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> t-digestアルゴリズムを使用して、数値データの数列の近似分位点を求めます。

# quantileTDigest

<div id="quantileTDigest">
  ## quantileTDigest
</div>

導入バージョン: v1.1.0

[t-digest](https://github.com/tdunning/t-digest/blob/master/docs/t-digest-paper/histo.pdf) アルゴリズムを使用して、数値データの数列の近似[分位点](https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile)を計算します。

メモリ消費量は `log(n)` で、`n` は値の数です。結果はクエリの実行順序に依存し、非決定論的です。

この関数のパフォーマンスは、[`quantile`](/ja/reference/functions/aggregate-functions/quantile) や [`quantileTiming`](/ja/reference/functions/aggregate-functions/quantileTiming) を下回ります。State のサイズと精度の比率という点では、この関数は `quantile` よりも大幅に優れています。

クエリ内で異なるレベルの複数の `quantile*` 関数を使用する場合、内部状態は結合されません (つまり、クエリは本来よりも非効率に動作します) 。この場合は、[`quantiles`](/ja/reference/functions/aggregate-functions/quantiles#quantiles) 関数を使用してください。

**構文**

```sql theme={null}
quantileTDigest(level)(expr)
```

**別名**: `medianTDigest`

**パラメータ**

* `level` — 省略可能。分位点 のレベルです。0 から 1 までの定数の浮動小数点数。`level` には `[0.01, 0.99]` の範囲の値を使用することを推奨します。デフォルト値: 0.5。`level=0.5` の場合、この関数は中央値を計算します。[`Float*`](/ja/reference/data-types/float)

**引数**

* `expr` — カラム値に対する式。結果は数値型、Date、または DateTime になります。[`(U)Int*`](/ja/reference/data-types/int-uint) または [`Float*`](/ja/reference/data-types/float) または [`Decimal*`](/ja/reference/data-types/decimal) または [`Date`](/ja/reference/data-types/date) または [`DateTime`](/ja/reference/data-types/datetime)

**戻り値**

指定したレベルの近似 分位点。[`Float64`](/ja/reference/data-types/float) または [`Date`](/ja/reference/data-types/date) または [`DateTime`](/ja/reference/data-types/datetime)

**例**

**t-digest を使用した 分位点 の計算**

```sql title=Query theme={null}
SELECT quantileTDigest(number) FROM numbers(10);
```

```response title=Response theme={null}
┌─quantileTDigest(number)─┐
│                     4.5 │
└─────────────────────────┘
```

**関連項目**

* [median](/ja/reference/functions/aggregate-functions/median)
* [quantiles](/ja/reference/functions/aggregate-functions/quantiles)