quantileTDigestWeighted
導入バージョン: v20.1.0
t-digest アルゴリズムを使用して、数値データ列の近似分位点を近似的に計算します。 この関数は、数列の各要素の重みを考慮します。
最大誤差は 1% です。
メモリ消費量は log(n) で、n は値の数です。
この関数のパフォーマンスは、quantile や quantileTiming より劣ります。
State のサイズと精度の比率という点では、この関数は quantile より大幅に優れています。
結果はクエリの実行順序に依存するため、非決定論的です。
1 つのクエリ内で異なる levels を持つ複数の quantile* 関数を使用すると、内部状態は結合されません (つまり、クエリは本来可能なほど効率的には動作しません) 。
この場合は、quantiles 関数を使用してください。
構文
quantileTDigestWeighted(level)(expr, weight)別名: medianTDigestWeighted
パラメータ
level— 任意。近似分位点のレベルを指定します。0 から 1 までの定数の浮動小数点数です。levelには[0.01, 0.99]の範囲の値を使用することを推奨します。デフォルト値: 0.5。level=0.5の場合、この関数は中央値を計算します。Float*
引数
expr— カラムの値に対する式。結果のデータ型は数値型、Date、またはDateTimeです。(U)Int*またはFloat*またはDateまたはDateTimeweight— 数列の各要素の重みを表すカラム。重みは値の出現回数です。UInt*
戻り値
指定したレベルの近似分位点。Date および DateTime の入力では、出力フォーマットは入力フォーマットと一致します。Float32 または Date または DateTime
例
t-digest を使用した重み付き近似分位点の計算
SELECT quantileTDigestWeighted(number, 1) FROM numbers(10);┌─quantileTDigestWeighted(number, 1)─┐
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