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> 使用 t-digest 算法同时计算多个不同级别的近似分位数。

# quantilesTDigest

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

引入版本：v1.1.0

使用 [t-digest](https://github.com/tdunning/t-digest/blob/master/docs/t-digest-paper/histo.pdf) 算法，同时计算数值数据序列在不同级别上的多个近似[分位数](https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile)。

此函数等同于 [`quantileTDigest`](/docs/zh/reference/functions/aggregate-functions/quantileTDigest)，但支持在一次遍历中计算多个分位数级别，因此比逐个调用分位数函数更高效。

内存占用为 `log(n)`，其中 `n` 是值的数量。结果取决于查询的运行顺序，并且具有非确定性。

此函数的性能不如 [`quantiles`](/docs/zh/reference/functions/aggregate-functions/quantiles) 或 [`quantilesTiming`](/docs/zh/reference/functions/aggregate-functions/quantilesTiming)。但在状态大小与精度的比率方面，此函数明显优于 `quantiles`。

**语法**

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

**参数**

* `level` — 分位数的级别。一个或多个介于 0 到 1 之间的常量浮点数。建议将 `level` 值设在 `[0.01, 0.99]` 范围内。[`Float*`](/docs/zh/reference/data-types/float)

**Arguments**

* `expr` — 基于列值的表达式，其结果为数值数据类型、`Date` 或 `DateTime`。[`(U)Int*`](/docs/zh/reference/data-types/int-uint) 或 [`Float*`](/docs/zh/reference/data-types/float) 或 [`Date`](/docs/zh/reference/data-types/date) 或 [`DateTime`](/docs/zh/reference/data-types/datetime)

**返回值**

由指定级别对应的近似分位数组成的数组，顺序与级别的指定顺序相同。对于 `Date` 和 `DateTime` 输入，输出格式与输入格式一致。[`Array(Float32)`](/docs/zh/reference/data-types/array) 或 [`Array(Date)`](/docs/zh/reference/data-types/array) 或 [`Array(DateTime)`](/docs/zh/reference/data-types/array)

**示例**

**使用 t-digest 计算多个分位数**

```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]                        │
└───────────────────────────────────────────┘
```