MEDIAN()不是标准SQL函数，仅Oracle支持其聚合用法（如MEDIAN(salary) GROUP BY deptno），但不支持OVER窗口语法；PostgreSQL推荐PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP(ORDER BY value)配合GROUP BY；MySQL和SQL Server需用ROW_NUMBER()+COUNT()手动定位中间行计算。
MEDIAN() 不是标准 SQL 函数，绝大多数数据库（PostgreSQL、MySQL、SQL Server）都不支持 MEDIAN() 窗口或聚合用法——直接写会报错，比如 ERROR: function median() does not exist 或 Invalid column name 'median'。
Oracle 里能用 MEDIAN()，但仅限聚合，不能加 OVER
Oracle 是个例外：它原生支持 MEDIAN() 聚合函数，语法是 MEDIAN(salary)，配合 GROUP BY deptno 可直接出每组中位数。但它不接受 OVER (PARTITION BY ...)，所以无法在每行返回同组中位数（即“窗口式中位数”）。若硬要实现，得套子查询或 JOIN 回原表。另外注意：MEDIAN() 自动忽略 NULL，无需额外过滤。
PostgreSQL 推荐用 PERCENTILE_CONT(0.5) + GROUP BY
这是最接近语义、且结果精确的做法。但必须清楚：PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY value) 是聚合函数，不是窗口函数。它不能直接加 OVER，否则语法错误。
- 正确写法（每组一个中位数值）：
SELECT deptno, PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY salary) AS median_sal FROM emp GROUP BY deptno;
- 如果非要每行都带中位数（例如做同比计算），需用子查询或
LATERAL：SELECT e.*, m.median_sal FROM emp e JOIN (SELECT deptno, PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY salary) AS median_sal FROM emp GROUP BY deptno) m ON e.deptno = m.deptno;
- 排序时没写
NULLS LAST？可能把NULL排到中间位置，导致结果偏差——PERCENTILE_CONT虽忽略NULL计算，但ORDER BY的行为会影响实际参与排序的行集。
MySQL / SQL Server 必须手写逻辑：用 ROW_NUMBER() + COUNT()
核心思路是定位中间行号：对每组按值排序，算总行数 cnt，取第 FLOOR((cnt+1)/2) 和 CEILING((cnt+1)/2) 行的平均值（兼容奇偶）。
- 关键陷阱：
ROW_NUMBER()给重复值分配不同序号，RANK()则会并列跳号——选错会导致中位位置偏移。例如值为[1,2,2,3]，ROW_NUMBER()给出[1,2,3,4]，中位是第 2&3 行（即 2 和 2），平均仍是 2；但若用RANK()，结果是[1,2,2,4]，中间序号变成 2 和 3，就错了。 - 性能敏感点：没在
PARTITION BY group_col, value上建联合索引，ORDER BY排序会变慢，尤其数据量大时。 - 边界情况：某组只有一行且值为
NULL，最终结果就是NULL，不是 0 或默认值——别指望数据库自动补。
别盲目追求“每行都有中位数”
多数报表或 BI 场景真正需要的，只是每个分组一个中位数值。强行用窗口逻辑让每行重复输出，不仅增加计算开销，还容易让下游误以为该值可随行变化（比如拿去做 WHERE median_sal > 1000 过滤），而实际上它是静态聚合结果。更隐蔽的问题是：中位数对空值和重复值极其敏感，但很多手写方案连 NULL 过滤都没做，直接参与排序，结果已经失真了。
