Amazon Redshift 將不再支援從修補程式 198 開始建立新的 Python UDFs。現有 Python UDF 將繼續正常運作至 2026 年 6 月 30 日。如需詳細資訊，請參閱[部落格文章](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)。

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# MEDIAN 函數
<a name="r_MEDIAN"></a>

計算值範圍的中值。忽略範圍內的 `NULL` 值。

MEDIAN 是採用連續分佈模型的反向分佈函數。

MEDIAN 是 [PERCENTILE\$1CONT](r_PERCENTILE_CONT.md) 的特殊情況。

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

```
MEDIAN(median_expression)
```

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

 *median\$1expression*   
函數運算的目標欄或表達式。

## 資料類型
<a name="r_MEDIAN-data-types"></a>

傳回類型取決於 *median\$1expression* 的資料類型。下表顯示每一個 *median\$1expression* 資料類型的傳回類型。

[\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/redshift/latest/dg/r_MEDIAN.html)

## 使用須知
<a name="r_MEDIAN-data-type-usage-notes"></a>

如果 *median\$1expression* 引數是以最大精確度 38 位數定義的 `DECIMAL` 資料類型，MEDIAN 可能會傳回不準確的結果或錯誤。如果 MEDIAN 函數的傳回值超過 38 位數，會將結果截斷為適合長度，導致精確度降低。在插補期間，如果中間結果超過最大精確度，則會發生數值溢位，且函數會傳回錯誤。為了避免這些情況，建議使用精確度較低的資料類型，或將 *median\$1expression* 引數轉換為較低精確度。

如果陳述式中多次呼叫會排序的彙總函數 (LISTAGG、PERCENTILE\$1CONT 或 MEDIAN)，則所有呼叫必須使用相同的 ORDER BY 值。請注意，MEDIAN 會對表達式值套用隱含的 order by。

例如，下列陳述式會傳回錯誤。

```
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
```

下列陳述式會成功執行。

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

## 範例
<a name="r_MEDIAN-examples"></a>

下列範例使用 TICKIT 範例資料庫。如需詳細資訊，請參閱[範本資料庫](c_sampledb.md)。

下列範例顯示 MEDIAN 產生與 PERCENTILE\$1CONT(0.5) 相同的結果。

```
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 |
+----------+---------+-----------------+--------+
```

下列範例會找出每個 sellerid 售出的中位數量。

```
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 |
+----------+--------+
```

若要驗證第一個 sellerid 的先前查詢結果，請使用下列範例。

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

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