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> t-digest 알고리즘을 사용해 숫자 데이터 시퀀스의 근사 분위수를 계산합니다.

# quantileTDigest

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

도입 버전: v1.1.0

[t-digest](https://github.com/tdunning/t-digest/blob/master/docs/t-digest-paper/histo.pdf) 알고리즘을 사용해 숫자 데이터 시퀀스의 근사 [분위수](https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile)를 계산합니다.

메모리 사용량은 `log(n)`이며, 여기서 `n`은 값의 개수입니다. 결과는 쿼리 실행 순서에 따라 달라지므로 비결정적입니다.

이 함수의 성능은 [`quantile`](/ko/reference/functions/aggregate-functions/quantile) 또는 [`quantileTiming`](/ko/reference/functions/aggregate-functions/quantileTiming)보다 떨어집니다. State 크기 대비 precision 측면에서는 이 함수가 `quantile`보다 훨씬 우수합니다.

쿼리에서 서로 다른 level을 사용하는 여러 `quantile*` 함수를 사용하면 내부 state가 결합되지 않습니다(즉, 쿼리가 가능한 만큼 효율적으로 동작하지 않습니다). 이 경우 [`quantiles`](/ko/reference/functions/aggregate-functions/quantiles#quantiles) 함수를 사용하십시오.

**구문**

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

**별칭**: `medianTDigest`

**매개변수**

* `level` — 선택 사항입니다. 분위수 수준입니다. 0에서 1 사이의 상수 부동소수점 수입니다. `level` 값은 `[0.01, 0.99]` 범위에서 사용하는 것을 권장합니다. 기본값은 0.5입니다. `level=0.5`이면 함수는 중앙값을 계산합니다. [`Float*`](/ko/reference/data-types/float)

**인수**

* `expr` — 컬럼 값에 적용되는 표현식이며, 결과는 숫자 데이터 타입, Date 또는 DateTime이어야 합니다. [`(U)Int*`](/ko/reference/data-types/int-uint) 또는 [`Float*`](/ko/reference/data-types/float) 또는 [`Decimal*`](/ko/reference/data-types/decimal) 또는 [`Date`](/ko/reference/data-types/date) 또는 [`DateTime`](/ko/reference/data-types/datetime)

**반환 값**

지정된 수준의 근사 분위수입니다. [`Float64`](/ko/reference/data-types/float) 또는 [`Date`](/ko/reference/data-types/date) 또는 [`DateTime`](/ko/reference/data-types/datetime)

**예시**

**t-digest를 사용해 분위수 계산**

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

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

**관련 항목**

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