Función de ventana PERCENTILE_CONT

PERCENTILE_CONT es una función de distribución inversa que asume un modelo de distribución continua. Toma un valor percentil y una especificación de ordenación, y devuelve un valor interpolado que se encuadraría dentro de ese valor percentil dado respecto de la especificación de ordenación.

PERCENTILE_CONT computa una interpolación linear entre valores después de ordenarlos. Utilizando el valor percentil (P) y la cantidad de filas no nulas (N) en el grupo de agregación, la función computa la cantidad de filas después de ordenar las filas según la especificación de ordenación. Esta cantidad de filas (RN) se computa según la fórmula RN = (1+ (P*(N-1)). El resultado final de la función de agregación se computa por interpolación lineal entre los valores de filas en números de filas CRN = CEILING(RN) y FRN = FLOOR(RN).

El resultado final será el siguiente.

Si (CRN = FRN = RN), entonces el resultado es (value of expression from row at RN)

De lo contrario, el resultado es el siguiente:

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

Puede especificar solamente la cláusula PARTITION en la cláusula OVER. Si se especifica PARTITION, para cada fila, PERCENTILE_CONT devuelve el valor que se encuadraría dentro de ese valor percentil especificado dentro de un conjunto de valores en una partición dada.

Sintaxis

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

Argumentos

percentil

Constante numérica entre 0 y 1. Los valores nulos se ignoran en el cálculo.

WITHIN GROUP ( ORDER BY expr)

Valores numéricos o de fecha/hora específicos para ordenar y calcular el percentil.

OVER

Especifica la partición de ventana. La cláusula OVER no puede contener una especificación de marco de ventana u ordenamiento.

PARTITION BY expr

Argumento opcional que establece el rango de registros para cada grupo en la cláusula OVER.

Devuelve

El tipo de retorno se determina por el tipo de datos de la expresión ORDER BY en la cláusula WITHIN GROUP. En la tabla siguiente, se muestra el tipo de retorno para cada tipo de datos de la expresión ORDER BY.

Tipo de entrada	Tipo de retorno
INT2, INT4, INT8, NUMERIC, DECIMAL	DECIMAL
FLOAT, DOUBLE	DOBLE
FECHA	FECHA
MARCA DE TIEMPO	MARCA DE TIEMPO

Notas de uso

Si la expresión ORDER BY es un tipo de dato DECIMAL definido con la precisión máxima de 38 dígitos, es posible que PERCENTILE_CONT devuelva un resultado impreciso o un error. Si el valor de retorno de la función PERCENTILE_CONT supera los 38 dígitos, el resultado se trunca para adaptarse, lo que genera pérdida de precisión. Si, durante la interpolación, un resultado intermedio supera la precisión máxima, se produce un desbordamiento numérico y la función devuelve un error. Para evitar estas condiciones, recomendamos usar un tipo de dato con menor precisión o emitir la expresión ORDER BY a una precisión menor.

Por ejemplo, la función SUM con un argumento DECIMAL devuelve una precisión predeterminada de 38 dígitos. La escala del resultado es la misma que la escala del argumento. Entonces, por ejemplo, un SUM de una columna DECIMAL(5,2) devuelve un tipo de dato DECIMAL(38,2).

En el siguiente ejemplo, se utiliza una función SUM en la cláusula ORDER BY de una función PERCENTILE_CONT. El tipo de datos de la columna PRICEPAID es DECIMAL (8,2), por lo que la función SUM devuelve un DECIMAL (38,2).

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

Para evitar una posible pérdida de precisión o un error de desbordamiento, convierta el resultado a un tipo de dato DECIMAL con menor precisión, como se muestra en el siguiente ejemplo.

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;

Ejemplos

En los siguientes ejemplos, se utiliza la tabla WINSALES. Para ver una descripción de la tabla WINSALES, consulte Tabla de muestra para ejemplos de funciones de ventana.

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)

En el siguiente ejemplo, se calcula PERCENTILE_CONT y PERCENTILE_DISC de las ventas de tickets para vendedores en el estado de Washington.

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)