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# 近似百分位数函数
Approxt PERCENTILE 用于估计给定表达式或列的百分位数值，而不必对整个数据集进行排序。在需要快速了解大型数据集的分布或跟踪基于百分位数的指标的情况下，此函数非常有用，而无需执行精确的百分位数计算所产生的计算开销。但是，重要的是要了解速度和准确性之间的权衡，并根据用例的具体要求选择适当的容错能力。
## 语法
```
APPROX_PERCENTILE(expr, percentile [, accuracy])
```
## Arguments
*expr*
要估计其百分位数值的表达式或列。
它可以是单列、复杂表达式或列组合。
*percentile*
要估计的百分位数值，表示为 0 到 1 之间的值。
例如，0.5 将对应于第 50 个百分位数（中位数）。
*准确性*
一个可选参数，用于指定百分位估计值的所需精度。它是一个介于 0 和 1 之间的值，表示估计值的最大可接受相对误差。`accuracy`值越小，估计值越精确，但速度越慢。如果未提供此参数，则使用默认值（通常在 0.05 或 5% 左右）。
## 返回值
返回数字或 ANSI 间隔列 col 的近似百分位数，该列是有序 col 值中的最小值（从最小到最大排序），因此 col 值小于或等于该值的百分比不超过百分比。
百分比的值必须介于 0.0 和 1.0 之间。精度参数（默认值：10000）是一个正数字，它以牺牲内存为代价控制近似精度。
近似值的相对误差越`1.0/accuracy`高，精度值越高。
当百分比为数组时，百分比数组的每个值都必须介于 0.0 和 1.0 之间。在这种情况下，返回给定百分比数组下列 col 的近似百分位数组。
## 示例
以下查询估计`response_time`列的第 95 个百分位数，最大相对误差为 1% (0.01)。
```
SELECT APPROX_PERCENTILE(response_time, 0.95, 0.01) AS p95_response_time
FROM my_table;
```
以下查询估计了表中该`col`列的第 50、40 和第 10 个百分位数值。`tab`
```
SELECT approx_percentile(col, array(0.5, 0.4, 0.1), 100) FROM VALUES (0), (1), (2), (10) AS tab(col)
```
以下查询估计 col 列中值的第 50 个百分位数（中位数）。
```
SELECT approx_percentile(col, 0.5, 100) FROM VALUES (0), (6), (7), (9), (10) AS tab(col)
```