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quantileExactWeighted

考虑到每个元素的权重,然后准确计算数值序列的分位数

为了准确计算,所有输入的数据被合并为一个数组,并且部分的排序。每个输入值需要根据 weight 计算求和。该算法使用哈希表。正因为如此,在数据重复较多的时候使用的内存是少于quantileExact的。 您可以使用此函数代替 quantileExact 并指定weight为 1 。

当在一个查询中使用多个不同层次的 quantile* 时,内部状态不会被组合(即查询的工作效率低于组合情况)。在这种情况下,使用 quantiles 函数。

语法

quantileExactWeighted(level)(expr, weight)

别名: medianExactWeighted

参数

  • level — 分位数层次。可选参数。从0到1的一个float类型的常量。我们推荐 level 值的范围为 [0.01, 0.99]. 默认值:0.5。当 level=0.5 时,该函数计算 中位数
  • expr — 求值表达式,类型为数值类型data types, DateDateTime
  • weight — 权重序列。 权重是一个数据出现的数值。

返回值

  • 指定层次的分位数。

类型:

  • Float64 对于数字数据类型输入。
  • 日期 如果输入值具有 Date 类型。
  • 日期时间 如果输入值具有 DateTime 类型。

示例

输入表:

┌─n─┬─val─┐
│ 0 │ 3 │
│ 1 │ 2 │
│ 2 │ 1 │
│ 5 │ 4 │
└───┴─────┘

查询:

SELECT quantileExactWeighted(n, val) FROM t

结果:

┌─quantileExactWeighted(n, val)─┐
│ 1 │
└───────────────────────────────┘

参见