percent_rank() 函数用于计算某行数据在分区或结果集中的相对排名，结果范围为 0 到 1。1. 它的计算公式是：(当前行的排名 - 1) / (总行数 - 1)，表示低于当前行的数据所占比例；2. 与 rank() 和 dense_rank() 不同，percent_rank() 将排名转换为百分比形式，便于相对比较；3. 常用于评估某个值在整体中的位置，如学生成绩、销售表现、投资回报等场景；4. 在处理 null 值时，percent_rank() 会自动忽略它们，若需纳入计算，应使用 coalesce() 等函数替换 null 值，但需注意这可能影响最终排名结果。
PERCENT_RANK() 函数在 SQL 中用于计算某行数据在其分区或结果集中的相对排名，结果是一个介于 0 和 1 之间的值。它告诉你，有多少比例的行低于当前行。
计算规则是这样的：对于每一行，PERCENT_RANK() 计算小于当前行的行数，然后除以分区或结果集中总行数减 1。公式是：(当前行的排名 - 1) / (总行数 - 1)。
解决方案：
理解 PERCENT_RANK() 的用法需要结合实际例子。假设我们有一个 employees 表，包含 salary 字段，我们想知道每个员工的薪水在所有员工中的百分比排名。
SELECT
employee_id,
salary,
PERCENT_RANK() OVER (ORDER BY salary) AS salary_percent_rank
FROM
employees;在这个查询中，OVER (ORDER BY salary) 指定了按照 salary 字段进行排序，并计算百分比排名。PERCENT_RANK() 函数会为每一行计算一个百分比排名，表示有多少比例的员工薪水低于该员工。
PERCENT_RANK() 和 RANK()、DENSE_RANK() 有什么区别？
RANK() 函数返回的是当前行在其分区或结果集中的排名，如果有相同值的行，则排名会跳跃。例如，如果有两个员工薪水相同且排名第二，那么下一个员工的排名将是第四。DENSE_RANK() 类似，但它不会跳跃排名，相同值的行排名相同，下一个员工的排名紧随其后。PERCENT_RANK() 则将排名转换为百分比，考虑了总行数，提供了相对排名的概念。
什么时候应该使用 PERCENT_RANK()？
当你需要了解某个值在数据集中的相对位置时，PERCENT_RANK() 非常有用。例如，在教育领域，你可以使用它来评估学生成绩在班级中的相对排名；在销售领域，你可以用它来评估某个销售额在所有销售额中的表现；在金融领域，你可以用它来评估某个投资组合的回报率在所有投资组合中的表现。总之，任何需要相对比较的场景都适合使用 PERCENT_RANK()。
如何处理 PERCENT_RANK() 中的 NULL 值？
PERCENT_RANK() 函数会忽略 NULL 值。这意味着在计算排名时，NULL 值不会被考虑在内。如果你的数据集中包含 NULL 值，并且你希望将它们也纳入排名计算中，你需要使用 COALESCE() 或其他函数将 NULL 值替换为有意义的值。例如，你可以将 NULL 值替换为 0 或一个特定的最小值，具体取决于你的业务需求。记住，替换 NULL 值可能会影响排名的结果，因此需要谨慎处理。
