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quantileDeterministic

计算数字数据序列的近似 分位数

此函数应用 水库抽样,水库大小最多为 8192,并且使用确定性算法进行抽样。结果是确定性的。要获得精确的分位数,请使用 quantileExact 函数。

当在查询中使用多个不同级别的 quantile* 函数时,内部状态不会合并(即,查询效率低于最好状态)。在这种情况下,请使用 quantiles 函数。

语法

别名:medianDeterministic

参数

  • level — 分位数的级别。可选参数。范围为 0 到 1 的常量浮点数。我们建议使用 [0.01, 0.99] 范围内的 level 值。默认值:0.5。在 level=0.5 时,该函数计算 中位数
  • expr — 表达式,针对列值的结果为数字 数据类型DateDateTime
  • determinator — 在水库抽样算法中使用其哈希值代替随机数生成器的数字,以使抽样结果确定。作为 determinator,您可以使用任何确定性的正数,例如用户ID或事件ID。如果相同的 determinator 值发生得太频繁,该函数将无法正确工作。

返回值

  • 指定级别的近似分位数。

类型:

  • 输入为数字数据类型时,返回 Float64
  • 如果输入值具有 Date 类型,则返回 Date
  • 如果输入值具有 DateTime 类型,则返回 DateTime

示例

输入表:

查询:

结果:

另见