quantileTDigest
计算一个数字数据序列的近似分位数,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,且是非确定性的。
该函数的性能低于quantile或quantileTiming的性能。在状态大小与精度的比率方面,该函数远比quantile
更好。
当在一个查询中使用多个具有不同级别的quantile*
函数时,内部状态不会合并(也就是说,查询的效率低于可能的效率)。在这种情况下,请使用quantiles函数。
语法
别名:medianTDigest
。
参数
level
— 分位数的级别。可选参数。范围从 0 到 1 的常量浮点数。我们推荐使用[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
— 对列值的表达式,结果为数字数据类型、日期或日期时间。
返回值
- 指定级别的近似分位数。
类型:
示例
查询:
结果:
参见