quantileTDigest

t-digest アルゴリズムを使用して、数値データ列の近似的な分位数を計算します。

メモリ消費量は log(n) であり、n は値の個数です。結果はクエリの実行順序に依存し、決定論的ではありません。

この関数のパフォーマンスは、quantile や quantileTiming のパフォーマンスより劣ります。状態サイズと精度の比率という観点では、この関数は quantile よりも優れています。

異なるレベルを持つ複数の quantile* 関数を 1 つのクエリで使用する場合、内部状態は結合されません（つまり、そのクエリは本来可能なものよりも効率が低くなります）。このような場合は、quantiles 関数を使用してください。

構文

quantileTDigest(level)(expr)

エイリアス: medianTDigest。

引数

• level — 分位数のレベル。省略可能なパラメーター。0 から 1 までの定数の浮動小数点数。level の値には [0.01, 0.99] の範囲を使用することを推奨します。デフォルト値: 0.5。level=0.5 のとき、この関数は中央値を計算します。
• expr — 数値データ型、Date または DateTime を返す、列値に対して適用される式。

戻り値

• 指定したレベルの近似分位数。

型:

• 数値データ型入力の場合は Float64。
• 入力値が Date 型の場合は Date。
• 入力値が DateTime 型の場合は DateTime。

例

クエリ:

SELECT quantileTDigest(number) FROM numbers(10)

結果:

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

関連項目

• median
• quantiles