quantilesTDigestWeighted

引入版本：v20.1.0 使用 t-digest 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。该函数会将序列中每个成员的权重纳入计算。此函数等同于 quantileTDigestWeighted，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。最大误差为 1%。内存消耗为 log(n)，其中 n 是值的数量。该函数的性能低于 quantiles 和 quantilesTiming。但从状态大小与精度的比率来看，此函数明显优于 quantiles。结果取决于查询的运行顺序，因此是非确定性的。

不建议将 quantilesTDigestWeighted 用于很小的数据集，否则可能会产生显著误差。在这种情况下，可以考虑改用 quantilesTDigest。

语法

quantilesTDigestWeighted(level1, level2, ...)(expr, weight)

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 的值设在 [0.01, 0.99] 范围内。Float*

参数说明

expr — 基于列值计算的表达式，结果类型为数值数据类型、Date 或 DateTime。(U)Int* 或 Float* 或 Date 或 DateTime
weight — 包含序列中各元素权重的列。权重表示某个值出现的次数。UInt*

返回值 返回按指定级别顺序排列的近似分位数组。对于 Date 和 DateTime 输入，输出格式与输入格式一致。Array(Float32) 或 Array(Date) 或 Array(DateTime) 示例 使用 t-digest 计算多个加权分位数

Query

SELECT quantilesTDigestWeighted(0.25, 0.5, 0.75)(number, 1) FROM numbers(100);

Response

┌─quantilesTDigestWeighted(0.25, 0.5, 0.75)(number, 1)──┐
│ [24.75,49.5,74.25]                                    │
└───────────────────────────────────────────────────────┘

​quantilesTDigestWeighted

quantilesTDigestWeighted