MEDIAN不是标准SQL函数，主流数据库普遍不支持；PostgreSQL 14+用percentile_cont(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY col)计算分组中位数，MySQL 8.0+需用ROW_NUMBER()和COUNT()模拟，Oracle虽有MEDIAN()但不支持GROUP BY。
MEDIAN 函数在标准 SQL 中并不存在 —— 大多数主流数据库（如 MySQL、PostgreSQL 13 之前、SQL Server）根本不支持 MEDIAN 作为内置聚合函数。
只有少数系统原生支持：
- PostgreSQL 14+ 提供了
percentile_cont(0.5)作为中位数等价实现，但不是叫MEDIAN - Oracle 支持
MEDIAN()，但仅限单列、非分组场景，且不支持GROUP BY - BigQuery 和 Redshift 提供
APPROX_QUANTILES或PERCENTILE_CONT，但同样没有MEDIAN
所以，别在 WHERE 或 SELECT 里直接写 MEDIAN(col) —— 99% 情况下会报错：ERROR: function median(double precision) does not exist（PostgreSQL）、Unknown function 'MEDIAN'（MySQL/Spark SQL）
PostgreSQL 14+ 怎么算精确中位数？
用percentile_cont(0.5)，它返回连续分布下的第 50 百分位值（即中位数），支持 GROUP BY 和窗口用法：
SELECT dept, percentile_cont(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY salary) AS median_salary FROM employees GROUP BY dept;
注意三点：
-
WITHIN GROUP (ORDER BY ...)是必须的，不能省略括号和ORDER BY - 参数必须是
0.5，写50或'50%'都错 - 如果数据为空组，结果是
NULL，不会报错，但需业务侧判断是否可接受
MySQL 8.0+ 没有 MEDIAN，怎么手动算？
得靠行号模拟排序后取中间位置。常见写法是用ROW_NUMBER() 和总行数对比：
SELECT AVG(salary) AS median_salary
FROM (
SELECT salary,
ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY salary) AS rn,
COUNT(*) OVER () AS cnt
FROM employees
) t
WHERE rn IN (FLOOR((cnt + 1) / 2), CEIL((cnt + 1) / 2));
关键细节：
- 必须用
AVG()包一层，因为偶数行时要取中间两值的平均 -
FLOOR和CEIL确保奇偶统一处理，比如 cnt=4 → rn IN (2,3)；cnt=5 → rn IN (3,3) - 如果表很大，
OVER()窗口计算开销明显，比percentile_cont慢不少
SQLite 和旧版 PostgreSQL 怎么办？
这些系统连ROW_NUMBER 都不支持（SQLite 3.25+ 才有），只能靠子查询+计数硬算，性能差且易出错：
SELECT AVG(salary) FROM (
SELECT t1.salary
FROM employees AS t1
WHERE (
SELECT COUNT(*) FROM employees WHERE salary < t1.salary
) IN (
(SELECT (COUNT(*) - 1) / 2 FROM employees),
(SELECT COUNT(*) / 2 FROM employees)
)
);
问题很实际：
- 每行都触发两次相关子查询，N² 复杂度，万级数据就卡住
- 对重复值敏感：如果大量 salary 相同，
COUNT(*) WHERE salary < t1.salary可能跳过中位区间 - NULL 值默认被忽略，但没显式
WHERE salary IS NOT NULL就可能混入意外结果
中位数看着简单，但跨数据库实现差异极大；最易被忽略的是：排序依据字段存在 NULL 或大量重复值时，不同方法返回结果可能不一致 —— 别只测正例，一定要用含 NULL、全相同值、奇偶边界数据验证。
