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> 使用 t-digest 算法计算数值数据序列的近似分位数。

# quantileTDigest

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

引入版本：v1.1.0

使用 [t-digest](https://github.com/tdunning/t-digest/blob/master/docs/t-digest-paper/histo.pdf) 算法计算数值数据序列的近似[分位数](https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile)。

内存消耗为 `log(n)`，其中 `n` 为值的数量。结果取决于查询的执行顺序，因此是非确定性的。

该函数的性能低于 [`quantile`](/zh/reference/functions/aggregate-functions/quantile) 和 [`quantileTiming`](/zh/reference/functions/aggregate-functions/quantileTiming)。但从状态大小与精度的比率来看，该函数明显优于 `quantile`。

当在同一个查询中使用多个具有不同级别的 `quantile*` 函数时，内部状态不会合并 (也就是说，查询的执行效率会低于原本可达到的水平) 。这种情况下，请使用 [`quantiles`](/zh/reference/functions/aggregate-functions/quantiles#quantiles) 函数。

**语法**

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

**别名**: `medianTDigest`

**参数**

* `level` — 可选。分位数级别。取值为 0 到 1 之间的常量浮点数。建议将 `level` 设为 `[0.01, 0.99]` 范围内的值。默认值：0.5。当 `level=0.5` 时，该函数计算中位数。[`Float*`](/zh/reference/data-types/float)

**参数**

* `expr` — 基于列值的表达式，结果为数值数据类型、Date 或 DateTime。[`(U)Int*`](/zh/reference/data-types/int-uint) 或 [`Float*`](/zh/reference/data-types/float) 或 [`Decimal*`](/zh/reference/data-types/decimal) 或 [`Date`](/zh/reference/data-types/date) 或 [`DateTime`](/zh/reference/data-types/datetime)

**返回值**

指定级别的近似分位数。[`Float64`](/zh/reference/data-types/float) 或 [`Date`](/zh/reference/data-types/date) 或 [`DateTime`](/zh/reference/data-types/datetime)

**示例**

**使用 t-digest 计算分位数**

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

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

**另见**

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