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 範圍函數
<a name="r_WF_MEDIAN"></a>

計算視窗或分割區內值範圍的中位數。忽略範圍中的 NULL 值。

MEDIAN 是採用連續分佈模型的反向分佈函數。

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

```
MEDIAN ( median_expression )
OVER ( [ PARTITION BY partition_expression ] )
```

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

 *median\_expression*   
此表達式 (例如欄名) 提供要決定中位數的值。表達式必須為數值或日期時間資料類型，或可隱含地轉換為這種資料類型。

OVER   
用於指定視窗分割的子句。OVER 子句不能包含視窗排序或視窗框規格。

PARTITION BY *partition\_expression*   
選用。此表達式針對 OVER 子句中的每一個群組，設定記錄範圍。

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

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


| 輸入類型 | 傳回類型 | 
| --- | --- | 
| INT2、INT4、INT8、NUMERIC、DECIMAL | DECIMAL | 
| FLOAT、DOUBLE | DOUBLE | 
| DATE | DATE | 

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

如果 *median\_expression* 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\_expression* 引數轉換為較低精確度。

例如，搭配 DECIMAL 引數的 SUM 函數傳回的預設精確度為 38 位數。結果的小數位數和引數的小數位數相同。因此，例如，DECIMAL(5,2) 欄的 SUM 會傳回 DECIMAL(38,2) 資料類型。

下列範例在 MEDIAN 函數的 *median\_expression* 引數中使用 SUM 函數。PRICEPAID 欄的資料類型是 DECIMAL (8,2)，所以 SUM 函數會傳回 DECIMAL(38,2)。

```
select salesid, sum(pricepaid), median(sum(pricepaid)) 
over() from sales where salesid < 10 group by salesid;
```

為了避免可能降低精確度或溢位錯誤，請將結果轉換為精確度較低的 DECIMAL 資料類型，如下列範例所示。

```
select salesid, sum(pricepaid), median(sum(pricepaid)::decimal(30,2)) 
over() from sales where salesid < 10 group by salesid;
```

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

 以下範例計算每一個賣方的銷售數量中位數：

```
select sellerid, qty, median(qty) 
over (partition by sellerid) 
from winsales
order by sellerid;


sellerid	qty	median
---------------------------
1		10	10.0
1		10	10.0
1		30	10.0
2		20	20.0
2		20	20.0
3		10	17.5
3		15	17.5
3		20	17.5
3		30	17.5
4		10	25.0
4		40	25.0
```

如需 WINSALES 資料表的描述，請參閱[範圍函數範例的範例資料表](c_Window_functions.md#r_Window_function_example)。