percentile 和percentile_approx的区别是啥

`PERCENTILE` 和 `PERCENTILE_APPROX` 都是用于计算百分位数的函数，但是它们的实现方式不同。

`PERCENTILE` 函数在计算百分位数时，会按照给定的排序规则对数据进行排序，并且精确计算百分位数。

`PERCENTILE_APPROX` 函数则不会对所有数据进行排序，而是使用一种近似计算的方式来估算百分位数。具体来说，`PERCENTILE_APPROX` 函数会根据一些预设的参数（如样本数、误差范围等）来选择一个合适的近似算法，以达到在一定误差范围内估算百分位数的目的。

从性能上来说，`PERCENTILE_APPROX` 函数通常比 `PERCENTILE` 函数更快，因为它不需要对所有数据进行排序。但是在某些情况下，`PERCENTILE_APPROX` 函数可能会估算出不准确的结果，因此需要根据具体情况来选择使用哪个函数。

需要注意的是，不同的数据库系统中可能存在不同的百分位数函数，具体使用方式可能会有所不同。

相关问题

hive percentile_approx

在HiveSQL中，可以使用percentile()和percentile_approx()这两个函数来计算分位数。percentile()函数要求输入的字段必须是int类型的，而percentile_approx()函数则可以接受double类型的字段作为输入。

关于使用percentile()函数的方法，可以这样调用：percentile(col, p)，其中col是要计算分位数的字段，p是分位数的值。

而对于使用percentile_approx()函数，可以这样写：explode(percentile_approx(cast(col as double), array(0.05, 0.5, 0.95), 9999)) as percentile，其中col是要计算分位数的字段，array(0.05, 0.5, 0.95)是要计算的分位数列表，9999是抽样的大小。

percentile_approx函数

percentile_approx函数是一种用于计算近似百分位数的函数。它可以在大型数据集中快速计算近似的百分位数，而不需要完整地排序数据集。该函数采用两个参数：百分位数和一组值。它返回一个近似的百分位数，该数值是由内部算法计算出来的。在使用percentile_approx函数时，需要注意它只是一个估计值，并不是精确的百分位数。