MySQL で中央値を計算する最も簡単な (そしてできれば遅すぎない) 方法は何ですか? 私はAVG(x)平均を見つけるために使用しましたが、中央値を計算する簡単な方法を見つけるのに苦労しています. 今のところ、すべての行を PHP に返し、並べ替えを行ってから中央の行を選択していますが、単一の MySQL クエリでそれを行う簡単な方法がきっとあるはずです。
サンプルデータ:
id | val
--------
1 4
2 7
3 2
4 2
5 9
6 8
7 3
でソートするとvalが得られる2 2 3 4 7 8 9ため、中央値は であり4、対SELECT AVG(val)which ==5です。
MariaDB / MySQL の場合:
SELECT AVG(dd.val) as median_val
FROM (
SELECT d.val, @rownum:=@rownum+1 as `row_number`, @total_rows:=@rownum
FROM data d, (SELECT @rownum:=0) r
WHERE d.val is NOT NULL
-- put some where clause here
ORDER BY d.val
) as dd
WHERE dd.row_number IN ( FLOOR((@total_rows+1)/2), FLOOR((@total_rows+2)/2) );
Steve Cohenは、最初のパスの後、@rownum に行の総数が含まれることを指摘しています。これは中央値を決定するために使用できるため、2 回目のパスや結合は必要ありません。
またAVG(dd.val)、dd.row_number IN(...)偶数のレコードがある場合に中央値を正しく生成するために使用されます。理由:
SELECT FLOOR((3+1)/2),FLOOR((3+2)/2); -- when total_rows is 3, avg rows 2 and 2
SELECT FLOOR((4+1)/2),FLOOR((4+2)/2); -- when total_rows is 4, avg rows 2 and 3
コメントでオンラインで別の回答を見つけました：
ほぼすべての SQL の中央値:
SELECT x.val from data x, data y GROUP BY x.val HAVING SUM(SIGN(1-SIGN(y.val-x.val))) = (COUNT(*)+1)/2
列のインデックスが適切に作成され、そのインデックスがフィルター処理と並べ替えに使用されていることを確認してください。説明計画で確認します。
select count(*) from table --find the number of rows
「中央値」の行数を計算します。多分使用：median_row = floor(count / 2)。
次に、リストから選択します。
select val from table order by val asc limit median_row,1
これにより、必要な値だけを含む 1 つの行が返されます。
ジェイコブ
受け入れられた解決策が私のMySQLインストールでは機能せず、空のセットを返すことがわかりましたが、このクエリは私がテストしたすべての状況で機能しました:
SELECT x.val from data x, data y
GROUP BY x.val
HAVING SUM(SIGN(1-SIGN(y.val-x.val)))/COUNT(*) > .5
LIMIT 1
残念ながら、TheJacobTaylor の回答も velcrow の回答も、現在のバージョンの MySQL に対して正確な結果を返しません。
上記のベルクロの答えは近いですが、行数が偶数の結果セットについては正しく計算されません。中央値は、1) 奇数セットの中央値、または 2) 偶数セットの 2 つの中央値の平均として定義されます。
したがって、奇数セットと偶数セットの両方を処理するためにパッチを適用したベルクロのソリューションは次のとおりです。
SELECT AVG(middle_values) AS 'median' FROM (
SELECT t1.median_column AS 'middle_values' FROM
(
SELECT @row:=@row+1 as `row`, x.median_column
FROM median_table AS x, (SELECT @row:=0) AS r
WHERE 1
-- put some where clause here
ORDER BY x.median_column
) AS t1,
(
SELECT COUNT(*) as 'count'
FROM median_table x
WHERE 1
-- put same where clause here
) AS t2
-- the following condition will return 1 record for odd number sets, or 2 records for even number sets.
