Quelle  win_percent_cume.result   Sprache: Lisp

create table t1 (
pk int primary key,
a int,
b int
);
insert into t1 values
( 1 , 0, 10),
( 2 , 0, 10),
( 3 , 1, 10),
( 4 , 1, 10),
( 8 , 2, 10),
( 5 , 2, 20),
( 6 , 2, 20),
( 7 , 2, 20),
( 9 , 4, 20),
(10 , 4, 20);
select a,
percent_rank() over (order by a),
cume_dist() over (order by a)
from t1;
a percent_rank() over (order by a) cume_dist() over (order by a)
0 0.0000000000 0.2000000000
0 0.0000000000 0.2000000000
1 0.2222222222 0.4000000000
1 0.2222222222 0.4000000000
2 0.4444444444 0.8000000000
2 0.4444444444 0.8000000000
2 0.4444444444 0.8000000000
2 0.4444444444 0.8000000000
4 0.8888888889 1.0000000000
4 0.8888888889 1.0000000000
select pk,
percent_rank() over (order by pk),
cume_dist() over (order by pk)
from t1 order by pk;
pk percent_rank() over (order by pk) cume_dist() over (order by pk)
1 0.0000000000 0.1000000000
2 0.1111111111 0.2000000000
3 0.2222222222 0.3000000000
4 0.3333333333 0.4000000000
5 0.4444444444 0.5000000000
6 0.5555555556 0.6000000000
7 0.6666666667 0.7000000000
8 0.7777777778 0.8000000000
9 0.8888888889 0.9000000000
10 1.0000000000 1.0000000000
select a,
percent_rank() over (partition by a order by a),
cume_dist() over (partition by a order by a)
from t1;
a percent_rank() over (partition by a order by a) cume_dist() over (partition by a order by a)
0 0.0000000000 1.0000000000
0 0.0000000000 1.0000000000
1 0.0000000000 1.0000000000
1 0.0000000000 1.0000000000
2 0.0000000000 1.0000000000
2 0.0000000000 1.0000000000
2 0.0000000000 1.0000000000
2 0.0000000000 1.0000000000
4 0.0000000000 1.0000000000
4 0.0000000000 1.0000000000
drop table t1;