云数据仓库ADB计算分位数的所有相关函数，如何解决？

在云原生数据仓库AnalyticDB（ADB）中，计算分位数的相关函数主要包括以下内容：

1. ST_Quantile 函数

ST_Quantile 是用于查询 raster 对象分位数像素值的函数。它需要预先通过 ST_StatsQuantile 计算分位数统计信息。

语法

setof record ST_Quantile(
    raster raster_obj,
    float8[] quantiles default NULL,
    cstring bands default '',
    boolean exclude_nodata_value default true,
    out integer band,
    out float8 quantile,
    out float8 value)

参数说明

• raster_obj：输入的 raster 对象。
• quantiles：需要计算的分位数，取值范围为 [0, 1]，例如 0.25、0.5 和 0.75，默认为 NULL。
• bands：需要计算的波段，格式为 '0-2' 或 '1,2,3'，从 0 开始，默认为 ''（表示计算所有波段）。
• exclude_nodata_value：是否排除 nodata 值，默认为 true。
• 输出参数：
  • band：返回的波段号。
  • quantile：返回的分位数值。
  • value：返回的像素值。

使用前提

在使用 ST_Quantile 函数之前，必须通过 ST_StatsQuantile 预先计算分位数统计信息。

2. percentile_cont 和 percentile_disc 窗口函数

在 AnalyticDB PostgreSQL 版中，可以使用窗口函数 percentile_cont 和 percentile_disc 来计算分位数。

语法

percentile_cont(fraction) WITHIN GROUP (ORDER BY sort_expression)
percentile_disc(fraction) WITHIN GROUP (ORDER BY sort_expression)

参数说明

• fraction：指定分位数的位置，取值范围为 [0, 1]，例如 0.5 表示中位数。
• sort_expression：用于排序的列或表达式。

功能区别

• percentile_cont：基于连续分布计算分位数，结果可能是插值值。
• percentile_disc：基于离散分布计算分位数，结果是实际存在的值。

示例

假设有一张表 sales，包含列 amount，计算中位数：

SELECT 
    percentile_cont(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY amount) AS median_cont,
    percentile_disc(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY amount) AS median_disc
FROM sales;

3. 聚合函数中的分位数计算

在 AnalyticDB MySQL 版中，可以通过自定义 SQL 查询结合聚合函数实现分位数计算。虽然没有直接提供分位数函数，但可以通过以下方法实现：

方法：基于排序和行号计算

利用 ROW_NUMBER() 或 RANK() 窗口函数对数据进行排序，然后根据分位数位置提取对应值。

示例

假设有一张表 scores，包含列 score，计算中位数：

WITH ranked_scores AS (
    SELECT 
        score,
        ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY score) AS row_num,
        COUNT(*) OVER () AS total_count
    FROM scores
)
SELECT 
    AVG(score) AS median
FROM ranked_scores
WHERE row_num IN (FLOOR((total_count + 1) / 2), CEIL((total_count + 1) / 2));

4. 其他相关函数

在某些场景下，可能需要结合其他统计函数来辅助分位数计算，例如： - avg()：计算平均值，可用于验证分位数结果的合理性。 - min() 和 max()：获取数据的最小值和最大值，帮助理解数据分布。 - stddev_pop() 和 stddev_samp()：计算总体和样本标准差，分析数据的离散程度。

总结

云原生数据仓库AnalyticDB提供了多种方式计算分位数，具体选择取决于数据类型和需求： 1. 对于 raster 数据，使用 ST_Quantile 函数。 2. 对于通用数值数据，推荐使用 percentile_cont 和 percentile_disc 窗口函数。 3. 在 MySQL 版中，可通过排序和窗口函数实现分位数计算。

以上方法均适用于不同的业务场景，请根据实际需求选择合适的方案。