WHERE t1.row >= t2.count/2 and t1.row <= ((t2.count/2) +1)) AS t3;
これを使用するには、次の 3 つの簡単な手順に従います。
より速い方法を提案します。
行数を取得します。
SELECT CEIL(COUNT(*)/2) FROM data;
次に、ソートされたサブクエリで中央の値を取得します。
SELECT max(val) FROM (SELECT val FROM data ORDER BY val limit @middlevalue) x;
乱数の5x10e6データセットでこれをテストしたところ、10秒以内に中央値が見つかりました。
この mysql 統計関数をインストールして使用します: http://www.xarg.org/2012/07/statistical-functions-in-mysql/
その後、中央値を計算するのは簡単です：
SELECT median(val) FROM data;
MySQL ドキュメントのこのページのコメントには、次の提案があります。
-- (mostly) High Performance scaling MEDIAN function per group
-- Median defined in http://en.wikipedia.org/wiki/Median
--
-- by Peter Hlavac
-- 06.11.2008
--
-- Example Table:
DROP table if exists table_median;
CREATE TABLE table_median (id INTEGER(11),val INTEGER(11));
COMMIT;
INSERT INTO table_median (id, val) VALUES
(1, 7), (1, 4), (1, 5), (1, 1), (1, 8), (1, 3), (1, 6),
(2, 4),
(3, 5), (3, 2),
(4, 5), (4, 12), (4, 1), (4, 7);
-- Calculating the MEDIAN
SELECT @a := 0;
SELECT
id,
AVG(val) AS MEDIAN
FROM (
SELECT
id,
val
FROM (
SELECT
-- Create an index n for every id
@a := (@a + 1) mod o.c AS shifted_n,
IF(@a mod o.c=0, o.c, @a) AS n,
o.id,
o.val,
-- the number of elements for every id
o.c
FROM (
SELECT
t_o.id,
val,
c
FROM
table_median t_o INNER JOIN
(SELECT
id,
COUNT(1) AS c
FROM
table_median
GROUP BY
id
) t2
ON (t2.id = t_o.id)
ORDER BY
t_o.id,val
) o
) a
WHERE
IF(
-- if there is an even number of elements
-- take the lower and the upper median
-- and use AVG(lower,upper)
c MOD 2 = 0,
n = c DIV 2 OR n = (c DIV 2)+1,
-- if its an odd number of elements
-- take the first if its only one element
-- or take the one in the middle
IF(
c = 1,
n = 1,
n = c DIV 2 + 1
)
)
) a
GROUP BY
id;
-- Explanation:
-- The Statement creates a helper table like
--
-- n id val count
-- ----------------
-- 1, 1, 1, 7
-- 2, 1, 3, 7
-- 3, 1, 4, 7
-- 4, 1, 5, 7
-- 5, 1, 6, 7
-- 6, 1, 7, 7
-- 7, 1, 8, 7
--
-- 1, 2, 4, 1
-- 1, 3, 2, 2
-- 2, 3, 5, 2
--
-- 1, 4, 1, 4
-- 2, 4, 5, 4
-- 3, 4, 7, 4
-- 4, 4, 12, 4
-- from there we can select the n-th element on the position: count div 2 + 1
私はHackerRankで見つけた以下のコードを持っています。それは非常にシンプルで、あらゆるケースで機能します.
