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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 quantilequantileTiming。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]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 typesDateDateTime

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