quantileTDigest

引入自：v1.1

使用 t-digest 算法计算数值数据序列的近似分位数。

内存消耗为 log(n)，其中 n 为值的数量。结果取决于运行查询的顺序，因此是非确定性的。

该函数的性能低于 quantile 或 quantileTiming。就状态大小与精度之间的比率而言，该函数比 quantile 好得多。

在查询中使用多个具有不同 level 的 quantile* 函数时，内部状态不会被合并（也就是说，查询的执行效率低于理论上可以达到的效率）。在这种情况下，请使用 quantiles 函数。

语法

quantileTDigest(level)(expr)

别名: medianTDigest

参数

level — 可选。分位数级别。0 到 1 之间的常量浮点数。建议将 level 设定在 [0.01, 0.99] 范围内。默认值：0.5。在 level=0.5 时，函数计算中位数。Float*

参数

expr — 针对列值的表达式，结果为数值数据类型、Date 或 DateTime。(U)Int* 或 Float* 或 Decimal* 或 Date 或 DateTime

返回值

指定 level 的近似分位数。Float64 或 Date 或 DateTime

示例

使用 t-digest 计算分位数

SELECT quantileTDigest(number) FROM numbers(10);

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

另请参阅

quantileTDigest​