SELECT M.MEDIAN_COL FROM MEDIAN_TABLE M WHERE
(SELECT COUNT(MEDIAN_COL) FROM MEDIAN_TABLE WHERE MEDIAN_COL < M.MEDIAN_COL ) =
(SELECT COUNT(MEDIAN_COL) FROM MEDIAN_TABLE WHERE MEDIAN_COL > M.MEDIAN_COL );
上記のソリューションのほとんどは、テーブルの 1 つのフィールドに対してのみ機能します。クエリの多くのフィールドの中央値 (50 パーセンタイル) を取得する必要がある場合があります。
私はこれを使用します：
SELECT CAST(SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(
GROUP_CONCAT(field_name ORDER BY field_name SEPARATOR ','),
',', 50/100 * COUNT(*) + 1), ',', -1) AS DECIMAL) AS `Median`
FROM table_name;
上記の例の「50」を任意のパーセンタイルに置き換えることができ、非常に効率的です。
GROUP_CONCAT に十分なメモリがあることを確認してください。次のように変更できます。
SET group_concat_max_len = 10485760; #10MB max length
別のパラメーターでグループ化されたものから中央値を計算する必要がある人のために、ベルクロの答えから構築します。
SELECT grp_field, t1.val FROM (
SELECT grp_field, @rownum:=IF(@s = grp_field, @rownum + 1, 0) AS row_number,
@s:=IF(@s = grp_field, @s, grp_field) AS 秒, d.val
FROM データ d, (SELECT @rownum:=0, @s:=0) r
ORDER BY grp_field、d.val
) として t1 JOIN (
SELECT grp_field, count(*) as total_rows
FROM データ d
GROUP BY grp_field
) として t2
ON t1.grp_field = t2.grp_field
WHERE t1.row_number=floor(total_rows/2)+1;
ここにあるユーザー定義関数を使用できます。
MySQL に ROW_NUMBER がある場合、MEDIAN は次のようになります (この SQL Server クエリに触発されます)。
WITH Numbered AS
(
SELECT *, COUNT(*) OVER () AS Cnt,
ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY val) AS RowNum
FROM yourtable
)
SELECT id, val
FROM Numbered
WHERE RowNum IN ((Cnt+1)/2, (Cnt+2)/2)
;
IN は、エントリの数が偶数の場合に使用されます。
グループごとの中央値を見つけたい場合は、OVER 句で PARTITION BY グループだけを使用します。
ロブ
テーブルや追加の変数なしで効率的な私のコード：
SELECT
((SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(group_concat(val order by val), ',', floor(1+((count(val)-1) / 2))), ',', -1))
+
(SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(group_concat(val order by val), ',', ceiling(1+((count(val)-1) / 2))), ',', -1)))/2
as median
FROM table;
奇数の値のカウントを処理します - その場合、中央の 2 つの値の平均を示します。
SELECT AVG(val) FROM
( SELECT x.id, x.val from data x, data y
GROUP BY x.id, x.val
HAVING SUM(SIGN(1-SIGN(IF(y.val-x.val=0 AND x.id != y.id, SIGN(x.id-y.id), y.val-x.val)))) IN (ROUND((COUNT(*))/2), ROUND((COUNT(*)+1)/2))
) sq
完全な中央値をアーカイブする単一のクエリ:
SELECT
COUNT(*) as total_rows,
IF(count(*)%2 = 1, CAST(SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX( GROUP_CONCAT(val ORDER BY val SEPARATOR ','), ',', 50/100 * COUNT(*)), ',', -1) AS DECIMAL), ROUND((CAST(SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX( GROUP_CONCAT(val ORDER BY val SEPARATOR ','), ',', 50/100 * COUNT(*) + 1), ',', -1) AS DECIMAL) + CAST(SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX( GROUP_CONCAT(val ORDER BY val SEPARATOR ','), ',', 50/100 * COUNT(*)), ',', -1) AS DECIMAL)) / 2)) as median,
AVG(val) as average
FROM
data
SELECT
SUBSTRING_INDEX(
SUBSTRING_INDEX(
GROUP_CONCAT(field ORDER BY field),
',',
((
ROUND(
LENGTH(GROUP_CONCAT(field)) -
LENGTH(
REPLACE(
GROUP_CONCAT(field),
',',
''
)
)
) / 2) + 1
)),
',',
-1
)
FROM
table
上記は私のために働くようです。
Velcrowの答えの別のリフですが、単一の中間テーブルを使用し、行番号付けに使用される変数を利用してカウントを取得し、追加のクエリを実行して計算します。また、最初の行が行 0 になるようにカウントを開始し、単純に Floor と Ceil を使用して中央の行を選択できるようにします。
SELECT Avg(tmp.val) as median_val
FROM (SELECT inTab.val, @rows := @rows + 1 as rowNum
FROM data as inTab, (SELECT @rows := -1) as init
-- Replace with better where clause or delete
WHERE 2 > 1
ORDER BY inTab.val) as tmp
WHERE tmp.rowNum in (Floor(@rows / 2), Ceil(@rows / 2));
必要に応じて、ストアド プロシージャでこれを行うこともできます。
DROP PROCEDURE IF EXISTS median;
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE median (table_name VARCHAR(255), column_name VARCHAR(255), where_clause VARCHAR(255))
BEGIN
-- Set default parameters
IF where_clause IS NULL OR where_clause = '' THEN
SET where_clause = 1;
END IF;
-- Prepare statement
SET @sql = CONCAT(
"SELECT AVG(middle_values) AS 'median' FROM (
SELECT t1.", column_name, " AS 'middle_values' FROM
(
SELECT @row:=@row+1 as `row`, x.", column_name, "
FROM ", table_name," AS x, (SELECT @row:=0) AS r
WHERE ", where_clause, " ORDER BY x.", column_name, "
) AS t1,
(
SELECT COUNT(*) as 'count'
FROM ", table_name, " x
WHERE ", where_clause, "
) AS t2
-- the following condition will return 1 record for odd number sets, or 2 records for even number sets.
