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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, Date 或 DateTime。
• 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

• 中位数
• 分位数