適用於：
Microsoft Fabric 中的 SQL 分析端點與 Microsoft Fabric 中的倉庫
該 APPROX_MEDIAN 函數回傳非數值的約中位數，即第 50 百分位NULL 數。 你可以同時用作聚合函數和視窗（解析）函數：
- 總體使用量：回傳整個群組的近似中位數。
- 視窗使用：回傳每個分割的近似中位數，同時保留列級輸出。
Syntax
聚合函數語法：
APPROX_MEDIAN ( numeric_expression )
解析函數語法：
APPROX_MEDIAN ( numeric_expression ) OVER ( [ <partition_by_clause> ] )
引數
numeric_expression
計算出近似中位數的數值表達式。 支援的精確數值類型包括 int、 bigint、 decimalmoneysmallinttinyintnumericsmallmoney和 。 支援的近似數值類型有 float 和 real。
OVER 條款
partition_by_clause將子句產生FROM的結果集劃分為多個區塊，並對每個區塊套用函數。
如果你沒指定 partition_by_clause，函式會把查詢結果集的所有列當作一個分割區。
該OVER子句不支持 ORDER BY、 ROWS或 RANGE 。APPROX_MEDIAN
欲了解更多資訊，請參閱 SELECT - OVER 條款（Transact-SQL）。
傳回類型
傳回 float(53)。
備註
APPROX_MEDIAN 估計有序非NULL 輸入值的連續第50百分位數。 當你需要精確結果時，請使用 中位數 。
近似結果可能與精確 MEDIAN 結果略有差異，且因執行計畫與平行合併路徑而不同執行。
APPROX_MEDIAN 是不確定的。 如需詳細資訊，請參閱確定性與非確定性函式。
NULL 值會被忽略。 若所有輸入值皆為 NULL，或無列符合資格，則 APPROX_MEDIAN 返回 NULL。 當 ANSI_WARNINGS 是 ON時，消除 NULL 數值會產生標準的總體警告。
APPROX_MEDIAN 旨在降低延遲與記憶體使用量，相較於對大型資料集進行精確 MEDIAN 計算。
不支援 DISTINCT。 不支援字元、日期、時間和日期時間等表達式。
此功能APPROX_MEDIAN可在Fabric Data Warehouse及 Fabric 項目的 SQL 分析端點中取得。 這個APPROX_MEDIAN函式在 SQL Server、Azure SQL Database、Azure SQL 受控執行個體 或 Fabric 的 SQL 資料庫中都不被支援。
應用案例
用於 APPROX_MEDIAN 大型儀表板、探索性分析及群組報告，當精確估計足夠且查詢效能比精確中位數更重要時。 常見的例子包括近似中位數訂單值、服務延遲及遙測測量。
Examples
答： 計算一個總體近似中位數
此範例估計八個值的中位數。
SELECT APPROX_MEDIAN(value) AS ApproxMedianValue
FROM (VALUES (1), (2), (3), (4), (5), (6), (7), (8)) AS t(value);
結果接近精確的中位數， 4.5但可能略有差異。
B. 計算每個群組的近似中位數
此範例估算每個銷售區域的中位訂單金額。
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
此範例在估計中位數時忽略 NULL 了數值。
SELECT APPROX_MEDIAN(value) AS ApproxMedianValue
FROM (VALUES (1), (2), (NULL), (3), (4)) AS t(value);
若每個輸入值皆為 NULL，則函數返回 NULL。
D. 計算分割視窗近似中位數
此範例將每個服務的中位延遲相加到每個請求列。
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;