WHERE t1.row >= t2.count/2
AND t1.row <= ((t2.count/2)+1)) AS t3
");
-- Execute statement
PREPARE stmt FROM @sql;
EXECUTE stmt;
END//
DELIMITER ;
-- Sample usage:
-- median(table_name, column_name, where_condition);
CALL median('products', 'price', NULL);
2 つのクエリ アプローチを使用しました。
これらは関数 defn にラップされているため、1 回の呼び出しですべての値を返すことができます。
範囲が静的で、データが頻繁に変更されない場合は、毎回最初からクエリを実行するのではなく、これらの値を事前に計算して保存し、保存された値を使用する方が効率的かもしれません。
@bobの回答に基づいて、これはクエリを一般化し、いくつかの基準でグループ化された複数の中央値を返すことができるようにします。
たとえば、中古車の販売価格の中央値を、年月ごとにグループ化したものを考えてみてください。
SELECT
period,
AVG(middle_values) AS 'median'
FROM (
SELECT t1.sale_price AS 'middle_values', t1.row_num, t1.period, t2.count
FROM (
SELECT
@last_period:=@period AS 'last_period',
@period:=DATE_FORMAT(sale_date, '%Y-%m') AS 'period',
IF (@period<>@last_period, @row:=1, @row:=@row+1) as `row_num`,
x.sale_price
FROM listings AS x, (SELECT @row:=0) AS r
WHERE 1
-- where criteria goes here
ORDER BY DATE_FORMAT(sale_date, '%Y%m'), x.sale_price
) AS t1
LEFT JOIN (
SELECT COUNT(*) as 'count', DATE_FORMAT(sale_date, '%Y-%m') AS 'period'
FROM listings x
WHERE 1
-- same where criteria goes here
GROUP BY DATE_FORMAT(sale_date, '%Y%m')
) AS t2
ON t1.period = t2.period
) AS t3
WHERE
row_num >= (count/2)
AND row_num <= ((count/2) + 1)
GROUP BY t3.period
ORDER BY t3.period;
これが私のやり方です。もちろん、それをプロシージャに入れることもできます:-)
SET @median_counter = (SELECT FLOOR(COUNT(*)/2) - 1 AS `median_counter` FROM `data`);
SET @median = CONCAT('SELECT `val` FROM `data` ORDER BY `val` LIMIT ', @median_counter, ', 1');
PREPARE median FROM @median;
EXECUTE median;
変数を代入すると、変数を回避でき@median_counterます。
SET @median = CONCAT( 'SELECT `val` FROM `data` ORDER BY `val` LIMIT ',
(SELECT FLOOR(COUNT(*)/2) - 1 AS `median_counter` FROM `data`),
', 1'
);
PREPARE median FROM @median;
EXECUTE median;
中央値とパーセンタイルのソリューションが必要だったので、このスレッドの調査結果に基づいて、シンプルで非常に柔軟な関数を作成しました。自分のプロジェクトに簡単に組み込むことができる「既製の」関数を見つけたら、自分自身が幸せであることを知っているので、すぐに共有することにしました。
function mysql_percentile($table, $column, $where, $percentile = 0.5) {
$sql = "
SELECT `t1`.`".$column."` as `percentile` FROM (
SELECT @rownum:=@rownum+1 as `row_number`, `d`.`".$column."`
FROM `".$table."` `d`, (SELECT @rownum:=0) `r`
".$where."
