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我有以下运行良好的 MySQL 查询：

select 
    count(*) as `# of Data points`, 
    name, 
    max((QNTY_Sell/QNTYDelivered)*1000) as `MAX Thousand Price`,
    min((QNTY_Sell/QNTYDelivered)*1000) as `MIN Thousand Price`,
    avg((QNTY_Sell/QNTYDelivered)*1000) as `MEAN Thousand Price` 
from 
    table_name 
where 
    year(date) >= 2012 and 
    name like "%the_name%" and 
    QNTYDelivered > 0 and 
    QNTY_Sell > 0 
group by name 
order by name;

现在我还希望添加一个结果列，它为我提供每行数据的 MEDIAN。在SELECT这个完美的世界中，这看起来像这样：

median((QNTY_Sell/QNTYDelivered)*1000) as `MEDIAN Thousand Price`

在 Google 中搜索 MySQL 中值函数让我得到了这个答案，如果您对整个表的数据集的中值感兴趣，这似乎没问题： Simple way to calculate median with MySQL

这里的区别是我按name列对表中的数据进行分组，并希望获得按此列分组的每一行数据的中位数。

有谁知道允许我这样做的绝妙技巧？

谢谢！

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2 回答 2

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即使没有内置的中值函数，您也可以在 MySQL 中使用 GROUP BY 计算中值。

考虑下表：

Acrington   200.00
Acrington   200.00
Acrington   300.00
Acrington   400.00
Bulingdon   200.00
Bulingdon   300.00
Bulingdon   400.00
Bulingdon   500.00
Cardington  100.00
Cardington  149.00
Cardington  151.00
Cardington  300.00
Cardington  300.00

对于每一行，您可以计算较少的相似项目的数量。您还可以计算有多少值小于或等于：

name        v       <   <=
Acrington   200.00  0   2
Acrington   200.00  0   2
Acrington   300.00  2   3
Acrington   400.00  3   4
Bulingdon   200.00  0   1
Bulingdon   300.00  1   2
Bulingdon   400.00  2   3
Bulingdon   500.00  3   4
Cardington  100.00  0   1
Cardington  149.00  1   2
Cardington  151.00  2   3
Cardington  300.00  3   5
Cardington  300.00  3   5

有查询

SELECT name,v, (SELECT COUNT(1) FROM sale WHERE v<o.v AND name=o.name) as ls
             , (SELECT COUNT(1) FROM sale WHERE v<=o.v AND name=o.name) as lse
  FROM sale o

当小于或等于计数是项目数的一半时，将出现中值

  • 阿克灵顿有 4 个项目。其中一半是 2，它在 0..2 范围内（对应于 200.00），也在 2..3 范围内（对应于 300.00）

  • Bullingdon也有 4 个项目。2 在 1..2（值 300.00）和 2..3（值 400.00）范围内

  • 卡丁顿有 5 个项目。值 2.5 介于 2 和 3 之间，对应于 Cardington 151。

中值是由以下函数返回的最小值和最大值的平均值：

SELECT cs.name,v
   FROM
   (SELECT name,v, (SELECT COUNT(1) FROM sale WHERE v<o.v AND name=o.name) as ls
                 , (SELECT COUNT(1) FROM sale WHERE v<=o.v AND name=o.name) as lse
      FROM sale o) cs JOIN
   (SELECT name,COUNT(1)*.5 as cn
      FROM sale
      GROUP BY name) cc ON cs.name=cc.name
 WHERE cn between ls and lse

这使：

Acrington   200.00
Acrington   200.00
Acrington   300.00
Bulingdon   300.00
Bulingdon   400.00
Cardington  151.00

最后我们可以得到中位数：

SELECT name,(MAX(v)+MIN(v))/2 FROM
(SELECT cs.name,v
   FROM
   (SELECT name,v, (SELECT COUNT(1) FROM sale WHERE v<o.v AND name=o.name) as ls
                 , (SELECT COUNT(1) FROM sale WHERE v<=o.v AND name=o.name) as lse
      FROM sale o) cs JOIN
   (SELECT name,COUNT(1)*.5 as cn
      FROM sale
     GROUP BY name) cc ON cs.name=cc.name
 WHERE cn between ls and lse
 ) AS medians
GROUP BY name

给予

Acrington   250.000000
Bulingdon   350.000000
Cardington  151.000000
于 2014-05-06T02:07:50.347 回答
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我发现这样做的唯一方法是通过字符串操作：创建所有值
的GROUP_CONCAT列表，然后缩进取SUBSTRING_INDEX中值

SELECT
    count(*) AS `# of Data points`,
    name,
    max((QNTY_Sell/QNTYDelivered)*1000) AS `MAX Thousand Price`,
    min((QNTY_Sell/QNTYDelivered)*1000) AS `MIN Thousand Price`,
    avg((QNTY_Sell/QNTYDelivered)*1000) AS `MEAN Thousand Price`
  , CASE (count(*) % 2)
    WHEN 1 THEN SUBSTRING_INDEX(
      SUBSTRING_INDEX(
        group_concat((QNTY_Sell/QNTYDelivered)*1000 
                      ORDER BY (QNTY_Sell/QNTYDelivered)*1000 SEPARATOR ',')
      , ',', (count(*) + 1) / 2)
    , ',', -1)
    ELSE (SUBSTRING_INDEX(
      SUBSTRING_INDEX(
        group_concat((QNTY_Sell/QNTYDelivered)*1000 
                      ORDER BY (QNTY_Sell/QNTYDelivered)*1000 SEPARATOR ',')
      , ',', count(*) / 2)
    , ',', -1)
  + SUBSTRING_INDEX(
      SUBSTRING_INDEX(
        group_concat((QNTY_Sell/QNTYDelivered)*1000 
                      ORDER BY (QNTY_Sell/QNTYDelivered)*1000 SEPARATOR ',')
      , ',', (count(*) + 1) / 2)
    , ',', -1)) / 2
    END median
FROM
    sales
WHERE
    year(date) >= 2012 AND
    name LIKE "%art.%" AND
    QNTYDelivered > 0 AND
    QNTY_Sell > 0
GROUP BY name
ORDER BY name;

需要 CASE 来检查我们是否有一个具有奇数个值的中值，或两个具有偶数个值的中值，在第二种情况下，中值是所建立的两个值的平均值。

SQLFiddle

于 2014-04-08T10:32:44.983 回答