SQL标准无MEDIAN()聚合函数，需用ROW_NUMBER()与COUNT() OVER()配合：先按组排序编号，再根据总行数奇偶性取中间一行或两行平均。
中位数不是聚合函数，不能直接 SELECT MEDIAN(col)
SQL 标准里压根没有 MEDIAN() 聚合函数（PostgreSQL 9.4+ 和 Oracle 12c+ 虽有，但行为不一致、不跨数据库兼容）。想在指定范围（比如按 category 分组，或 WHERE 筛出某时间段）内算中位数，必须靠窗口函数构造排序位置，再取中间行。核心思路是：先排序编号，再找「总行数一半」附近的位置。
用 ROW_NUMBER() 和 COUNT() OVER() 定位中间行
关键不是“平均两个中间值”，而是判断奇偶后动态选行。常见错误是直接用 PERCENT_RANK() 或 NTILE(2)，它们对重复值敏感，且边界处理不稳。
- 对每个分组（如
PARTITION BY category），用ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY value)给每行编连续序号（rn） - 同时用
COUNT(*) OVER (PARTITION BY category)得到该组总行数（cnt） - 中位数行满足：
rn = FLOOR((cnt + 1) / 2.0)（奇数）或rn IN (cnt/2, cnt/2 + 1)（偶数）——但更稳妥写法是统一用rn IN (FLOOR((cnt + 1)/2.0), CEIL((cnt + 1)/2.0))
示例（MySQL 8.0+/PostgreSQL）：
SELECT category, AVG(value) AS median
FROM (
SELECT category, value,
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY category ORDER BY value) AS rn,
COUNT(*) OVER (PARTITION BY category) AS cnt
FROM sales
WHERE sale_date BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-06-30'
) t
WHERE rn IN (FLOOR((cnt + 1)/2.0), CEIL((cnt + 1)/2.0))
GROUP BY category;
WHERE 范围前置过滤比窗口内过滤更高效
如果只想要某时间范围或某状态的中位数，务必把 WHERE 写在子查询最外层或窗口函数之前。写成 COUNT(*) OVER (PARTITION BY x WHERE condition) 是错的——WHERE 不能出现在窗口定义里。
- ✅ 正确：先
WHERE sale_date >= '2024-01-01'，再开窗口 - ❌ 错误：试图在
OVER (PARTITION BY x)里加WHERE，语法报错 - ⚠️ 注意：若用
FILTER (WHERE ...)（PostgreSQL 特有），仅适用于聚合函数，不适用于ROW_NUMBER()这类排序函数
NULL 值和重复值会直接影响结果位置
ORDER BY value 默认把 NULL 排在最前（SQL 标准），但 MySQL 和 SQL Server 可能排最后，导致 ROW_NUMBER() 编号偏移。重复值不会让 ROW_NUMBER() 并列，它强制给唯一序号（比如两个 100 都排第3和第4），这反而是优点——避免中位数被相同值“挤”偏。
- 保险做法：显式声明
ORDER BY value NULLS LAST（PostgreSQL/Oracle）或在 MySQL 中用ORDER BY value IS NULL, value - 若业务要求忽略
NULL，必须提前WHERE value IS NOT NULL，否则COUNT(*) OVER会把NULL算进总数，但排序时又参与占位，造成位置错乱
真正麻烦的是业务语义：中位数要不要包含 NULL？是否视重复值为同一档？这些得由需求定，窗口函数只负责忠实执行排序逻辑。
