quantileGK

Вычисляет квантиль числовой последовательности данных с использованием алгоритма Гринвальда-Ханны. Алгоритм Гринвальда-Ханны используется для вычисления квантилей в потоке данных очень эффективным способом. Он был представлен Майклом Гринвальдом и Сандживом Ханной в 2001 году. Широко используется в базах данных и системах больших данных, где необходимо вычисление точных количеств на большом потоке данных в реальном времени. Алгоритм очень эффективен, требует всего O(log n) памяти и O(log log n) времени на элемент (где n — размер входных данных). Он также очень точен, обеспечивая приближенное значение квантиля с высокой вероятностью.

quantileGK отличается от других функций квантилей в ClickHouse, так как позволяет пользователю контролировать точность приблизительного результата квантиля.

Синтаксис

Псевдоним: medianGK.

Аргументы

• accuracy — Точность квантиля. Постоянное положительное целое число. Большое значение точности означает меньшую ошибку. Например, если аргумент точности установлен на 100, вычисленный квантиль будет иметь ошибку не более 1% с высокой вероятностью. Существует компромисс между точностью вычисленных квантилей и вычислительной сложностью алгоритма. Большая точность требует больше памяти и вычислительных ресурсов для точного вычисления квантиля, тогда как меньший аргумент точности позволяет более быстрое и экономичное по памяти вычисление, но с немного меньшей точностью.

• level — Уровень квантиля. Необязательный параметр. Постоянное число с плавающей точкой от 0 до 1. Значение по умолчанию: 0.5. При level=0.5 функция вычисляет медиану.

• expr — Выражение над значениями колонок, результатом которого являются числовые типы данных, Date или DateTime.

Возвращаемое значение

• Квантиль заданного уровня и точности.

Тип:

• Float64 для входного числового типа данных.
• Date, если входные значения имеют тип Date.
• DateTime, если входные значения имеют тип DateTime.

Пример

Смотрите также

• [median]/sql-reference/aggregate-functions/reference/median
• quantiles