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tdigest()（聚合函数）

  • 项目

适用于：✅Microsoft Fabric✅Azure 数据资源管理器Azure Monitor✅Microsoft✅ Sentinel

计算整个组中 percentiles() 的中间结果。

注意

此函数与 summarize 运算符结合使用。

有关详细信息，请参阅基础算法 (T-Digest) 和预估误差。

重要

可以存储 tdigest() 和 tdigest_merge() 的结果，并在以后对其进行检索。 例如，你可能想要创建每日百分位摘要，然后就可以将其用于计算每周百分位。 然而，这些结果的精确二进制表示形式可能会随时间而改变，并且没有记录。 无法保证这些函数会为相同的输入生成相同的结果。

语法

tdigest(expr [, weight])

详细了解语法约定。

参数

客户 类型​​ 必需 说明
expr string ✔️ 用于聚合计算的表达式。
weight string 用于聚合计算的值的权重。

返回

组中 *expr* 的加权百分位数的中间结果。

提示

  • 使用聚合函数 tdigest_merge() 将 tdigest 的输出再次合并到另一个组中。
  • 使用函数 percentile_tdigest() 计算 tdigest 结果的百分位数/percentilew。

示例

每个状态的结果

此示例显示了按州排序的 tdigest 百分位的结果。

StormEvents
| summarize tdigest(DamageProperty) by State

显示的结果表仅包括前 10 行。

状态 tdigest_DamageProperty
內布拉斯加州 [[7],[800,250,300000,5000,240000,1500000,20000,550000,0,75000,100000,1000,10000,30000,13000,2000000,1000000,650000,125000,35000,7000,2500000,4000000,450000,85000,460000,500000,6000,150000,350000,4000,72500,1200000,180000,400000,25000,50000,2000,45000,8000,120000,200000,40000,1200,15000,55000,3000,250000],[5,1,3,72,1,1,44,1,1351,12,24,17,46,13,6,1,2,1,2,6,8,1,1,1,2,1,4,2,6,1,2,2,1,1,2,26,18,12,2,2,1,7,6,4,28,4,6,6]]
明尼苏达州 [[7],[700,500,2000000,2500,1200000,12000000,16000,7000000,0,300000,425000,750,6000,30000,10000,22000000,10000000,9600000,600000,50000,4000,27000000,35000000,4000000,400000,5000000,6000000,3000,750000,2500000,2000,250000,11000000,38000000,3000000,20000,120000,1000,100000,5000,500000,1000000,60000,800,15000,200000,1500,1500000,900000],[1,3,1,3,1,2,1,1,1793,1,1,2,2,2,3,1,1,1,2,2,1,1,1,1,2,1,2,1,1,1,6,1,1,1,3,5,1,5,2,5,2,2,1,2,2,2,2,1,1]]
KANSAS [[7],[667,200,6000000,3400,80000,300000,18875,210000,0,45857,750000,37500000,10000,81150000,15000000,6400000,2570000,225000,59400,25000,5000,400000,7000000,4500000,2500000,6500000,200000,4500,70000,122500,2785,12000000,1900000,18200000,150000,1150000,27000000,2000,30000,2000000,250000000,75000,26000,1500,1500000,1000000,2500,100000,21600000,50000,335000,600000,175000,500000,160000,51000,40000,20000,15000,252500,7520,350000,250000,3400000,1000,338000,16000000,106000,4840000,305000,540000,337500,9800000,45000,12500,700000,4000000,71000,30000000,35000,3700000,22000,56000],[12,2,2,5,2,3,8,1,2751,7,2,1,37,1,1,1,1,2,5,12,33,8,1,1,1,2,10,1,5,2,7,1,4,1,5,1,1,9,11,4,1,5,2,6,4,8,2,23,1,44,2,3,2,3,1,1,1,18,5,2,5,1,7,1,25,1,1,3,1,1,1,2,6,1,1,2,1,1,1,3,1,1,1]]
NEW MEXICO [[7],[600,500,2500000,7000,1500,28000,40000,10000,0,500000,20000,1000,21000,70000,25000,3500000,200000,16500000,50000,100000,15000,4000,5000,2000],[1,3,1,1,1,1,1,7,466,1,7,4,1,1,2,1,1,1,1,2,1,4,10,8]]
KENTUCKY [[7],[600,200,700000,5000,400000,12000,15000,100000,0,60000,80000,1000,9000,20000,10000,50000,30000,300000,120000,25000,7000,3000,500000,11500000,75000,35000,8000,6000,150000,1500000,4000,56000,1911,250000,2500000,18000,45000,2000],[6,2,1,42,1,3,9,8,999,2,1,52,1,21,37,25,7,2,3,14,11,35,1,1,6,10,9,10,4,1,13,1,9,3,1,2,1,37]]
弗吉尼亚州 [[7],[536,500,125000,3000,100000,7250,8000,60000,0,40000,50000,956,6000,11500,7000,25000,15000,98000,70000,12000,4000,2000,120000,1000000,45000,16000,5000,3500,75000,175000,2500,30000,1000,80000,300000,10000,20000,1500],[7,11,1,48,2,2,2,1,1025,2,6,9,2,2,1,5,16,1,3,5,12,122,1,1,1,1,64,2,2,1,1,7,209,3,2,42,19,6]]
OREGON [[7],[5000,1000,60000,434000,20000,50000,100000,500000,0,1500000,20400000,6000,62600000],[8,2,1,1,1,1,3,1,401,1,1,1,1]]
ALASKA [[7],[5000,1000,25000,700000,12060,15000,100000,1600000,0,10000],[5,1,1,1,1,2,1,2,242,1]]
CONNECTICUT [[7],[5000,1000,2000000,0,50000,750000,6000],[1,1,1,142,1,1,1]]
NEVADA [[7],[5000,1000,200000,1000000,30000,40000,297000,5000000,0,10000],[4,2,1,1,1,1,1,1,148,3]]

转换预先存在的质心

以下示例演示了如何将预先存在的 T-Digest 质心转换为长期存储。 V 列包含每个质心的值，W 列是其权重（相对计数）。 然后，应用 tdigest() 聚合函数将表 DT 中的数据转换为内部表示形式，并使用 percentile_tdigest() 来演示如何查找 50 分位数的值。

let DT=datatable(V:real, W:long) [
    1.0, 1,
    2.0, 2
];
DT
| summarize TD=tdigest(V, W)
| project P50=percentile_tdigest(TD, 50)
P50
2