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
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)))
其他回答
最简单和快速的方法来计算中位数在mysql。
select x.col
from (select lat_n,
count(1) over (partition by 'A') as total_rows,
row_number() over (order by col asc) as rank_Order
from station ft) x
where x.rank_Order = round(x.total_rows / 2.0, 0)
MySQL文档中这一页的注释有以下建议:
-- (mostly) High Performance scaling MEDIAN function per group
-- Median defined in http://en.wikipedia.org/wiki/Median
--
-- by Peter Hlavac
-- 06.11.2008
--
-- Example Table:
DROP table if exists table_median;
CREATE TABLE table_median (id INTEGER(11),val INTEGER(11));
COMMIT;
INSERT INTO table_median (id, val) VALUES
(1, 7), (1, 4), (1, 5), (1, 1), (1, 8), (1, 3), (1, 6),
(2, 4),
(3, 5), (3, 2),
(4, 5), (4, 12), (4, 1), (4, 7);
-- Calculating the MEDIAN
SELECT @a := 0;
SELECT
id,
AVG(val) AS MEDIAN
FROM (
SELECT
id,
val
FROM (
SELECT
-- Create an index n for every id
@a := (@a + 1) mod o.c AS shifted_n,
IF(@a mod o.c=0, o.c, @a) AS n,
o.id,
o.val,
-- the number of elements for every id
o.c
FROM (
SELECT
t_o.id,
val,
c
FROM
table_median t_o INNER JOIN
(SELECT
id,
COUNT(1) AS c
FROM
table_median
GROUP BY
id
) t2
ON (t2.id = t_o.id)
ORDER BY
t_o.id,val
) o
) a
WHERE
IF(
-- if there is an even number of elements
-- take the lower and the upper median
-- and use AVG(lower,upper)
c MOD 2 = 0,
n = c DIV 2 OR n = (c DIV 2)+1,
-- if its an odd number of elements
-- take the first if its only one element
-- or take the one in the middle
IF(
c = 1,
n = 1,
n = c DIV 2 + 1
)
)
) a
GROUP BY
id;
-- Explanation:
-- The Statement creates a helper table like
--
-- n id val count
-- ----------------
-- 1, 1, 1, 7
-- 2, 1, 3, 7
-- 3, 1, 4, 7
-- 4, 1, 5, 7
-- 5, 1, 6, 7
-- 6, 1, 7, 7
-- 7, 1, 8, 7
--
-- 1, 2, 4, 1
-- 1, 3, 2, 2
-- 2, 3, 5, 2
--
-- 1, 4, 1, 4
-- 2, 4, 5, 4
-- 3, 4, 7, 4
-- 4, 4, 12, 4
-- from there we can select the n-th element on the position: count div 2 + 1
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
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)
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。
