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sidebar_position: 203
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# quantileExactWeighted {#quantileexactweighted}
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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)。
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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 。
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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。
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**语法**
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``` sql
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quantileExactWeighted(level)(expr, weight)
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```
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别名: `medianExactWeighted`。
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**参数**
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- `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)。
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- `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)。
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- `weight` — 权重序列。 权重是一个数据出现的数值。
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**返回值**
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- 指定层次的分位数。
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类型:
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- [Float64](../../../sql-reference/data-types/float.md) 对于数字数据类型输入。
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- [日期](../../../sql-reference/data-types/date.md) 如果输入值具有 `Date` 类型。
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- [日期时间](../../../sql-reference/data-types/datetime.md) 如果输入值具有 `DateTime` 类型。
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**示例**
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输入表:
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``` text
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┌─n─┬─val─┐
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│ 0 │ 3 │
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│ 1 │ 2 │
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│ 2 │ 1 │
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│ 5 │ 4 │
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└───┴─────┘
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```
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查询:
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``` sql
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SELECT quantileExactWeighted(n, val) FROM t
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```
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结果:
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``` text
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┌─quantileExactWeighted(n, val)─┐
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│ 1 │
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└───────────────────────────────┘
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```
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**参见**
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- [中位数](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/median.md#median)
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- [分位数](../../../sql-reference/aggregate-functions/reference/quantiles.md#quantiles)
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