sql redshift 常用函式

percentile_cont(《表示式1>)

within group(order by 《表示式2> [ asc | desc ] )

over (< partition by 表示式3> )

引數:表示式1:

此處只能輸入乙個大於等於0 小於等於1的浮點數

如果輸入null ,則返回錯誤提示資訊

如果輸入大於1 或小於0，則返回資料超過資料範圍的提示資訊

引數:表示式2:

排序字段，此處只可使用單個字段作為排序標準(預設值公升序)

引數：表示式3

將結果集，以此為群組，進行多組結果集的百分比計算

返回值:

float(53)

select

distinct
*from
(select shop_id, shop_name,
percentile_cont(
0.1)
within
group
(order
by population desc
)over
(partition
by shop_id,shop_name) p01,
percentile_cont(
0.3)
within
group
(order
by population desc
)over
(partition
by shop_id,shop_name) p03,
percentile_cont(
0.6)
within
group
(order
by population desc
)over
(partition
by shop_id,shop_name) p06 
from analysis_1810.t_meshpoi_pop_2018_lonlat
where shop_id in
('174'
,'175'
,'25'
))

#char -> date

select to_date(
'2004-11-27'
,'yyyy-mm-dd');
##dateadd( datepart, interval, )
select dateadd(
day,1,
'20080228');
#trunc(timestamp): timestamp -> date
select trunc(dateadd(
day,0,
'20080228'))
;# 20080101(char) -> 2008-01-01(date)
select
date
('20080101'
)#ymd: char. 格式是'yyyymmdd'
#下面這條執行後，會計算ymd的前一天，返回型別是date
#如果ymd為'20191021'，結果就是'2019-10-20'
trunc(dateadd(
day,-1
,to_date(ymd,
'yyyymmdd'))
),

drop

table
ifexists analysis_201028_sbhorks.m_schedule;
create
table analysis_201028_sbhorks.m_schedule(
ymd varchar encode zstd,
--20200903
starttime varchar encode zstd,
--18:00:00
starthour varchar encode zstd,
--18
divvarchar encode zstd --night
);

select ymd+

' '+starttime, 
dateadd(
hour,-
2, cast(ymd+
' '+starttime as
timestamp))
,dateadd(
hour,5
, cast(ymd+
' '+starttime as
timestamp))
from analysis_201028_sbhorks.m_schedule

20190903-18:00:00	2019-09-03 16:00:00	2019-09-03 23:00:00

20190904-18:00:00 2019-09-04 16:00:00 2019-09-04 23:00:00
20190905-18:00:00 2019-09-05 16:00:00 2019-09-05 23:00:00
20190906-18:00:00 2019-09-06 16:00:00 2019-09-06 23:00:00

select

right
('0000'
+ cast(
123as
varchar(10
)),4
);select
right
('0000'
+'123',4
);

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