HiveSql一天一个小技巧：如何巧用分布函数percent_rank()求去掉最大最小值的平均薪水问题

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(3条消息) HiveSql面试题12--如何分析去掉最大最小值的平均薪水（字节跳动）_莫叫石榴姐的博客-CSDN博客

文中已经给出了三种解法，这里我们借助于此题，来研究如何用percent_rank()函数求解，简化解题思路。

1 percent_rank()函数 使用

percent_rank() 函数为分布函数，用于返回某个排序数值在数据集中的百分比排位，其值分布在0-1之间【0,1】，此函数用于计算数值在数据集内的相对位置。

计算公式：当前行rn -1 / 组内行数 -1 其中减去1表示排位时候不包括他本身，表示他前面有多少人比他值低或高，在实际中有一定分析意义。

使用场景：用于关心排在我前面的有多少人。

如：班级成绩为例，返回的百分数60%表示某个分数排在班级总分排名前60%。

比如站队：我往往关心的是排在我前面的有多少人。如下一组数据：

如成绩为20的人，排在他前面的有5个人，除去自身，总共有6个人，那么他的相对排名百分比为 5/6

成绩为10的，排在他前面的有6个人，除去自身，那么整个群体中都比他的分数高，所以也就是100%

成绩	排名(rank)	百分比排名(percent_rank)
100	1	0%
100	1	0%
80	3	33%
40	4	50%
40	4	50%
20	6	83%
10	7	100%

注意点：（1）percent_rank()对重复值的处理

（2）percent_rank()对NULL值的处理

特点：首尾一定是0 和1

cume_dist()：累积百分比

和percent_rank()差不多，区别在于是否排除自身影响

含义：

升序排序：表示小于等于当前值的人数所占百分比

降序排序：大于等于当前值的人数所占百分比

2 题目分析

题目中要求是去除最大、最小值后的平均值，因此本题难点问题是如何去除，最大、最小值。我们经过上面分析，percent_rank() 函数为按照某个排序后值进行排名后当前行的占比，其值在[0,1]区间内，按照其特性，我们知道排序后，0和1 的值代表最小和最大值，因此我们根据该函数很容易获取最大最小值的标记，从而解决了row_number() 或dense_rank()函数使用一次排序不能彻底区分最大，最小值的问题，简化了问题的求解方式。具体SQL如下：

with salary as (
select
'10001' emp_num    , '1' dep_num    , '60117'   salary
union all
select '10002' emp_num    , '2' dep_num    , '92102'   salary
union all
select '10003' emp_num    , '2' dep_num    , '86074'   salary
union all
select '10004' emp_num    , '1' dep_num    , '66596'   salary
union all
select '10005' emp_num    , '1' dep_num    , '66961'   salary
union all
select '10006' emp_num    , '2' dep_num    , '81046'   salary
union all
select '10007' emp_num    , '2' dep_num    , '94333'   salary
union all
select '10008' emp_num    , '1' dep_num    , '75286'   salary
union all
select '10009' emp_num    , '2' dep_num    , '85994'   salary
union all
select '10010' emp_num    , '1' dep_num    , '76884'   salary
)
SELECT dep_num,cast(avg(salary) as decimal(18,0)) as avg_salaryfrom(
SELECTemp_num,dep_num,salary,PERCENT_RANK() over(PARTITION BY dep_num ORDER BY salary) as rate
from salary
) twhere rate != 0 and rate != 1
group by dep_num;

3 小结

本文给出了一种利用percent_rank()求去掉最大最小值的平均薪水的方法，该方法更简洁高效，值得借鉴。通过本文需要掌握的姿势点如下：

• PERCENT_RANK函数的作用、意义及使用场景是什么？

• PERCENT_RANK函数的结果是如何计算？

• PERCENT_RANK与cume_disk()函数的区别？

• 如何利用PERCENT_RANK()函数的特性快速get最大、最小值?