当您需要估计大型数据集中的百分位数,尤其是当精确计算百分位数成本过高或不可行时,MaxCompute支持使用PERCENTILE_APPROX函数计算近似百分位数,先对指定列升序排列,然后取第p位百分数对应的值。此函数为MaxCompute 2.0扩展函数,本文为您介绍PERCENTILE_APPROX函数的命令及使用示例。
注意事项
升级到MaxCompute 2.0后,产品扩展了部分函数。如果您用到的函数涉及新数据类型(TINYINT、SMALLINT、INT、FLOAT、VARCHAR、TIMESTAMP或BINARY),在使用扩展函数时,需要执行如下语句开启新数据类型开关:
在同一条SQL语句中同时使用多个聚合函数时,如果项目资源不足,会出现内存溢出问题,请您根据实际业务情况优化SQL或购买计算资源。
命令格式
double percentile_approx (double <colname>[, double <weight>], <p> [, <B>]))
--以数组形式返回多个百分位近似计算结果。
array<double> percentile_approx (double <colname>
[, double <weight>],
array(<p1> [, <p2>...])
[, <B>])
命令说明
percentile_approx
是从编号1开始计算,假设某列有n
条数据,计算该列的p
百分位点,则percentile_approx
会先对该列进行升序排序,假设排序后该列数据为一个数组arr
,percentile_approx
返回结果为res
,计算该位点对应的index=n * p
。
index <= 1
,则res = arr[0]
。index >= n - 1
,则res = arr[n-1]
。1 < index < n - 1
,则继续计算diff = index + 0.5 - ceil(index)
:○ 若abs(diff) < 0.5,res = arr[ceil(index) - 1];
○ 若abs(diff) = 0.5,res = arr[index - 1] + (arr[index] - arr[index - 1]) * 0.5;
○ abs(diff)不可能大于0.5
例如col
列数据为100、200、300、400,列数据的编号顺序为1、2、3、4,则:
percentile_approx(col, 0.25) = 100
(index = 1)。percentile_approx(col, 0.5) = 200 + (300 - 200) * 0.5 = 250
(index = 2)。percentile_approx(col, 0.75) = 400
(index = 3)。
percentile_approx
与percentile的区别如下:
percentile_approx
用于计算近似的百分位数,percentile
用于计算精确的百分位数。在数据量较大时,percentile
可能会因内存限制而执行失败,而percentile_approx
无此问题。
参数说明
colname:必填。值为DOUBLE类型的列。
weight:可选。权重值,可以指定每行数据对应的权重,值为DOUBLE类型的列。
p:必填。需要近似的百分位数。取值为
[0.0,1.0]
。B:精度参数。精度越高产生的近似值误差越小。如果不设置该参数,默认值为10000。
返回值说明
返回DOUBLE或ARRAY类型。返回规则如下:
colname值为NULL时,该行不参与计算。
p或B值为NULL时,返回报错。
示例数据
为便于理解各函数的使用方法,本文为您提供源数据,基于源数据提供函数相关示例。创建表emp,并添加数据,命令示例如下:
create table if not exists emp
(empno bigint,
ename string,
job string,
mgr bigint,
hiredate datetime,
sal bigint,
comm bigint,
deptno bigint);
tunnel upload emp.txt emp; --请根据您上传数据文件的实际path(路径以及名称)替换emp.txt
emp.txt中的数据如下:
7369,SMITH,CLERK,7902,1980-12-17 00:00:00,800,,20
7499,ALLEN,SALESMAN,7698,1981-02-20 00:00:00,1600,300,30
7521,WARD,SALESMAN,7698,1981-02-22 00:00:00,1250,500,30
7566,JONES,MANAGER,7839,1981-04-02 00:00:00,2975,,20
7654,MARTIN,SALESMAN,7698,1981-09-28 00:00:00,1250,1400,30
7698,BLAKE,MANAGER,7839,1981-05-01 00:00:00,2850,,30
7782,CLARK,MANAGER,7839,1981-06-09 00:00:00,2450,,10
7788,SCOTT,ANALYST,7566,1987-04-19 00:00:00,3000,,20
7839,KING,PRESIDENT,,1981-11-17 00:00:00,5000,,10
7844,TURNER,SALESMAN,7698,1981-09-08 00:00:00,1500,0,30
7876,ADAMS,CLERK,7788,1987-05-23 00:00:00,1100,,20
7900,JAMES,CLERK,7698,1981-12-03 00:00:00,950,,30
7902,FORD,ANALYST,7566,1981-12-03 00:00:00,3000,,20
7934,MILLER,CLERK,7782,1982-01-23 00:00:00,1300,,10
7948,JACCKA,CLERK,7782,1981-04-12 00:00:00,5000,,10
7956,WELAN,CLERK,7649,1982-07-20 00:00:00,2450,,10
7956,TEBAGE,CLERK,7748,1982-12-30 00:00:00,1300,,10
示例
示例1:计算0.3百分位的薪资(sal)。命令示例如下:
SELECT percentile_approx(sal, 0.3) FROM emp;
返回结果如下:
+------------+ | _c0 | +------------+ | 1300.0 | +------------+
示例2:与
group by
配合使用,对所有职工按照部门(deptno)进行分组,并计算同组职工0.3百分位的薪资(sal)。命令示例如下:SELECT deptno, percentile_approx(sal, 0.3) FROM emp GROUP BY deptno;
返回结果如下:
+------------+------------+ | deptno | _c1 | +------------+------------+ | 10 | 1300.0 | | 20 | 1100.0 | | 30 | 1250.0 | +------------+------------+
示例3:与
group by
配合使用,对所有职工按照部门(deptno)进行分组,并计算同组职工0.3、0.5、0.8百分位的薪资(sal)。命令示例如下:SET odps.sql.type.system.odps2=true; SELECT deptno, percentile_approx(sal, array(0.3, 0.5, 0.8), 1000) FROM emp GROUP BY deptno;
返回结果如下:
+------------+------+ | deptno | _c1 | +------------+------+ | 10 | [1300, 2450, 5000] | | 20 | [1100, 2975, 3000] | | 30 | [1250, 1375, 1600] | +------------+------+
示例4:带权重接口示例:与
group by
配合使用,对所有职工按照部门(deptno)进行分组,并计算同组职工0.3、0.5、0.8百分位的薪资(sal)。命令示例如下:SELECT deptno, percentile_approx(sal, deptno, array(0.3, 0.5, 0.8), 1000) FROM emp GROUP BY deptno;
返回结果如下:
+------------+------+ | deptno | _c1 | +------------+------+ | 10 | [1645, 2450, 5000] | | 20 | [1100, 2975, 3000] | | 30 | [1250, 1375, 1975] | +------------+------+
相关函数
PERCENTILE_APPROX函数属于聚合函数,更多将多条输入记录进行求平均值、参数聚合的相关函数请参见聚合函数。