quantileTDigest

计算数值数据序列的近似 quantile，使用 t-digest 算法。

内存消耗为 log(n)，其中 n 是值的数量。结果依赖于查询的执行顺序，并且是非确定性的。

该函数的性能低于 quantile 或 quantileTiming。就状态大小与精度的比率而言，该函数要比 quantile 好得多。

在一个查询中使用多个不同级别的 quantile* 函数时，内部状态不会被合并（也就是说，查询的效率低于它原本可以达到的效率）。这种情况下，请使用 quantiles 函数。

语法

别名：medianTDigest。

参数

• level — 分位数级别。可选参数。范围从 0 到 1 的常量浮点数。我们建议使用范围在 [0.01, 0.99] 的 level 值。默认值：0.5。在 level=0.5 时，函数计算 median。
• expr — 对列值的表达式，返回数值 data types、Date 或 DateTime。

返回值

• 指定级别的近似分位数。

类型：

• 对于数值数据类型输入，为 Float64。
• 如果输入值具有 Date 类型，则为 Date。
• 如果输入值具有 DateTime 类型，则为 DateTime。

示例

查询：

结果：

参见

• median
• quantiles