quantileTDigest

使用 t-digest 算法，对数值数据序列计算近似的分位数。

内存消耗为 log(n)，其中 n 为值的数量。结果取决于查询的执行顺序，因此是非确定性的。

该函数的性能低于 quantile 或 quantileTiming。从状态大小与精度之间的比率来看，该函数要比 quantile 好得多。

在一个查询中使用多个具有不同 level 的 quantile* 函数时，其内部状态不会被合并（也就是说，查询的执行效率低于理论可达的效率）。在这种情况下，请使用 quantiles 函数。

语法

quantileTDigest(level)(expr)

别名：medianTDigest。

参数

• level — 分位数水平。可选参数。取值为 0 到 1 之间的常量浮点数。建议将 level 设置在 [0.01, 0.99] 范围内。默认值：0.5。当 level=0.5 时，函数计算中位数。
• expr — 基于列值的表达式，其结果为数值数据类型、Date 或 DateTime。

返回值

• 给定水平的近似分位数。

类型：

• 对于数值数据类型输入，返回 Float64。
• 如果输入值为 Date 类型，则返回 Date。
• 如果输入值为 DateTime 类型，则返回 DateTime。

示例

查询：

SELECT quantileTDigest(number) FROM numbers(10)

结果：

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

另请参阅

• median
• quantiles