用MySQL计算中位数最简单(希望不会太慢)的方法是什么?我已经使用AVG(x)来寻找平均值，但我很难找到一个简单的方法来计算中位数。现在，我将所有的行返回到PHP，进行排序，然后选择中间的行，但是肯定有一些简单的方法可以在一个MySQL查询中完成它。
示例数据:
id | val
--------
1 4
2 7
3 2
4 2
5 9
6 8
7 3
对val排序得到2 2 3 4 7 8 9，因此中位数应该是4，而SELECT AVG(val) == 5。
当前回答
关心奇数的计数-给出中间两个值的平均值。
SELECT AVG(val) FROM
( SELECT x.id, x.val from data x, data y
GROUP BY x.id, x.val
HAVING SUM(SIGN(1-SIGN(IF(y.val-x.val=0 AND x.id != y.id, SIGN(x.id-y.id), y.val-x.val)))) IN (ROUND((COUNT(*))/2), ROUND((COUNT(*)+1)/2))
) sq
其他回答
我建议一个更快的方法。
获取行数:
SELECT CEIL(COUNT(*)/2);
然后取排序子查询的中间值:
SELECT max(val) FROM (SELECT val FROM data ORDER BY val limit @middlevalue);
我用5x10e6的随机数数据集进行了测试，它将在10秒内找到中位数。
如果MySQL有ROW_NUMBER，那么MEDIAN是(受SQL Server查询的启发):
WITH Numbered AS
(
SELECT *, COUNT(*) OVER () AS Cnt,
ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY val) AS RowNum
FROM yourtable
)
SELECT id, val
FROM Numbered
WHERE RowNum IN ((Cnt+1)/2, (Cnt+2)/2)
;
如果您有偶数个条目，则使用IN。
如果你想找到每个组的中位数，那么只需要在你的OVER子句中PARTITION BY组。
Rob
下面的查询对于奇数行和偶数行都非常有效。在子查询中，我们正在寻找前后行数相同的值。对于奇数行的情况，having子句的值将为0(前后相同的行数将抵消符号)。
类似地，对于偶数行，having子句对于两行(中间的两行)的计算结果为1，因为它们(总的来说)前后的行数相同。
在外层查询中，我们将平均出单个值(奇数行)或(偶数行2个值)。
select avg(val) as median
from
(
select d1.val
from data d1 cross join data d2
group by d1.val
having abs(sum(sign(d1.val-d2.val))) in (0,1)
) sub
注意:如果你的表有重复的值，上面的having子句应该更改为下面的条件。在这种情况下，可能有一些值超出了原来的可能性(0,1)下面的条件将使这个条件动态，并在重复的情况下工作。
having sum(case when d1.val=d2.val then 1 else 0 end)>=
abs(sum(sign(d1.val-d2.val)))
我的代码，高效，没有表或额外的变量:
SELECT
((SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(group_concat(val order by val), ',', floor(1+((count(val)-1) / 2))), ',', -1))
+
(SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(group_concat(val order by val), ',', ceiling(1+((count(val)-1) / 2))), ',', -1)))/2
as median
FROM table;
我发现这个答案非常有用——https://www.eversql.com/how-to-calculate-median-value-in-mysql-using-a-simple-sql-query/
SET @rowindex := -1;
SELECT
AVG(g.grade)
FROM
(SELECT @rowindex:=@rowindex + 1 AS rowindex,
grades.grade AS grade
FROM grades
ORDER BY grades.grade) AS g
WHERE
g.rowindex IN (FLOOR(@rowindex / 2) , CEIL(@rowindex / 2));
