分桶函数的使用

除了 NTILE 函数，SQL 中还有其他一些与 分桶（bucketization）相关的函数，虽然它们的实现方式不同，但都涉及将数据分成多个区间或组。以下是一些常用的分桶函数：

1. CASE 语句

虽然 CASE 不是开窗函数，但它是一种非常灵活的方式，可以用于将数据手动分桶。通过根据某个条件将数据分配到不同的组或区间中，你可以自己定义如何分桶。

示例：

假设你想根据学生成绩将其分为四个等级：

SELECT student_id, score
, CASE WHEN score >= 90 THEN 'A'
 WHEN score >= 80 THEN 'B' 
 WHEN score >= 70 THEN 'C'
 WHEN score >= 60 THEN 'D' 
ELSE 'F' END AS grade 
FROM students; 

在这个示例中，成绩被分为 A、B、C、D、F 这五个等级，类似于手动的分桶操作。

2. WIDTH_BUCKET（MySQL 和 Oracle）

WIDTH_BUCKET 函数是用于 分桶 数据的另一种方式，尤其是在 Oracle 和 MySQL 中，允许你将数据分配到指定数量的桶中，基于某个字段的范围。

• WIDTH_BUCKET(expression, min_value, max_value, num_buckets)：
  • expression：需要分桶的表达式（例如某个列的值）。
  • min_value：数据的最小值。
  • max_value：数据的最大值。
  • num_buckets：需要创建的桶的数量。

此函数将数据范围从 min_value 到 max_value 均匀划分为 num_buckets 个桶，并根据每行的值确定其所属的桶。

示例（Oracle / MySQL）：

SELECT score
, WIDTH_BUCKET(score, 0, 100, 5) AS score_bucket 
FROM students; 

在这个例子中，score 列的值将被均匀划分为 5 个桶，范围从 0 到 100。

3. PERCENT_RANK（MySQL 8.0+ 和其他数据库）

虽然 PERCENT_RANK 函数是一个计算排名的函数，但它也可以用于类似分桶的操作。它计算一个值的相对百分比排名，可以间接用于按分位数或百分位将数据分组。

• PERCENT_RANK() 计算一个行在数据集中的百分比排名，结果是从 0 到 1 的值，表示该行相对于所有行的位置。

示例：

SELECT student_id, score
, PERCENT_RANK() OVER (ORDER BY score DESC) AS percentile_rank 
FROM students; 

你可以使用 PERCENT_RANK 得到学生成绩的百分比排名，然后根据该排名手动划分数据到不同的桶中。

4. CUME_DIST（MySQL 8.0+ 和其他数据库）

类似于 PERCENT_RANK，CUME_DIST 是一个排名函数，它计算某一行在数据集中的累积分布（Cumulative Distribution）。它返回一个值，表示当前行的值在数据集中的累积比例。可以用来间接进行数据的分段。

示例：

SELECT student_id, score
, CUME_DIST() OVER (ORDER BY score DESC) AS cumulative_distribution 
FROM students; 

然后，可以根据 CUME_DIST 的值，将数据分配到不同的分位区间中，相当于进行分桶。

5. RANK() 和 DENSE_RANK()（MySQL 8.0+）

虽然 RANK() 和 DENSE_RANK() 主要用于排序和排名，但也可以间接用于分桶操作。你可以通过给数据按某个字段进行排名，并将相同排名的数据划分到同一桶中。

示例：

SELECT student_id, score
, RANK() OVER (ORDER BY score DESC) AS rank 
FROM students; 

可以根据 RANK() 或 DENSE_RANK() 的值将数据分配到不同的桶，来分析数据的分布。

总结

除了 NTILE，常见的分桶方法还有：

• 使用 CASE 语句手动分桶。
• 使用 WIDTH_BUCKET（MySQL 和 Oracle）将数据按固定范围分桶。
• 使用 PERCENT_RANK 和 CUME_DIST 来按百分比排名并间接分桶。
• 使用 RANK() 和 DENSE_RANK() 排名后进行分段分析。

这些函数和方法都可以帮助你在 SQL 中将数据划分为不同的组或桶，根据需要选择适合的函数来实现。