ORDER BY `d`.`".$column."`
) as `t1`,
(
SELECT count(*) as `total_rows`
FROM `".$table."` `d`
".$where."
) as `t2`
WHERE 1
AND `t1`.`row_number`=floor(`total_rows` * ".$percentile.")+1;
";
$result = sql($sql, 1);
if (!empty($result)) {
return $result['percentile'];
} else {
return 0;
}
}
使用法は非常に簡単です。私の現在のプロジェクトの例:
...
$table = DBPRE."zip_".$slug;
$column = 'seconds';
$where = "WHERE `reached` = '1' AND `time` >= '".$start_time."'";
$reaching['median'] = mysql_percentile($table, $column, $where, 0.5);
$reaching['percentile25'] = mysql_percentile($table, $column, $where, 0.25);
$reaching['percentile75'] = mysql_percentile($table, $column, $where, 0.75);
...
MySQL で中央値を計算する簡単な方法
set @ct := (select count(1) from station);
set @row := 0;
select avg(a.val) as median from
(select * from table order by val) a
where (select @row := @row + 1)
between @ct/2.0 and @ct/2.0 +1;
セット内の年齢の中央値を決定するために必要な約 10 億行を含むデータベースがあります。10 億の行を並べ替えるのは難しいですが、見つけることができる個別の値 (年齢の範囲は 0 から 100 まで) を集計する場合は、このリストを並べ替えて、算術魔法を使用して、次のように必要なパーセンタイルを見つけることができます。
with rawData(count_value) as
(
select p.YEAR_OF_BIRTH
from dbo.PERSON p
),
overallStats (avg_value, stdev_value, min_value, max_value, total) as
(
select avg(1.0 * count_value) as avg_value,
stdev(count_value) as stdev_value,
min(count_value) as min_value,
max(count_value) as max_value,
count(*) as total
from rawData
),
aggData (count_value, total, accumulated) as
(
select count_value,
count(*) as total,
SUM(count(*)) OVER (ORDER BY count_value ROWS UNBOUNDED PRECEDING) as accumulated
FROM rawData
group by count_value
)
select o.total as count_value,
o.min_value,
o.max_value,
o.avg_value,
o.stdev_value,
MIN(case when d.accumulated >= .50 * o.total then count_value else o.max_value end) as median_value,
MIN(case when d.accumulated >= .10 * o.total then count_value else o.max_value end) as p10_value,
MIN(case when d.accumulated >= .25 * o.total then count_value else o.max_value end) as p25_value,
MIN(case when d.accumulated >= .75 * o.total then count_value else o.max_value end) as p75_value,
MIN(case when d.accumulated >= .90 * o.total then count_value else o.max_value end) as p90_value
from aggData d
cross apply overallStats o
GROUP BY o.total, o.min_value, o.max_value, o.avg_value, o.stdev_value
;
このクエリは、ウィンドウ関数 (ROWS UNBOUNDED PRECEDING を含む) をサポートするデータベースに依存しますが、それがない場合は、aggData CTE をそれ自体と結合し、以前のすべての合計を「累積」列に集計するのは簡単なことです。 value には、指定されたパーセンタイルが含まれます。上記のサンプルは、p10、p25、p50 (中央値)、p75、および p90 を計算します。
-クリス
これらのメソッドは、同じテーブルから 2 回選択します。ソース データが負荷の高いクエリから取得されたものである場合、これはクエリを 2 回実行しないようにする方法です。
select KEY_FIELD, AVG(VALUE_FIELD) MEDIAN_VALUE
from (
select KEY_FIELD, VALUE_FIELD, RANKF
, @rownumr := IF(@prevrowidr=KEY_FIELD,@rownumr+1,1) RANKR
