PERCENTILE_CONT (Transact-SQL)

Artikel
05/23/2023

Gilt für:SQL Server Azure SQL-Datenbank Azure SQL Managed Instance Azure Synapse Analytics Analytics Platform System (PDW)SQL Analytics-Endpunkt in Microsoft Fabric Warehouse in Microsoft Fabric

Berechnet ein Quantil auf Grundlage einer kontinuierlichen Verteilung des Spaltenwerts in SQL Server. Das Ergebnis wird interpoliert und stimmt möglicherweise mit keinem der konkreten Werte in der Spalte überein.

Transact-SQL-Syntaxkonventionen

Syntax

PERCENTILE_CONT ( numeric_literal )   
    WITHIN GROUP ( ORDER BY order_by_expression [ ASC | DESC ] )  
    OVER ( [ <partition_by_clause> ] )

Hinweis

Informationen zum Anzeigen der Transact-SQL-Syntax für SQL Server 2014 (12.x) und früher finden Sie unter Dokumentation zu früheren Versionen.

Argumente

numeric_literal
Das zu berechnende Quantil. Der Wert muss zwischen 0,0 und 1,0 liegen.

WITHIN GROUP ( ORDER BY order_by_expression [ ASC | DESC ] )
Gibt eine Liste von numerischen Werten für die Sortierung und Berechnung des Quantils an. Es ist nur ein order_by_expression-Element zulässig. Der Ausdruck muss einen exakten oder ungefähren numerischen Typ ergeben. Andere Datentypen sind nicht zulässig. Die exakten numerischen Typen sind int, bigint, smallint, tinyint, numeric, bit, decimal, smallmoney und money. Die ungefähren numerischen Typen sind float und real. Standardmäßig wird die Sortierung in aufsteigender Reihenfolge vorgenommen.

OVER (<partition_by_clause>)
Teilt das von der FROM-Klausel erzeugte Resultset in Partitionen, auf die die Quantilfunktion angewendet wird. Weitere Informationen finden Sie unter OVER-Klausel (Transact-SQL). Die <ORDER BY-Klausel> und die<ROWS- oder RANGE-Klausel> der OVER-Syntax können nicht in einer PERCENTILE_CONT-Funktion angegeben werden.

Rückgabetypen

float(53)

Kompatibilitätsunterstützung

Unter Kompatibilitätsgrad 110 und höher ist WITHIN GROUP ein reserviertes Schlüsselwort. Weitere Informationen finden Sie unter ALTER DATABASE-Kompatibilitätsgrad (Transact-SQL).

Allgemeine Hinweise

Alle NULL-Werte im Dataset werden ignoriert.

PERCENTILE_CONT ist nicht deterministisch. Weitere Informationen finden Sie unter Deterministic and Nondeterministic Functions.

Beispiele

A. Einfaches Syntaxbeispiel

Im folgenden Beispiel wird das durchschnittliche Mitarbeitergehalt in jeder Abteilung mithilfe von PERCENTILE_CONT und PERCENTILE_DISC ermittelt. Diese Funktionen geben möglicherweise nicht den gleichen Wert zurück. PERCENTILE_CONT interpoliert den geeigneten Wert, der im Dataset vorhanden sein kann, während PERCENTILE_DISC immer einen tatsächlichen Wert aus dem Dataset zurückgibt.

USE AdventureWorks2022;  
  
SELECT DISTINCT Name AS DepartmentName  
      ,PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY ph.Rate)   
                            OVER (PARTITION BY Name) AS MedianCont  
      ,PERCENTILE_DISC(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY ph.Rate)   
                            OVER (PARTITION BY Name) AS MedianDisc  
FROM HumanResources.Department AS d  
INNER JOIN HumanResources.EmployeeDepartmentHistory AS dh   
    ON dh.DepartmentID = d.DepartmentID  
INNER JOIN HumanResources.EmployeePayHistory AS ph  
    ON ph.BusinessEntityID = dh.BusinessEntityID  
WHERE dh.EndDate IS NULL;

Dies ist ein Auszug aus dem Resultset.

DepartmentName        MedianCont    MedianDisc
--------------------   ----------   ----------
Document Control       16.8269      16.8269
Engineering            34.375       32.6923
Executive              54.32695     48.5577
Human Resources        17.427850    16.5865

B. Einfaches Syntaxbeispiel

-- Uses AdventureWorks  
  
SELECT DISTINCT DepartmentName  
,PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY BaseRate)  
    OVER (PARTITION BY DepartmentName) AS MedianCont  
,PERCENTILE_DISC(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY BaseRate)  
    OVER (PARTITION BY DepartmentName) AS MedianDisc  
FROM dbo.DimEmployee;