quantileExact

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。因此该函数需要 的内存，n为输入数据的个数。但是对于少量数据来说，该函数还是非常有效的。

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

别名: medianExact。

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。
  • expr — 求值表达式，类型为数值类型data types, 或 DateTime。

返回值

  • 指定层次的分位数。

类型:

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

示例

查询:

  1. SELECT quantileExact(number) FROM numbers(10)

结果:

  1. │                     5 │
  2. └───────────────────────┘

quantileExactLow

和 quantileExact 相似, 准确计算数字序列的。

为了准确计算，所有输入的数据被合并为一个数组，并且全排序。这排序算法的复杂度是 , 其中 N = std::distance(first, last) 比较。

对于所有其他级别， 返回 level * size_of_array 值所对应的索引的元素值。

例如:

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 函数。

语法

  1. quantileExactLow(level)(expr)

别名: medianExactLow。

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, Date 或 。

返回值

  • 指定层次的分位数。

类型:

  • Float64 用于数字数据类型输入。
  • 如果输入值是 Date 类型。
  • DateTime 如果输入值是 DateTime 类型。

示例

查询:

    结果:

    quantileExactHigh

    和 quantileExact 相似, 准确计算数字序列的分位数。

    返回值取决于分位数级别和所选取的元素数量，即如果级别是 0.5, 函数返回偶数元素的低位中位数，奇数元素的中位数。中位数计算类似于 python 中使用的的实现。

    对于所有其他级别， 返回 level * size_of_array 值所对应的索引的元素值。

    这个实现与当前的 quantileExact 实现完全相似。

    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

    1. quantileExactHigh(level)(expr)

    别名: medianExactHigh。

    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 。
    • expr — — 求值表达式，类型为数值类型data types, 或 DateTime。

    返回值

    • 指定层次的分位数。

    类型:

    • 用于数字数据类型输入。
    • Date 如果输入值是 Date 类型。
    • 如果输入值是 DateTime 类型。

    示例

    查询:

    1. SELECT quantileExactHigh(number) FROM numbers(10)

    结果: