quantileDeterministic

计算数字数据序列的近似 分位数。

此函数应用 水库抽样，水库大小可达 8192，并且采用确定性抽样算法。结果是确定性的。要获得精确的分位数，请使用 quantileExact 函数。

在查询中使用多个具有不同级别的 quantile* 函数时，内部状态不会结合（即，查询的效率低于预期）。在这种情况下，请使用 quantiles 函数。

语法

quantileDeterministic(level)(expr, determinator)

别名：medianDeterministic。

参数

• level — 分位数级别。可选参数。0 到 1 之间的常量浮点数。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 — 作用于列值的表达式，结果为数字 数据类型，Date 或 DateTime。
• determinator — 在水库抽样算法中用来替代随机数生成器的数字的哈希值，以使抽样结果是确定性的。可以使用任何确定性的正数作为 determinator，例如，用户 ID 或事件 ID。如果相同的 determinator 值发生得太频繁，函数将无法正常工作。

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为 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

输入表：

┌─val─┐
│   1 │
│   1 │
│   2 │
│   3 │
└─────┘

查询：

SELECT quantileDeterministic(val, 1) FROM t

结果：

┌─quantileDeterministic(val, 1)─┐
│                           1.5 │
└───────────────────────────────┘

参见

• median
• quantiles