计算 SQL 中实际列和预测列之间的第 95 个百分位差答案

【问题标题】：Calculate the 95th percentile difference between the actual and predicted columns in SQL计算 SQL 中实际列和预测列之间的第 95 个百分位差
【发布时间】：2016-08-24 16:11:19
【问题描述】：

我有一个这样的 PostgreSQL 数据库

具有数据类型的表和相应的列是

读数

meas_id - integer(Foreign keyed to Measurement.meas_id)
actual_meas - integer
predicted_meas - integer 
pdatetime - Timestamp with timezone (UTC)
status - Enum('completed', 'inprogress', 'nottaken')

测量

meas_id - integer
meas_name - string 

Meas_name has measurements length, breadth, width, height

对于每个测量“长度”和“宽度”，我正在尝试计算过去 30 天内所有已完成测量的实际值和预测值之间的 95% 差异。

我正在尝试这样做，但没有得到它

SELECT 
Measurement.meas_name, 
MIN(Readings.actual_meas - Readings.predicted_meas) AS Difference
FROM
(
    SELECT TOP 95 PERCENT 
    FROM Readings
    ORDER BY Difference DESC
) AS NinetyFivePerc
JOIN Measurement
WHERE NinetyFivePerc.meas_id = Measurement.meas_id
AND NinetyFivePerc.pdatetime >= DATEADD(DAY, -30, GETDATE())
AND Measurement.meas_name IN ('length','breadth')
AND NinetyFivePerc.status = 'completed'

我正在学习 SQL，因此请提供有关实现它的优化方式的输入。

【问题讨论】：

标签： sql postgresql tsql

【解决方案1】：

Postgres 具有 percentile_disc() 和 percentile_cont() 聚合函数。

所以，你可以这样做：

SELECT m.meas_name, 
       PERCENTILE_CONT(0.05) WITHIN GROUP (ORDER BY r.actual_meas - r.predicted_meas),
       PERCENTILE_CONT(0.95) WITHIN GROUP (ORDER BY r.actual_meas - r.predicted_meas)
FROM Readings r JOIN
     measurements m
     ON r.meas_id = m.meas_id
WHERE m.meas_name IN ('length', 'breadth') AND
      r.status = 'completed'
GROUP BY m.meas_name;

【讨论】：