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使用 t-digest 算法计算数值数据序列的近似分位数。

func.quantile_tdigest(<levels>, <expr>)
func.quantile_tdigest([0.5, 0.8], table.sales_amount).alias('sales_amounts')
| sales_amounts |
|-----------------------+
| [6000.0,7000.0] |
QUANTILE_TDIGEST(<level1>[, <level2>, ...])(<expr>)
参数 说明
<level n> 分位数的水平,是 0 到 1 之间的常量浮点数。建议使用 [0.01, 0.99] 范围内的水平值。
<expr> 任意数值表达式

返回 Float64 值或 Float64 值数组,具体取决于指定的分位数水平的数量。

-- Create a table and insert sample data
CREATE TABLE sales_data (
id INT,
sales_person_id INT,
sales_amount FLOAT
);
INSERT INTO sales_data (id, sales_person_id, sales_amount)
VALUES (1, 1, 5000),
(2, 2, 5500),
(3, 3, 6000),
(4, 4, 6500),
(5, 5, 7000);
SELECT QUANTILE_TDIGEST(0.5)(sales_amount) AS median_sales_amount
FROM sales_data;
median_sales_amount|
-------------------+
6000.0|
SELECT QUANTILE_TDIGEST(0.5, 0.8)(sales_amount)
FROM sales_data;
quantile_tdigest(0.5, 0.8)(sales_amount)|
----------------------------------------+
[6000.0,7000.0] |