SQL Group 中位值

SQL Group 中位值

在SQL中，GROUP BY语句用于对数据进行分组，可以对分组后的数据进行聚合操作，例如计算平均值、总和、最大值、最小值等。但有时候我们需要对分组后的数据取中位值，即数据集中的中间值。

本文将详细介绍如何在SQL中计算GROUP BY中的中位值，包括使用NTILE函数和自定义函数两种方法。

使用NTILE函数计算中位值

NTILE函数用于将有序数据集分隔成指定数量的桶，并对每个桶进行编号。我们可以利用NTILE函数将数据分成多个桶，然后找到位于中间位置的桶的中间值作为中位值。

假设我们有一个销售数据表sales，包含产品id、销售额、销售日期等字段。现在我们要按照产品id进行分组，计算每个产品的销售额中位值。

首先，我们使用NTILE函数将销售额按照产品id分成5个桶，并对每个桶进行编号：

SELECT
    product_id,
    sales_amount,
    NTILE(5) OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY sales_amount) AS bucket
FROM 
    sales;

运行以上SQL语句，得到如下结果：

接下来，我们计算每个产品的销售额中位值。首先，找出每个产品的桶数量：

WITH bucket_count AS (
    SELECT
        product_id,
        COUNT(DISTINCT NTILE(5) OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY sales_amount)) AS num_buckets
    FROM
        sales
    GROUP BY
        product_id
)

然后，根据桶数量找到中位值所在的桶，并计算中位值：

WITH bucket_count AS (
    SELECT
        product_id,
        COUNT(DISTINCT NTILE(5) OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY sales_amount)) AS num_buckets
    FROM
        sales
    GROUP BY
        product_id
),
median_values AS (
    SELECT
        product_id,
        sales_amount,
        NTILE(5) OVER (PARTITION BY product_id ORDER BY sales_amount) AS bucket
    FROM
        sales
)
SELECT
    product_id,
    AVG(sales_amount) AS median_value
FROM
    median_values
WHERE
    bucket = (num_buckets + 1) / 2
GROUP BY
    product_id;

运行以上SQL语句，即可得到每个产品的销售额中位值。

使用自定义函数计算中位值

除了NTILE函数，我们也可以通过自定义函数的方法来计算中位值。下面是一个用于计算中位值的自定义函数：

CREATE FUNCTION median_value(values INT[])
RETURNS INT AS BEGIN
    DECLARE n INT;
    DECLARE v INT;
    SELECT
        COUNT(*)
    INTO
        n
    FROM
        UNNEST(values);

    SELECT
        MAX(value)
    INTO
        v
    FROM
        unnest(values)
    ORDER BY value
    LIMIT 1 OFFSET n / 2 - 1;

    RETURN v;
END; LANGUAGE PLPGSQL;

以上函数接受一个整数数组作为参数，返回数组的中位值。接下来，我们可以在SQL语句中使用这个函数：

SELECT
    product_id,
    median_value(ARRAY_AGG(sales_amount)) AS median_value
FROM
    sales
GROUP BY
    product_id;

运行以上SQL语句，即可得到每个产品的销售额中位值。

总结

本文介绍了如何在SQL中计算GROUP BY中的中位值，包括使用NTILE函数和自定义函数两种方法。通过这些方法，我们可以方便地对分组后的数据计算中位值，帮助我们更好地分析数据和做出决策。

本文链接：http://so.lmcjl.com/news/13952/