PERCENT_RANK()不能计算中位数，它仅返回相对排名（0到1），不插值且不保证0.5存在；应使用PERCENTILE_CONT(0.5)配合GROUP BY或WITHIN GROUP。
PERCENT_RANK() 不能直接算中位数，它只返回相对排名（0 到 1 之间的值），不是分位数函数。想算分组中位数，请用 PERCENTILE_CONT(0.5)，别被名字带偏。
为什么 PERCENT_RANK() 不适合求中位数
PERCENT_RANK() 计算的是「当前行在分组内的相对位置」，公式为 (rank - 1) / (total_rows - 1)，首行永远是 0，末行永远是 1。它不保证 0.5 处有数据，也不做插值——哪怕某组只有 2 行，PERCENT_RANK() 也只会返回 0 和 1，中间没有 0.5 的行可取。
常见误用现象：
– 写 WHERE PERCENT_RANK() = 0.5 结果为空
– 试图用 AVG() 对 PERCENT_RANK() 接近 0.5 的行取值，逻辑错乱、结果不可靠
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PERCENT_RANK()是排名辅助函数，不是分位数计算工具 - 它对重复值的处理会导致多个行共享同一
PERCENT_RANK值（比如 [10,10,20] 中两个 10 都得 0.0），进一步破坏中位定位 - 即使你强行筛选
PERCENT_RANK() BETWEEN 0.49 AND 0.51，结果也依赖数据分布，不具确定性
SQL Server 正确做法：用 PERCENTILE_CONT(0.5) 配合 GROUP BY
SQL Server 2012+ 支持聚合式写法 PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY col)，可直接与 GROUP BY 共用，无需子查询或窗口函数绕路。
示例：按部门算薪资中位数
SELECT dept, PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY salary) AS median_salary FROM employees GROUP BY dept;
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ORDER BY salary必须存在，且列类型要是数值型或日期型；字符串排序会报错 - NULL 值自动被忽略，不影响计算；但如果整组全是 NULL，结果返回 NULL
- 该写法返回每组一个标量值（
float类型），无需DISTINCT或额外去重 - 不支持在同一个 SELECT 中混用非聚合列和这个函数，除非该列也在
GROUP BY中
当必须用窗口函数时：PERCENTILE_CONT OVER + DISTINCT
如果业务需要保留原始行并附带中位数（例如计算离差、Z-score），就得用窗口形式，但要注意去重逻辑。
错误写法：SELECT dept, PERCENTILE_CONT(0.5) OVER (PARTITION BY dept ORDER BY salary) FROM employees → 每行都出一个值，重复太多
正确写法（取每组唯一中位数）：
SELECT DISTINCT dept, PERCENTILE_CONT(0.5) OVER (PARTITION BY dept ORDER BY salary) AS median_salary FROM employees;
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DISTINCT是必须的，否则结果行数 = 原表行数 -
ORDER BY salary必须稳定：若 salary 有重复，建议加二级排序如ORDER BY salary, id，否则不同执行可能返回不同结果 - SQL Server 默认把 NULL 排在最前，可能导致中位数左偏；如需排除 NULL，先用
WHERE salary IS NOT NULL过滤 - 返回值是
float，若原字段为INT，业务上可能需要ROUND(..., 0)或CAST(... AS INT)
MySQL 或旧版 SQL Server 用户注意
如果你用的是 MySQL 8.0 或 SQL Server 2008 及更早版本，PERCENTILE_CONT 不可用，PERCENT_RANK() 更不能补位。此时唯一可靠路径是手动模拟：
- 用
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY group_col ORDER BY val)和COUNT(*) OVER (PARTITION BY group_col)算出中间位置 - 奇数行取第
(cnt + 1)/2行，偶数行取第cnt/2和cnt/2 + 1行再AVG() - 注意 NULL 要提前过滤，否则
ROW_NUMBER()仍会编号，但中位逻辑会失效
真正容易被忽略的点是：中位数不是“某个存在的值”，而是数学定义下的连续分布中心点；PERCENTILE_CONT(0.5) 的插值行为（如 [1,3] → 2.0）恰恰是它的设计目的，而非 bug。
