O Amazon Redshift não permitirá mais a criação de funções definidas pelo usuário (UDFs) do Python a partir de 1.º de novembro de 2025. Se quiser usar UDFs do Python, você deve criá-las antes dessa data. As UDFs do Python existentes continuarão a funcionar normalmente. Para ter mais informações, consulte a publicação de blog .

Função 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).

Sintaxe

PERCENTILE_CONT(percentile)
WITHIN GROUP(ORDER BY expr)

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.

Se uma instrução inclui várias chamadas para funções agregadas baseadas em classificação (LISTAGG, PERCENTILE_CONT ou MEDIAN), todas devem usar os mesmos valores ORDER BY. Observe que MEDIAN aplica um order by implícito no valor da expressão.

Por exemplo, a seguinte instrução retorna um erro.

SELECT TOP 10 salesid, SUM(pricepaid), 
PERCENTILE_CONT(0.6) WITHIN GROUP(ORDER BY salesid),
MEDIAN(pricepaid)
FROM sales 
GROUP BY salesid, pricepaid;

An error occurred when executing the SQL command:
SELECT TOP 10 salesid, SUM(pricepaid), 
PERCENTILE_CONT(0.6) WITHIN GROUP(ORDER BY salesid),
MEDIAN(pricepaid)
FROM sales 
GROUP BY salesid, pricepaid;

ERROR: within group ORDER BY clauses for aggregate functions must be the same

A instrução a seguir é executada com êxito.

SELECT TOP 10 salesid, SUM(pricepaid), 
PERCENTILE_CONT(0.6) WITHIN GROUP(ORDER BY salesid),
MEDIAN(salesid)
FROM sales 
GROUP BY salesid, pricepaid;

Exemplos

Os exemplos a seguir usam o banco de dados de exemplo de TICKIT. Para obter mais informações, consulte Banco de dados de exemplo.

O seguinte exemplo mostra que PERCENTILE_CONT(0.5) produz os mesmos resultados que MEDIAN.

SELECT TOP 10 DISTINCT sellerid, qtysold, 
PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP(ORDER BY qtysold),
MEDIAN(qtysold) 
FROM sales
GROUP BY sellerid, qtysold;

+----------+---------+-----------------+--------+
| sellerid | qtysold | percentile_cont | median |
+----------+---------+-----------------+--------+
|        2 |       2 |               2 |      2 |
|       26 |       1 |               1 |      1 |
|       33 |       1 |               1 |      1 |
|       38 |       1 |               1 |      1 |
|       43 |       1 |               1 |      1 |
|       48 |       2 |               2 |      2 |
|       48 |       3 |               3 |      3 |
|       77 |       4 |               4 |      4 |
|       85 |       4 |               4 |      4 |
|       95 |       2 |               2 |      2 |
+----------+---------+-----------------+--------+

O exemplo a seguir encontra PERCENTILE_CONT(0.5) e PERCENTILE_CONT(0.75) da quantidade vendida para cada sellerid na tabela SALES.

SELECT sellerid, 
PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP(ORDER BY qtysold) as pct_50,
PERCENTILE_CONT(0.75) WITHIN GROUP(ORDER BY qtysold) as pct_75
FROM sales
GROUP BY sellerid
ORDER BY sellerid
LIMIT 10;

+----------+--------+---------+
| sellerid | pct_50 | pct_75 |
+----------+--------+---------+
|        1 |    1.5 |    1.75 |
|        2 |      2 |    2.25 |
|        3 |      2 |       3 |
|        4 |      2 |       2 |
|        5 |      1 |     1.5 |
|        6 |      1 |       1 |
|        7 |    1.5 |    1.75 |
|        8 |      1 |       1 |
|        9 |      4 |       4 |
|       12 |      2 |    3.25 |
+----------+--------+---------+

Para verificar os resultados da consulta anterior para o primeiro sellerid, use o exemplo a seguir.

SELECT qtysold 
FROM sales 
WHERE sellerid=1;

+---------+
| qtysold |
+---------+
|       2 |
|       1 |
+---------+