通常，我们不仅需要为整个表计算Median，还需要为与ID相关的聚合计算Median。换句话说，计算表中每个ID的中位数，其中每个ID有许多记录。(良好的性能和工作在许多SQL +修复偶数和赔率的问题，更多关于不同的中值方法的性能https://sqlperformance.com/2012/08/t-sql-queries/median)

SELECT our_id, AVG(1.0 * our_val) as Median
FROM
( SELECT our_id, our_val, 
  COUNT(*) OVER (PARTITION BY our_id) AS cnt,
  ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY our_id ORDER BY our_val) AS rn
  FROM our_table
) AS x
WHERE rn IN ((cnt + 1)/2, (cnt + 2)/2) GROUP BY our_id;

希望能有所帮助

上面的大多数解决方案只适用于表中的一个字段，您可能需要获得查询中多个字段的中位数(第50百分位数)。

我用这个:

SELECT CAST(SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(
 GROUP_CONCAT(field_name ORDER BY field_name SEPARATOR ','),
  ',', 50/100 * COUNT(*) + 1), ',', -1) AS DECIMAL) AS `Median`
FROM table_name;

你可以将上面例子中的“50”替换为任何百分位数，这是非常有效的。

只要确保你有足够的内存给GROUP_CONCAT，你可以改变它:

SET group_concat_max_len = 10485760; #10MB max length

详情:http://web.performancerasta.com/metrics-tips-calculating-95th-99th-or-any-percentile-with-single-mysql-query/

SELECT 
    SUBSTRING_INDEX(
        SUBSTRING_INDEX(
            GROUP_CONCAT(field ORDER BY field),
            ',',
            ((
                ROUND(
                    LENGTH(GROUP_CONCAT(field)) - 
                    LENGTH(
                        REPLACE(
                            GROUP_CONCAT(field),
                            ',',
                            ''
                        )
                    )
                ) / 2) + 1
            )),
            ',',
            -1
        )
FROM
    table

上面的方法似乎对我有用。

不幸的是，无论是TheJacobTaylor还是velcrow的答案都不会返回当前版本MySQL的准确结果。

从上面来看，魔术贴的答案是接近的，但它不能正确计算具有偶数行数的结果集。中位数定义为1)奇数集上的中间数，或2)偶数集上两个中间数的平均值。

所以，这里是魔术贴的解决方案修补处理奇数和偶数集:

SELECT AVG(middle_values) AS 'median' FROM (
  SELECT t1.median_column AS 'middle_values' FROM
    (
      SELECT @row:=@row+1 as `row`, x.median_column
      FROM median_table AS x, (SELECT @row:=0) AS r
      WHERE 1
      -- put some where clause here
      ORDER BY x.median_column
    ) AS t1,
    (
      SELECT COUNT(*) as 'count'
      FROM median_table x
      WHERE 1
      -- put same where clause here
    ) AS t2
    -- the following condition will return 1 record for odd number sets, or 2 records for even number sets.
    WHERE t1.row >= t2.count/2 and t1.row <= ((t2.count/2) +1)) AS t3;

要使用它，请遵循以下3个简单步骤:

将上面代码中的“median_table”(出现2次)替换为您的表名 将“median_column”(3次)替换为您希望为其查找中位数的列名 如果你有一个WHERE条件，用WHERE条件替换“WHERE 1”(2次)

让我们创建一个名为numbers的示例表

这个答案是针对mysql数据库的

在postgres Sql中，它简单地使用per_cont函数

创建表数字( num INT, 频率整数 ）;

在数字表中插入值

插入数字 (7) 0 (1, 1), (2、3), (1) 3 (9,1), (1, 1), (2、3), (1) 3 (9,1);

——select * from numbers

作为递归num_frequency (num,frequency, i) （ 选择num,频率,1 从数字 UNION ALL 选择num,频率,i + 1 从num_frequency num_frequency的地方。I < num_frequency.frequency ）

select * (max(当numbers=lower_limit时，则num else null end)/2 +max(当数字=upper_limit时，则num else null end)/2)作为中位数 从( select *, total_number % 2, 情况下 当total_number%2=0时，total_number/2 Else (total_number+1)/2 end as lower_limit， 情况下 当total_number%2=0时，total_number/2+1 其他(total_number + 1) / 2 结束为upper_limit

从( Select *，max(numbers) over() as total_number from ( Select num,row_number() over(按num排序) 作为num_frequency中的数字 b) b) b)

我有一个包含大约10亿行的数据库，我们需要它来确定集合中的年龄中位数。对十亿行进行排序是困难的，但如果你将可以找到的不同值(年龄范围从0到100)聚合在一起，你可以对这个列表进行排序，并使用一些算术魔术来找到你想要的任何百分位数，如下所示:

with rawData(count_value) as
(
    select p.YEAR_OF_BIRTH
        from dbo.PERSON p
),
overallStats (avg_value, stdev_value, min_value, max_value, total) as
(
  select avg(1.0 * count_value) as avg_value,
    stdev(count_value) as stdev_value,
    min(count_value) as min_value,
    max(count_value) as max_value,
    count(*) as total
  from rawData
),
aggData (count_value, total, accumulated) as
(
  select count_value, 
    count(*) as total, 
        SUM(count(*)) OVER (ORDER BY count_value ROWS UNBOUNDED PRECEDING) as accumulated
  FROM rawData
  group by count_value
)
select o.total as count_value,
  o.min_value,
    o.max_value,
    o.avg_value,
    o.stdev_value,
    MIN(case when d.accumulated >= .50 * o.total then count_value else o.max_value end) as median_value,
    MIN(case when d.accumulated >= .10 * o.total then count_value else o.max_value end) as p10_value,
    MIN(case when d.accumulated >= .25 * o.total then count_value else o.max_value end) as p25_value,
    MIN(case when d.accumulated >= .75 * o.total then count_value else o.max_value end) as p75_value,
    MIN(case when d.accumulated >= .90 * o.total then count_value else o.max_value end) as p90_value
from aggData d
cross apply overallStats o
GROUP BY o.total, o.min_value, o.max_value, o.avg_value, o.stdev_value
;

这个查询取决于你的db支持窗口函数(包括ROWS UNBOUNDED precede)，但如果你没有，这是一个简单的事情，将aggData CTE与自身连接，并将所有先前的总数聚合到' cumulative '列，用于确定哪个值包含指定的预分词。上面的示例计算p10、p25、p50(中位数)、p75和p90。

屁股的