quantileTDigestWeighted

引入版本：v20.1.0

使用 t-digest 算法计算数值数据序列的近似分位数。 该函数会将序列中每个元素的权重考虑在内。

最大误差为 1%。 内存消耗为 log(n)，其中 n 为值的数量。

该函数的性能低于 quantile 和 quantileTiming。 但从状态大小与精度的比率来看，该函数明显优于 quantile。

结果取决于查询的执行顺序，因此是非确定性的。

当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，查询的效率会低于原本可能达到的水平) 。 在这种情况下，请使用 quantiles 函数。

语法

quantileTDigestWeighted(level)(expr, weight)

别名: medianTDigestWeighted

参数

• level — 可选。分位数的级别。取值为 0 到 1 之间的常量浮点数。建议将 level 设为 [0.01, 0.99] 范围内的值。默认值：0.5。当 level=0.5 时，该函数计算中位数。Float*

参数项

• expr — 基于列值的表达式，结果必须为数值类型、Date 或 DateTime。(U)Int* 或 Float* 或 Date 或 DateTime
• weight — 包含序列元素权重的列。权重表示值出现的次数。UInt*

返回值

指定级别的近似分位数。对于 Date 和 DateTime 输入，输出格式与输入格式一致。Float32 或 Date 或 DateTime

示例

使用 t-digest 计算加权分位数

SELECT quantileTDigestWeighted(number, 1) FROM numbers(10);

┌─quantileTDigestWeighted(number, 1)─┐
│                                  4 │
└────────────────────────────────────┘

另请参阅

• median
• quantiles