SQL中位数需手动实现，主流方案是窗口函数ROW_NUMBER()配合COUNT()计算中间位置，再取平均；注意NULL过滤、空部门处理及索引优化以提升性能。
中位数在SQL里没有直接函数，得自己构造
标准SQL不提供 MEDIAN() 函数（PostgreSQL 14+ 和 Oracle 12c+ 是例外），MySQL、SQL Server、SQLite 都得靠排序+行号模拟。核心思路是：对每个部门的薪资升序排列，取中间位置的值；若行数为偶数，则取中间两个数的平均值。
常见错误是直接用 AVG() 或 PERCENTILE_CONT(0.5) 却忽略数据库版本支持——比如 MySQL 8.0 之前根本不认 PERCENTILE_CONT，强行写会报 Unknown function 'PERCENTILE_CONT'。
- MySQL 8.0+ 可用
PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY salary)，但必须配合GROUP BY dept - PostgreSQL 推荐用
PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY salary)，原生支持且稳定 - SQL Server 2022+ 支持
PERCENTILE_CONT，旧版只能用ROW_NUMBER()+ 子查询 - SQLite 完全没内置方案，必须用自连接或窗口函数模拟（需 3.25+）
用窗口函数手动算中位数（兼容多数版本）
这是最通用的写法，适用于 MySQL 8.0+、PostgreSQL、SQL Server 2012+。关键是用 ROW_NUMBER() 标出行号，再用 COUNT(*) OVER (PARTITION BY dept) 算出每部门总人数，最后筛选出中间行。
注意：不能只取 rn = (cnt + 1) / 2，因为偶数行时要取两行平均。正确逻辑是让 rn 落在 FLOOR((cnt + 1) / 2.0) 和 CEILING((cnt + 1) / 2.0) 之间。
SELECT dept,
AVG(salary) AS median_salary
FROM (
SELECT dept,
salary,
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY dept ORDER BY salary) AS rn,
COUNT(*) OVER (PARTITION BY dept) AS cnt
FROM employees
) t
WHERE rn IN (FLOOR((cnt + 1) / 2.0), CEILING((cnt + 1) / 2.0))
GROUP BY dept;计算部门间中位数差异时，别漏掉NULL和空部门
如果某部门没数据，GROUP BY dept 后该部门直接消失，后续做差时容易误判为“差异为0”。更危险的是薪资字段含 NULL——ORDER BY salary 会把 NULL 排在最前或最后（取决于DB设置），导致中位数偏移。
- 务必加
WHERE salary IS NOT NULL过滤，尤其当表有历史脏数据时 - 若需保留空部门，得用
LEFT JOIN或预生成部门列表，不能只依赖employees表 - 比较两个部门中位数差异，建议用
ABS(med_a - med_b)，避免符号干扰解读
性能敏感场景下，避免在大表上反复排序
对百万级员工表按部门+薪资排序，每次查询都触发全量窗口计算，响应可能超2秒。真实业务中，中位数很少实时变动，更适合预计算后存入汇总表。
例如建一张 dept_salary_stats 表，每天凌晨用定时任务更新：INSERT ... SELECT ... PERCENTILE_CONT(0.5) ... GROUP BY dept。应用层查差异时直接 JOIN 这张表，速度能提升一个数量级。
另外，dept 和 salary 字段一定要有联合索引：CREATE INDEX idx_dept_salary ON employees(dept, salary);，否则窗口函数内部排序无法利用索引。
