percent_rank的计算逻辑是(rank - 1) / (total_rows - 1)，其中rank为rank()结果，total_rows为窗口内总行数，故最小值恒为0、最大值恒为1，且相同值因rank并列而结果相同。
PERCENT_RANK函数的计算逻辑是什么？
PERCENT_RANK 不是简单地按值大小排个名再除以总行数。它算的是「当前行在分组内的相对位置」，公式固定为：(rank - 1) / (total_rows - 1)，其中 rank 是按 ORDER BY 得到的重复值并列排名（即 RANK() 的结果），total_rows 是该窗口内总行数。
关键点在于：分母永远是 total_rows - 1，所以最小值的 PERCENT_RANK 恒为 0，最大值恒为 1 —— 即使只有一行，结果也是 0；两行时，第一行为 0，第二行为 1；三行时，中间那行就是 0.5。
为什么相同值的PERCENT_RANK结果一样？
因为 PERCENT_RANK 基于 RANK()，不是 ROW_NUMBER()。重复值会获得相同 RANK，进而算出相同 PERCENT_RANK。
- 比如数据
[10, 20, 20, 30]，RANK是[1, 2, 2, 4]，total_rows = 4 - 两个 20 的
PERCENT_RANK都是(2 - 1) / (4 - 1) = 0.333... - 注意：第 4 行的
RANK是 4（跳过 3），不是 3 —— 这直接影响分子
窗口定义错误会导致结果完全失真
没写 OVER 子句会报错；写错 PARTITION BY 或漏掉 ORDER BY 会让结果失去意义。
-
ORDER BY必须存在，否则语法错误：PERCENT_RANK() OVER ()不合法 - 如果只写
PARTITION BY category但没ORDER BY，数据库会拒绝执行 - 误用
ROWS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW等帧子句——PERCENT_RANK不支持帧定义，加了会报错
正确写法只有：PERCENT_RANK() OVER (PARTITION BY ... ORDER BY ...)
和CUME_DIST、NTILE对比时容易混淆
PERCENT_RANK 和 CUME_DIST 都返回 0–1 区间值，但算法不同：CUME_DIST 是「≤当前值的行数 / 总行数」，所以最小值结果是 1 / total_rows，不是 0；而 NTILE(100) 是强行分桶，不是连续比例。
- 对单行数据：
PERCENT_RANK = 0，CUME_DIST = 1.0 - 对重复值：
CUME_DIST在重复值处会跳变（如两个最大值，CUME_DIST都是 1.0），PERCENT_RANK则保持相同中间值 - 想模拟「第90百分位数」不要用
PERCENT_RANK > 0.9直接过滤——它不保证恰好 10% 数据落在后面，建议配合PERCENTILE_CONT使用
真正要取某个百分位的阈值，PERCENT_RANK 只适合做排序定位，别拿来当分位数切割依据。