, @prevrowidr := KEY_FIELD
FROM (
SELECT KEY_FIELD, VALUE_FIELD, RANKF
FROM (
SELECT KEY_FIELD, VALUE_FIELD
, @rownumf := IF(@prevrowidf=KEY_FIELD,@rownumf+1,1) RANKF
, @prevrowidf := KEY_FIELD
FROM (
SELECT KEY_FIELD, VALUE_FIELD
FROM (
-- some expensive query
) B
ORDER BY KEY_FIELD, VALUE_FIELD
) C
, (SELECT @rownumf := 1) t_rownum
, (SELECT @prevrowidf := '*') t_previd
) D
ORDER BY KEY_FIELD, RANKF DESC
) E
, (SELECT @rownumr := 1) t_rownum
, (SELECT @prevrowidr := '*') t_previd
) F
WHERE RANKF-RANKR BETWEEN -1 and 1
GROUP BY KEY_FIELD
場合によっては、中央値は次のように計算されます。
「中央値」は、数値を値順に並べたときの数値のリストの「中間」の値です。偶数セットの場合、中央値は 2 つの中間値の平均です。そのための簡単なコードを作成しました：
$midValue = 0;
$rowCount = "SELECT count(*) as count {$from} {$where}";
$even = FALSE;
$offset = 1;
$medianRow = floor($rowCount / 2);
if ($rowCount % 2 == 0 && !empty($medianRow)) {
$even = TRUE;
$offset++;
$medianRow--;
}
$medianValue = "SELECT column as median
{$fromClause} {$whereClause}
ORDER BY median
LIMIT {$medianRow},{$offset}";
$medianValDAO = db_query($medianValue);
while ($medianValDAO->fetch()) {
if ($even) {
$midValue = $midValue + $medianValDAO->median;
}
else {
$median = $medianValDAO->median;
}
}
if ($even) {
$median = $midValue / 2;
}
return $median;
返された $median が必要な結果になります:-)
次元別にグループ化された中央値:
SELECT your_dimension, avg(t1.val) as median_val FROM (
SELECT @rownum:=@rownum+1 AS `row_number`,
IF(@dim <> d.your_dimension, @rownum := 0, NULL),
@dim := d.your_dimension AS your_dimension,
d.val
FROM data d, (SELECT @rownum:=0) r, (SELECT @dim := 'something_unreal') d
WHERE 1
-- put some where clause here
ORDER BY d.your_dimension, d.val
) as t1
INNER JOIN
(
SELECT d.your_dimension,
count(*) as total_rows
FROM data d
WHERE 1
-- put same where clause here
GROUP BY d.your_dimension
) as t2 USING(your_dimension)
WHERE 1
AND t1.row_number in ( floor((total_rows+1)/2), floor((total_rows+2)/2) )
GROUP BY your_dimension;
この方法では、サブクエリなしで偶数カウントと奇数カウントの両方が含まれているようです。
SELECT AVG(t1.x)
FROM table t1, table t2
GROUP BY t1.x
HAVING SUM(SIGN(t1.x - t2.x)) = 0
正確な行数がわかれば、次のクエリを使用できます。
SELECT <value> AS VAL FROM <table> ORDER BY VAL LIMIT 1 OFFSET <half>
どこ<half> = ceiling(<size> / 2.0) - 1
create table med(id integer);
insert into med(id) values(1);
insert into med(id) values(2);
insert into med(id) values(3);
insert into med(id) values(4);
insert into med(id) values(5);
insert into med(id) values(6);
select (MIN(count)+MAX(count))/2 from
(select case when (select count(*) from
med A where A.id<B.id)=(select count(*)/2 from med) OR
(select count(*) from med A where A.id>B.id)=(select count(*)/2
from med) then cast(B.id as float)end as count from med B) C;
?column?
