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> t-digestアルゴリズムを使用して、異なるレベルの複数の近似分位点を同時に計算します。

# quantilesTDigest

<div id="quantilesTDigest">
  ## quantilesTDigest
</div>

導入バージョン: v1.1.0

[t-digest](https://github.com/tdunning/t-digest/blob/master/docs/t-digest-paper/histo.pdf) アルゴリズムを使用して、異なるレベルにおける数値データ列の複数の近似[分位点](https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile)を同時に計算します。

この関数は [`quantileTDigest`](/docs/ja/reference/functions/aggregate-functions/quantileTDigest) と同等ですが、複数の分位点レベルを 1 回の処理で計算できるため、個別の分位点関数を呼び出すより効率的です。

メモリ消費量は `log(n)` で、`n` は値の数です。結果はクエリの実行順序に依存し、非決定論的です。

この関数の性能は [`quantiles`](/docs/ja/reference/functions/aggregate-functions/quantiles) や [`quantilesTiming`](/docs/ja/reference/functions/aggregate-functions/quantilesTiming) より低くなります。一方で、State サイズと精度の比率という点では、この関数は `quantiles` より大幅に優れています。

**構文**

```sql theme={null}
quantilesTDigest(level1, level2, ...)(expr)
```

**パラメータ**

* `level` — 分位点のレベル。0 から 1 までの定数の浮動小数点数を 1 つ以上指定します。`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。[`Float*`](/docs/ja/reference/data-types/float)

**引数**

* `expr` — カラムの値に対する式。結果は数値 data type、`Date`、または `DateTime` である必要があります。[`(U)Int*`](/docs/ja/reference/data-types/int-uint) または [`Float*`](/docs/ja/reference/data-types/float) または [`Date`](/docs/ja/reference/data-types/date) または [`DateTime`](/docs/ja/reference/data-types/datetime)

**戻り値**

指定したレベルの近似分位点を、指定した順序どおりに格納した Array。`Date` および `DateTime` 入力の場合、出力フォーマットは入力フォーマットと一致します。[`Array(Float32)`](/docs/ja/reference/data-types/array) または [`Array(Date)`](/docs/ja/reference/data-types/array) または [`Array(DateTime)`](/docs/ja/reference/data-types/array)

**例**

**t-digest を使用して複数の分位点を計算する**

```sql title=Query theme={null}
SELECT quantilesTDigest(0.25, 0.5, 0.75)(number) FROM numbers(100);
```

```response title=Response theme={null}
┌─quantilesTDigest(0.25, 0.5, 0.75)(number)─┐
│ [24.75,49.5,74.25]                        │
└───────────────────────────────────────────┘
```