Amazon Redshift は、パッチ 198 以降、新しい Python UDF の作成をサポートしなくなります。既存の Python UDF は、2026 年 6 月 30 日まで引き続き機能します。詳細については、[ブログ記事](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)を参照してください。

# MEDIAN 関数
<a name="r_MEDIAN"></a>

値の範囲の中央値を計算します。範囲内の `NULL` 値は無視されます。

MEDIAN は、連続型分散モデルを前提とする逆分散関数です。

MEDIAN は [PERCENTILE\_CONT](r_PERCENTILE_CONT.md) の特殊なケースです。

## 構文
<a name="r_MEDIAN-synopsis"></a>

```
MEDIAN(median_expression)
```

## 引数
<a name="r_MEDIAN-arguments"></a>

 *median\_expression*   
関数の対象となる列または式。

## データ型
<a name="r_MEDIAN-data-types"></a>

戻り値の型は、データ型 *median\_expression* によって決まります。次の表は、各 *median\_expression* 式のデータ型に対応する戻り型を示しています。


| Input type | 戻り型 | 
| --- | --- | 
| INT2, INT4, INT8, NUMERIC, DECIMAL | DECIMAL | 
| FLOAT, DOUBLE | DOUBLE | 
| DATE | DATE | 
| TIMESTAMP | TIMESTAMP | 
| TIMESTAMPTZ | TIMESTAMPTZ | 

## 使用に関する注意事項
<a name="r_MEDIAN-data-type-usage-notes"></a>

*median\_expression* 引数が `DECIMAL` データ型であり、その最大精度が 38 桁である場合、MEDIAN が不正確な結果またはエラーを返す可能性があります。MEDIAN 関数の戻り値が 38 桁を超える場合、結果は 38 桁までとなり、39 桁以降は切り捨てられるため、精度が失われます。補間中に中間結果が最大精度を超えた場合には、数値オーバーフローが発生し、この関数はエラーを返します。このような状態を回避するため、精度が低いデータ型を使用するか、*median\_expression* 引数を低い精度にキャストすることをお勧めします。

ステートメントにソートベースの集計関数 (LISTAGG、PERCENTILE\_CONT、または MEDIAN) に対する複数の呼び出しが含まれる場合、すべて同じ ORDER BY 値を使用する必要があります。MEDIAN では、式の値による暗黙的な順序が適用されることに注意してください。

例えば、次のステートメントはエラーを返します。

```
SELECT TOP 10 salesid, SUM(pricepaid), 
PERCENTILE_CONT(0.6) WITHIN GROUP(ORDER BY salesid),
MEDIAN(pricepaid)
FROM sales 
GROUP BY salesid, pricepaid;

An error occurred when executing the SQL command:
SELECT TOP 10 salesid, SUM(pricepaid), 
PERCENTILE_CONT(0.6) WITHIN GROUP(ORDER BY salesid),
MEDIAN(pricepaid)
FROM sales 
GROUP BY salesid, pricepaid;

ERROR: within group ORDER BY clauses for aggregate functions must be the same
```

次のステートメントは正常に実行されます。

```
SELECT TOP 10 salesid, SUM(pricepaid), 
PERCENTILE_CONT(0.6) WITHIN GROUP(ORDER BY salesid),
MEDIAN(salesid)
FROM sales 
GROUP BY salesid, pricepaid;
```

## 例
<a name="r_MEDIAN-examples"></a>

次の例では、TICKIT サンプルデータを使用します。詳細については、「[サンプルデータベース](c_sampledb.md)」を参照してください。

以下は、MEDIAN が PERCENTILE\_CONT(0.5) と同じ結果を生成する例です。

```
SELECT TOP 10 DISTINCT sellerid, qtysold, 
PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP(ORDER BY qtysold),
MEDIAN(qtysold) 
FROM sales
GROUP BY sellerid, qtysold;

+----------+---------+-----------------+--------+
| sellerid | qtysold | percentile_cont | median |
+----------+---------+-----------------+--------+
|        2 |       2 |               2 |      2 |
|       26 |       1 |               1 |      1 |
|       33 |       1 |               1 |      1 |
|       38 |       1 |               1 |      1 |
|       43 |       1 |               1 |      1 |
|       48 |       2 |               2 |      2 |
|       48 |       3 |               3 |      3 |
|       77 |       4 |               4 |      4 |
|       85 |       4 |               4 |      4 |
|       95 |       2 |               2 |      2 |
+----------+---------+-----------------+--------+
```

次の例では、各 sellerid の平均販売数量を求めます。

```
SELECT sellerid, 
MEDIAN(qtysold)
FROM sales
GROUP BY sellerid
ORDER BY sellerid
LIMIT 10;

+----------+--------+
| sellerid | median |
+----------+--------+
|        1 |    1.5 |
|        2 |      2 |
|        3 |      2 |
|        4 |      2 |
|        5 |      1 |
|        6 |      1 |
|        7 |    1.5 |
|        8 |      1 |
|        9 |      4 |
|       12 |      2 |
+----------+--------+
```

最初の sellerid に対する前回のクエリの結果を検証するには、次の例を使用します。

```
SELECT qtysold 
FROM sales 
WHERE sellerid=1;

+---------+
| qtysold |
+---------+
|       2 |
|       1 |
+---------+
```