Блог

существует четыре таблицы в виде :

1. T_SALES имеет столбцы типа

    CUST_KEY,
   ITEM_KEY,
   SALE_DATE,
   SALES_DLR_SALES_QTY,
   ORDER_QTY.
     

2. T_CUST имеет столбцы типа

    CUST_KEY,
   CUST_NUM,
   PEER_GRP_ID
     

3. T_PEER_GRP имеет столбцы типа

    PEER_GRP_ID,
   PEER_GRP_DESC,
   PRNT_PEER_GRP_ID
     

4. T_PRNT_PEEER имеет столбцы типа

    PRNT_PEER_GRP_ID,
   PRNT_PEER_DESC
     

Теперь для приведенных выше таблиц мне нужно сгенерировать процентильный ранг клиента на основе вычислений fillrate = SALES_QTY / ORDER_QTY * 100 группой одноранговых узлов в родительском узле.

может кто-нибудь, пожалуйста, помочь в этом?

Вы можете использовать аналитическую функцию PERCENT_RANK() для вычисления ранга процентиля, как показано ниже:

 SELECT
    t_s.cust_key,
    t_c.cust_num,
    PERCENT_RANK() OVER (ORDER BY (t_s.SALES_DLR_SALES_QTY / ORDER_QTY) DESC) as pr
FROM t_sales t_s
INNER JOIN t_cust t_c ON t_s.cust_key = t_c.cust_key
ORDER BY pr;
  

Ссылка:

PERCENT_RANK по ссылке Oracle® Database SQL

Если под «процентильным рангом» вы подразумеваете «процентный ранг» (задокументировано здесь), то самая сложная часть — это join s. Я думаю, что это основные данные, которые вы хотите для ранга процентиля:

 select t.PEER_GRP_ID, t.PRNT_PEER_GRP_ID,
       sum(SALES_DLR_SALES_QTY * ORDER_QTY) as total
from t_sales s join
     t_customers c
     on s.CUST_KEY = c.cust_key join
     t_peer_grp t
     on t.PEER_GRP_ID = c.PEER_GRP_ID
group by  t.PEER_GRP_ID, t.PRNT_PEER_GRP_ID;
  

Затем вы можете вычислить процентиль (от 0 до 100) как:

 select t.PEER_GRP_ID, t.PRNT_PEER_GRP_ID,
       sum(SALES_DLR_SALES_QTY * ORDER_QTY) as total,
       percentile_rank() over (partition by  t.PRNT_PEER_GRP_ID
                               order by sum(SALES_DLR_SALES_QTY * ORDER_QTY)
                              )
from t_sales s join
     t_customers c
     on s.CUST_KEY = c.cust_key join
     t_peer_grp t
     on t.PEER_GRP_ID = c.PEER_GRP_ID
group by t.PEER_GRP_ID, t.PRNT_PEER_GRP_ID;
  

Обратите внимание, что это смешивает аналитические функции с функциями агрегирования. Это может показаться неудобным, когда вы впервые узнаете об этом.