--- toc_priority: 203 --- # quantileExactWeighted {#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](https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile)。 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](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/quantileexact.md#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](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/quantiles.md#quantiles) 函数。 **语法** ``` sql 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](https://en.wikipedia.org/wiki/Median)。 - `expr` — 求值表达式,类型为数值类型[data types](../../../sql-reference/data-types/index.md#data_types), [Date](../../../sql-reference/data-types/date.md) 或 [DateTime](../../../sql-reference/data-types/datetime.md)。 - `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](../../../sql-reference/data-types/float.md) 对于数字数据类型输入。 - [日期](../../../sql-reference/data-types/date.md) 如果输入值具有 `Date` 类型。 - [日期时间](../../../sql-reference/data-types/datetime.md) 如果输入值具有 `DateTime` 类型。 **示例** 输入表: ``` text ┌─n─┬─val─┐ │ 0 │ 3 │ │ 1 │ 2 │ │ 2 │ 1 │ │ 5 │ 4 │ └───┴─────┘ ``` 查询: ``` sql SELECT quantileExactWeighted(n, val) FROM t ``` 结果: ``` text ┌─quantileExactWeighted(n, val)─┐ │ 1 │ └───────────────────────────────┘ ``` **参见** - [中位数](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/median.md#median) - [分位数](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/quantiles.md#quantiles)