quantileTDigest

t-digestアルゴリズムを使用して、数値データ列の近似的な分位を計算します。

メモリ消費はlog(n)であり、ここでnは値の数です。結果はクエリの実行順序に依存しており、非決定的です。

この関数のパフォーマンスは、quantileやquantileTimingのパフォーマンスよりも低くなっています。ステートサイズと精度の比率の観点では、この関数はquantileよりも優れています。

異なるレベルのquantile*関数をクエリで使用する場合、内部状態は結合されません（つまり、クエリは本来可能な効率よりも低効率で動作します）。この場合、quantiles関数を使用してください。

構文

quantileTDigest(level)(expr)

エイリアス: medianTDigest.

引数

• level — 分位のレベル。オプションのパラメータです。0から1までの定数浮動小数点数。level値を[0.01, 0.99]の範囲で使用することをお勧めします。デフォルト値は0.5です。level=0.5の場合、関数は中央値を計算します。
• expr — 数値データ型、DateまたはDateTimeを結果とするカラム値に対する式。

返される値

• 指定されたレベルの近似的な分位。

型:

• 数値データ型入力の場合: Float64
• 入力値がDate型の場合: Date
• 入力値がDateTime型の場合: DateTime

例

クエリ:

SELECT quantileTDigest(number) FROM numbers(10)

結果:

┌─quantileTDigest(number)─┐
│                     4.5 │
└─────────────────────────┘

関連項目

• median
• quantiles