适用于：
Microsoft Fabric 中的 SQL 分析终结点和 Microsoft Fabric 中的仓库
该 APPROX_MEDIAN 函数返回的非数值值的约中位数或第50百分位NULL 数。 可以将它用作聚合函数和窗口（分析）函数：
- 总用量：返回整个组的近似中位数。
- 窗口使用：返回每个分区的近似中位数，同时保持行级输出。
Syntax
聚合函数语法：
APPROX_MEDIAN ( numeric_expression )
分析函数语法：
APPROX_MEDIAN ( numeric_expression ) OVER ( [ <partition_by_clause> ] )
Arguments
numeric_expression
计算其近似中位数的数值表达式。 支持的精确数值类型有 int、 bigint、 smallint、 moneytinyintnumericdecimalsmallmoney和 。 支持的近似数值类型有 float 和 real。
OVER 子句
partition_by_clause将子句生成的FROM结果集划分为分区，并将函数应用于每个分区。
如果你没有指定 partition_by_clause，函数会把查询结果集的所有行当作一个分区。
该OVER子句不支持，ROWS也RANGE不支持ORDER BY。APPROX_MEDIAN
有关详细信息，请参阅 SELECT - OVER 子句（Transact-SQL）。
返回类型
返回 float(53)。
Remarks
APPROX_MEDIAN 估计有序非NULL 输入值的连续第50百分位数。 需要精确结果时使用 中位数 。
近似结果可能与精确 MEDIAN 结果略有不同，且由于执行计划和并行合并路径的不同，不同执行过程也可能有所不同。
APPROX_MEDIAN 具有不确定性。 有关详细信息，请参阅确定性函数和不确定性函数。
NULL 值将被忽略。 如果所有输入值均为 NULL，或无行符合条件，则 APPROX_MEDIAN 返回 NULL。 当 ANSI_WARNINGS 时 ON，消除 NULL 值产生标准汇总警告。
APPROX_MEDIAN 旨在降低延迟和内存占用，相较于对大型数据集进行精确 MEDIAN 计算。
不支持 DISTINCT。 不支持字符、日期、时间和日期时间表达。
该APPROX_MEDIAN功能可在Fabric Data Warehouse和Fabric项的SQL分析端点中获得。 该APPROX_MEDIAN功能在 SQL Server、Azure SQL 数据库、Azure SQL 托管实例 或 Fabric 中的 SQL 数据库中都不支持。
用例
用于 APPROX_MEDIAN 大型仪表盘、探索性分析和分组报告，当精确估计足够且查询性能比精确中位数更重要时。 常见的例子包括近似中位数订单值、服务延迟和遥测测量。
Examples
A. 计算一个总体近似中位数
这个例子估计了八个数值的中位数。
SELECT APPROX_MEDIAN(value) AS ApproxMedianValue
FROM (VALUES (1), (2), (3), (4), (5), (6), (7), (8)) AS t(value);
结果接近的 4.5中位数，但可以略有变化。
B. 计算每个组的近似中位数
本例估算了每个销售区域的中位订单金额。
WITH SalesOrders AS (
SELECT *
FROM (VALUES
('North', 120.00),
('North', 220.00),
('North', 320.00),
('South', 150.00),
('South', 250.00),
('South', 450.00)
) AS v(region, order_amount)
)
SELECT
region,
APPROX_MEDIAN(order_amount) AS ApproxMedianOrderAmount
FROM SalesOrders
GROUP BY region;
C. 忽略NULL值
本例在估计中位数时忽略 NULL 了数值。
SELECT APPROX_MEDIAN(value) AS ApproxMedianValue
FROM (VALUES (1), (2), (NULL), (3), (4)) AS t(value);
如果每个输入值都是 NULL，函数返回 NULL。
D. 计算一个分区窗口近似中位数
该示例将每个请求行的每个服务的近似中位延迟相加。
WITH ServiceLatency AS (
SELECT *
FROM (VALUES
('Checkout', 'req-001', 180),
('Checkout', 'req-002', 220),
('Checkout', 'req-003', 260),
('Search', 'req-010', 90),
('Search', 'req-011', 110),
('Search', 'req-012', 130)
) AS v(service, request_id, latency_ms)
)
SELECT
service,
request_id,
latency_ms,
APPROX_MEDIAN(latency_ms) OVER (PARTITION BY service) AS ServiceApproxMedianLatency
FROM ServiceLatency;