quantileTDigest

计算一个数字数据序列的近似分位数，使用t-digest算法。

内存消耗为 log(n)，其中 n 是值的数量。结果依赖于查询的执行顺序，且是非确定性的。

该函数的性能低于quantile或quantileTiming的性能。在状态大小与精度的比率方面，该函数远比quantile更好。

当在一个查询中使用多个具有不同级别的quantile*函数时，内部状态不会合并（也就是说，查询的效率低于可能的效率）。在这种情况下，请使用quantiles函数。

语法

quantileTDigest(level)(expr)

别名：medianTDigest。

参数

• level — 分位数的级别。可选参数。范围从 0 到 1 的常量浮点数。我们推荐使用 [0.01, 0.99] 范围内的 level 值。默认值：0.5。在 level=0.5 时，该函数计算中位数。
• expr — 对列值的表达式，结果为数字数据类型、日期或日期时间。

返回值

• 指定级别的近似分位数。

类型：

• 输入为数字数据类型时为Float64。
• 输入值为Date类型时为Date。
• 输入值为DateTime类型时为DateTime。

示例

查询：

SELECT quantileTDigest(number) FROM numbers(10)

结果：

┌─quantileTDigest(number)─┐
│                     4.5 │
└─────────────────────────┘

参见

• median
• quantiles