---

---

一、引言

百分位数作为一种常用的统计指标，能够帮助我们了解数据的分布情况。Hive SQL 提供了 percentile_approx 函数，用于近似计算百分位数。与精确计算百分位数的函数相比，percentile_approx 在处理大规模数据时具有更高的性能和更低的内存开销。本文将详细介绍 percentile_approx 函数的语法、应用场景以及使用时的注意事项。

二、percentile_approx 函数基础

2.1 基本语法

percentile_approx 函数有两种常见的调用形式：

-- 形式一：计算单个百分位数
percentile_approx(col, p [, accuracy])-- 形式二：计算多个百分位数
percentile_approx(col, array(p1, p2, ...) [, accuracy])

参数解释

• col：这是要进行计算的列名，代表了一组数值数据。该列的数据类型通常为数值类型，如 INT、DOUBLE 等。
• p 或 array(p1, p2, ...)：p 是一个介于 0 到 1 之间的小数，表示要计算的百分位数。例如，0.5 表示中位数。在第二种形式中，可以传入一个数组，包含多个要计算的百分位数。
• accuracy：可选参数，是一个正整数，用于控制近似计算的精度。默认值为 10000。accuracy 值越大，计算结果越接近精确值，但会增加计算时间和内存开销；反之，accuracy 值越小，计算速度越快，但结果的近似程度可能会降低。

返回值

• 当使用形式一时，函数返回一个近似的百分位数值。
• 当使用形式二时，函数返回一个数组，数组中的元素依次为指定的各个百分位数的近似值。

简单示例

假设我们有一个表 scores，包含学生的考试成绩：

-- 创建示例表
CREATE TABLE scores (student_id INT,score DOUBLE
);-- 插入示例数据
INSERT INTO scores VALUES
(1, 85.0),
(2, 90.0),
(3, 78.0),
(4, 92.0),
(5, 88.0);-- 计算中位数（第 50 百分位数）
SELECT percentile_approx(score, 0.5) AS median_score FROM scores;-- 计算第 25、50 和 75 百分位数
SELECT percentile_approx(score, array(0.25, 0.5, 0.75)) AS percentiles FROM scores;

在第一个查询中，我们计算了 score 列的中位数。在第二个查询中，我们同时计算了第 25、50 和 75 百分位数，并将结果存储在一个数组中。

三、应用场景

3.1 数据分析与报告

在数据分析和报告中，百分位数可以帮助我们了解数据的分布特征。例如，在分析员工的薪资数据时，我们可以计算不同百分位数的薪资，以了解薪资的分布情况。

-- 创建员工薪资表
CREATE TABLE employee_salaries (employee_id INT,salary DOUBLE
);-- 插入示例数据
INSERT INTO employee_salaries VALUES
(1, 5000.0),
(2, 6000.0),
(3, 7000.0),
(4, 8000.0),
(5, 9000.0),
(6, 10000.0),
(7, 11000.0),
(8, 12000.0),
(9, 13000.0),
(10, 14000.0);-- 计算第 25、50 和 75 百分位数的薪资
SELECT percentile_approx(salary, array(0.25, 0.5, 0.75)) AS salary_percentiles FROM employee_salaries;

通过这个查询，我们可以得到员工薪资的第 25、50 和 75 百分位数，从而了解薪资的分布情况，例如是否存在薪资差距过大的问题。

3.2 数据清洗与异常值检测

百分位数可以用于识别数据中的异常值。通常，我们可以将数据的第 5 和第 95 百分位数作为正常数据的范围，超出这个范围的数据可能是异常值。

-- 计算第 5 和第 95 百分位数
WITH percentiles AS (SELECT percentile_approx(score, array(0.05, 0.95)) AS score_percentiles FROM scores
)
-- 筛选出异常值
SELECT * FROM scores
WHERE score < (SELECT score_percentiles[0] FROM percentiles)OR score > (SELECT score_percentiles[1] FROM percentiles);

在这个示例中，我们首先计算了 score 列的第 5 和第 95 百分位数，然后筛选出超出这个范围的成绩，这些成绩可能是异常值，需要进一步检查和处理。

3.3 性能监控与优化

在性能监控中，百分位数可以帮助我们了解系统的性能表现。例如，在监控数据库查询的响应时间时，我们可以计算不同百分位数的响应时间，以了解系统的整体性能和波动情况。

-- 创建查询响应时间表
CREATE TABLE query_response_times (query_id INT,response_time DOUBLE
);-- 插入示例数据
INSERT INTO query_response_times VALUES
(1, 100.0),
(2, 120.0),
(3, 150.0),
(4, 200.0),
(5, 250.0),
(6, 300.0),
(7, 350.0),
(8, 400.0),
(9, 450.0),
(10, 500.0);-- 计算第 90、95 和 99 百分位数的响应时间
SELECT percentile_approx(response_time, array(0.9, 0.95, 0.99)) AS response_time_percentiles FROM query_response_times;

通过计算第 90、95 和 99 百分位数的响应时间，我们可以了解系统在大多数情况下的响应时间，以及在极端情况下的响应时间，从而发现性能瓶颈并进行优化。

四、使用注意事项

4.1 数据类型要求

col 列的数据类型必须是数值类型，否则会导致函数计算结果不准确或抛出错误。在使用 percentile_approx 函数之前，需要确保数据类型的正确性。

4.2 精度与性能平衡

accuracy 参数用于控制近似计算的精度，但会影响计算性能。在处理大规模数据时，需要根据实际需求平衡精度和性能。如果对结果的精度要求不高，可以适当降低 accuracy 的值，以提高计算速度。

4.3 空值处理

如果 col 列中包含空值，percentile_approx 函数会自动忽略这些空值。但在某些情况下，空值可能会影响数据的分布和分析结果，需要在数据预处理阶段进行适当的处理。

五、总结

Hive SQL 的 percentile_approx 函数为近似计算百分位数提供了一种高效的方法。通过合理使用该函数，我们可以在数据分析、数据清洗、性能监控等多个场景中了解数据的分布特征，发现异常值和性能瓶颈。通过深入理解和掌握 percentile_approx 函数的用法，可以更好地挖掘数据的价值，为决策提供有力支持。