループのレコードの範囲を設定するオプションの引数。

## 戻り値
<a name="r_WF_PERCENTILE_CONT-returns"></a>

戻り型は、WITHIN GROUP 句の ORDER BY 式のデータ型に基づいて決定されます。次の表は、各 ORDER BY 式のデータ型に対応する戻り型を示しています。

[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/redshift/latest/dg/r_WF_PERCENTILE_CONT.html)

## 使用に関する注意事項
<a name="r_WF_PERCENTILE_CONT-usage-notes"></a>

ORDER BY 式が DECIMAL データ型であり、その最大精度が 38 桁である場合、PERCENTILE\$1CONT が不正確な結果またはエラーを返す可能性があります。PERCENTILE\$1CONT 関数の戻り値が 38 桁を超える場合、結果は 38 桁までとなり、39 桁以降は切り捨てられるため、精度が失われます。補間中に中間結果が最大精度を超えた場合には、数値オーバーフローが発生し、この関数はエラーを返します。このような状態を回避するため、精度が低いデータ型を使用するか、ORDER BY 式を低い精度にキャストすることをお勧めします。

例えば、DECIMAL 引数の SUM 関数のデフォルトの 38 桁の精度を返します。結果のスケールは、引数のスケールと同じです。したがって、例えば、DECIMAL(5,2) 列の SUM は DECIMAL(38,2) データ型を返します。

次の例は、PERCENTILE\$1CONT 関数の ORDER BY 句で SUM 関数を使用します。PRICEPAID 列のデータ型は DECIMAL(8,2) であるため、SUM 関数は DECIMAL(38,2) を返します。

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

精度の損失またはオーバーフローエラーを回避するには、次の例が示すように、精度が低い DECIMAL データ型に結果をキャストします。

```
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;
```

## 例
<a name="r_WF_PERCENTILE_CONT-examples"></a>

次の例は、WINSALES テーブルを使用します。WINSALES テーブルの説明については、「[ウィンドウ関数例のサンプルテーブル](c_Window_functions.md#r_Window_function_example)」を参照してください。

```
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)
```

次の例は、ワシントン州の販売者のチケット販売の PERCENTILE\$1CONT と PERCENTILE\$1DISC を計算します。

```
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)
```