APPROX_PERCENTILE_DISC仅SQL Server 2022+支持，仅限聚合用法（WITHIN GROUP），不支持OVER()；排序列仅允许INT/BIGINT/SMALLINT/TINYINT/MONEY/SMALLMONEY/FLOAT/REAL/BIT；结果基于KLL算法非确定性，误差≤1.33%。
APPROX_PERCENTILE_DISC 只在 SQL Server 2022+ 中可用，且仅支持聚合用法（必须带 WITHIN GROUP），不支持窗口函数（不能加 OVER()）。
必须用聚合上下文，不能写 OVER()
和 PERCENTILE_DISC 不同，APPROX_PERCENTILE_DISC 在 SQL Server 2022 中完全不接受 OVER() 子句。你如果强行加上，会直接报错：Incorrect syntax near 'OVER'。
它只能配合 GROUP BY 使用，或者用于无分组的全局计算：
- ✅ 正确：用
GROUP BY department计算各部门近似中位数 - ✅ 正确：不写
GROUP BY，只算全表近似 P50 - ❌ 错误：写
OVER (PARTITION BY department)—— 语法不识别 - ❌ 错误：混用普通列和
APPROX_PERCENTILE_DISC却不GROUP BY—— 报错column must appear in the GROUP BY clause
排序列类型受限，不能是 DECIMAL 或 DATE
APPROX_PERCENTILE_DISC 对 ORDER BY 列的数据类型有硬性限制：只接受明确列出的数值类型。
以下类型会被拒绝并报错 The function 'APPROX_PERCENTILE_DISC' is not supported with the specified data type：
-
DECIMAL和NUMERIC（哪怕只是DECIMAL(10,2)） -
DATE、DATETIME、TIME等时间类型 -
VARCHAR、NVARCHAR（即使内容全是数字）
只允许这些类型（来自官方文档）：
-
INT、BIGINT、SMALLINT、TINYINT -
MONEY、SMALLMONEY、FLOAT、REAL -
BIT（但实际意义有限）
若原始列为 DECIMAL，需显式转成 FLOAT 或 INT（注意精度损失）：APPROX_PERCENTILE_DISC(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY CAST(sales_amount AS FLOAT))。
结果不稳定是设计使然，不是 bug
APPROX_PERCENTILE_DISC 基于 KLL 草图算法，每次执行可能返回不同值——哪怕数据、SQL 完全没变。
这不是环境或配置问题，而是预期行为。官方保证的是“基于排名的误差 ≤ 1.33%，置信度 99%”，不是结果确定性。
- 同一查询连续跑 10 次，可能得到 5 个不同结果（都在真实 P50 的 ±1.33% 排名误差内）
- 不能用于需要幂等输出的场景（如生成审计快照、对比测试基线）
- 若需稳定结果，必须降级用
PERCENTILE_DISC，哪怕慢一点
另外，NULL 值仍被自动忽略，这点和精确函数一致；但如果整列都是 NULL，函数返回 NULL，不会报错。
别和 PERCENTILE_DISC 混用在同一 SELECT 中
虽然语法上允许，但两者语义冲突：一个返回近似离散值，一个返回精确离散值，放在一起容易误导业务方以为“两个中位数应该接近”。实际上：
- 当数据量小（比如 APPROX_PERCENTILE_DISC 的误差可能反而比
PERCENTILE_DISC更大（因草图采样偏差） - 当存在大量重复值（如薪资集中在几个档位），
APPROX_PERCENTILE_DISC可能跳过高频值，选中低频边缘值 - 若报表需同时展示“精确中位数”和“近似中位数”，建议拆成两个独立查询，或加明确注释说明差异来源
最常被忽略的一点：APPROX_PERCENTILE_DISC 的性能优势只有在千万级以上数据、且服务器内存受限时才明显；小表上它未必更快，还多一层不确定性。