----------
3.5
(1 row)
また
select cast(avg(id) as float) from
(select t1.id from med t1 JOIN med t2 on t1.id!= t2.id
group by t1.id having ABS(SUM(SIGN(t1.id-t2.id)))=1) A;
ウィンドウ関数 row_number() を使用して、クエリに答えてメディアを見つけることができます
select val
from (select val, row_number() over (order by val) as rownumber, x.cnt
from data, (select count(*) as cnt from data) x) abc
where rownumber=ceil(cnt/2);
このソリューションのパフォーマンスをここに投稿された残りの回答と比較したことはありませんが、これが最も理解しやすく、中央値を計算するための数式の全範囲をカバーしていることがわかりました。つまり、このソリューションは、偶数番号と奇数番号のデータセットに対して十分に堅牢になります。
SELECT CASE
-- odd-numbered data sets:
WHEN MOD(COUNT(*), 2) = 1 THEN (SELECT median.<value> AS median
FROM
(SELECT t1.<value>
FROM (SELECT <value>,
ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY <value>) AS rownum
FROM <data>) t1,
(SELECT COUNT(*) AS num_records FROM <data>) t2
WHERE t1.rownum =(t2.num_records) / 2) as median)
-- even-numbered data sets:
ELSE (select (low_bound.<value> + up_bound.<value>) / 2 AS median
FROM
(SELECT t1.<value>
FROM (SELECT <value>,
ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY <value>) AS rownum
FROM <data>) t1,
(SELECT COUNT(*) AS num_records FROM <data>) t2
WHERE t1.rownum =(t2.num_records - 1) / 2) as low_bound,
(SELECT t1.<value>
FROM (SELECT <value>,
ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY <value>) AS rownum
FROM station) t1,
(SELECT COUNT(*) AS num_records FROM data) t2
WHERE t1.rownum =(t2.num_records + 1) / 2) as up_bound)
END
FROM <data>
以下のクエリは、偶数行または奇数行の両方で完璧に機能します。サブクエリでは、前後の行数が同じ値を見つけています。奇数行の場合、having 句は 0 と評価されます (前後の行数が同じであれば、符号は相殺されます)。
同様に、偶数行の場合、having 句は 2 つの行 (中央の 2 行) に対して 1 と評価されます。これは、前後の行数が (まとめて) 同じであるためです。
外側のクエリでは、単一の値 (奇数行の場合) または (偶数行の場合は 2 つの値) のいずれかを平均化します。
select avg(val) as median
from
(
select d1.val
from data d1 cross join data d2
group by d1.val
having abs(sum(sign(d1.val-d2.val))) in (0,1)
) sub
注: テーブルに重複する値がある場合は、上記の having 句を以下の条件に変更する必要があります。この場合、元の可能性である 0,1 以外の値が存在する可能性があります。以下の条件は、この条件を動的にし、重複の場合にも機能します。
having sum(case when d1.val=d2.val then 1 else 0 end)>=
abs(sum(sign(d1.val-d2.val)))
テーブル ステーションと列 lat_n の場合、中央値を取得する MySQL コードは次のとおりです。
set @rows := (select count(1) from station);
set @v1 := 0;
set @sql1 := concat('select lat_n into @v1 from station order by lat_n asc limit 1 offset ', ceil(@rows/2) - 1);
prepare statement1 from @sql1;
execute statement1;
set @v2 := 0;
set @sql2 := concat('select lat_n into @v2 from station order by lat_n asc limit 1 offset ', ceil((@rows + 1)/2) - 1);
prepare statement2 from @sql2;
execute statement2;
select (@v1 + @v2)/2;
set @r = 0;
select
case when mod(c,2)=0 then round(sum(lat_N),4)
else round(sum(lat_N)/2,4)
end as Med
from
(select lat_N, @r := @r+1, @r as id from station order by lat_N) A
cross join
(select (count(1)+1)/2 as c from station) B
where id >= floor(c) and id <=ceil(c)