MySQL로 중앙값을 계산하는 간단한 방법
MySQL로 중앙값을 계산하는 가장 간단한 방법은 무엇입니까? AVG(x)평균을 구하는 데 사용 했지만 중간 값을 계산하는 간단한 방법을 찾는 데 어려움을 겪고 있습니다. 지금은 모든 행을 PHP로 반환하고 정렬 한 다음 중간 행을 선택하지만 단일 MySQL 쿼리에서 간단한 행을 수행해야합니다.
데이터 예 :
id | val
--------
1 4
2 7
3 2
4 2
5 9
6 8
7 3
에 정렬하면 val제공 2 2 3 4 7 8 9되므로 중앙값은 4대 SELECT AVG(val)= = 5입니다.
MariaDB / MySQL에서 :
SELECT AVG(dd.val) as median_val
FROM (
SELECT d.val, @rownum:=@rownum+1 as `row_number`, @total_rows:=@rownum
FROM data d, (SELECT @rownum:=0) r
WHERE d.val is NOT NULL
-- put some where clause here
ORDER BY d.val
) as dd
WHERE dd.row_number IN ( FLOOR((@total_rows+1)/2), FLOOR((@total_rows+2)/2) );
Steve Cohen 은 첫 번째 패스 후에 @rownum에 총 행 수가 포함된다고 지적합니다. 이 값을 사용하여 중앙값을 결정할 수 있으므로 두 번째 패스 또는 조인이 필요하지 않습니다.
또한 AVG(dd.val)과 dd.row_number IN(...)레코드의 수가 짝수 인 경우 제대로 평균을 생성하기 위해 사용된다. 추리:
SELECT FLOOR((3+1)/2),FLOOR((3+2)/2); -- when total_rows is 3, avg rows 2 and 2
SELECT FLOOR((4+1)/2),FLOOR((4+2)/2); -- when total_rows is 4, avg rows 2 and 3
마지막으로 MariaDB 10.3.3+에는 MEDIAN 함수가 포함되어 있습니다
거의 모든 SQL의 중앙값 :
SELECT x.val from data x, data y GROUP BY x.val HAVING SUM(SIGN(1-SIGN(y.val-x.val))) = (COUNT(*)+1)/2
열의 색인이 잘 작성되고 색인이 필터링 및 정렬에 사용되는지 확인하십시오. Explain 계획으로 확인하십시오.
select count(*) from table --find the number of rows
"중간"행 번호를 계산하십시오. 아마도 사용하십시오 : median_row = floor(count / 2).
그런 다음 목록에서 선택하십시오.
select val from table order by val asc limit median_row,1
원하는 값으로 하나의 행을 반환해야합니다.
야곱
허용 된 솔루션이 MySQL 설치에서 작동하지 않고 빈 세트를 반환한다는 것을 알았지 만이 쿼리는 테스트 한 모든 상황에서 나에게 효과적이었습니다.
SELECT x.val from data x, data y
GROUP BY x.val
HAVING SUM(SIGN(1-SIGN(y.val-x.val)))/COUNT(*) > .5
LIMIT 1
불행히도 TheJacobTaylor와 Velcro의 답변은 현재 버전의 MySQL에 대한 정확한 결과를 반환하지 않습니다.
위에서 나온 벨크로의 대답은 가깝지만 짝수 행의 결과 집합에 대해서는 올바르게 계산되지 않습니다. 중앙값은 1) 홀수 번호 집합의 중간 숫자 또는 2) 짝수 숫자 집합의 두 중간 숫자의 평균으로 정의됩니다.
홀수 및 짝수 집합을 처리하기 위해 패치 된 벨크로 솔루션은 다음과 같습니다.
SELECT AVG(middle_values) AS 'median' FROM (
SELECT t1.median_column AS 'middle_values' FROM
(
SELECT @row:=@row+1 as `row`, x.median_column
FROM median_table AS x, (SELECT @row:=0) AS r
WHERE 1
-- put some where clause here
ORDER BY x.median_column
) AS t1,
(
SELECT COUNT(*) as 'count'
FROM median_table x
WHERE 1
-- put same where clause here
) AS t2
-- the following condition will return 1 record for odd number sets, or 2 records for even number sets.
WHERE t1.row >= t2.count/2 and t1.row <= ((t2.count/2) +1)) AS t3;
이를 사용하려면 다음 3 가지 간단한 단계를 수행하십시오.
- 위 코드에서 "median_table"(2 회 발생)을 테이블 이름으로 바꿉니다.
- "median_column"(3 회 발생)을 중앙값을 찾으려는 열 이름으로 바꿉니다.
- WHERE 조건이있는 경우 "WHERE 1"(2 회 발생)을 where 조건으로 바꾸십시오.
더 빠른 방법을 제안합니다.
행 개수를 가져옵니다.
SELECT CEIL(COUNT(*)/2) FROM data;
그런 다음 정렬 된 하위 쿼리에서 중간 값을 가져옵니다.
SELECT max(val) FROM (SELECT val FROM data ORDER BY val limit @middlevalue) x;
나는 이것을 무작위 숫자의 5x10e6 데이터 세트로 테스트했으며 10 초 안에 중앙값을 찾을 것입니다.
에 대한 의견 MySQL의 문서에서이 페이지는 다음과 같은 제안을 가지고 :
-- (mostly) High Performance scaling MEDIAN function per group
-- Median defined in http://en.wikipedia.org/wiki/Median
--
-- by Peter Hlavac
-- 06.11.2008
--
-- Example Table:
DROP table if exists table_median;
CREATE TABLE table_median (id INTEGER(11),val INTEGER(11));
COMMIT;
INSERT INTO table_median (id, val) VALUES
(1, 7), (1, 4), (1, 5), (1, 1), (1, 8), (1, 3), (1, 6),
(2, 4),
(3, 5), (3, 2),
(4, 5), (4, 12), (4, 1), (4, 7);
-- Calculating the MEDIAN
SELECT @a := 0;
SELECT
id,
AVG(val) AS MEDIAN
FROM (
SELECT
id,
val
FROM (
SELECT
-- Create an index n for every id
@a := (@a + 1) mod o.c AS shifted_n,
IF(@a mod o.c=0, o.c, @a) AS n,
o.id,
o.val,
-- the number of elements for every id
o.c
FROM (
SELECT
t_o.id,
val,
c
FROM
table_median t_o INNER JOIN
(SELECT
id,
COUNT(1) AS c
FROM
table_median
GROUP BY
id
) t2
ON (t2.id = t_o.id)
ORDER BY
t_o.id,val
) o
) a
WHERE
IF(
-- if there is an even number of elements
-- take the lower and the upper median
-- and use AVG(lower,upper)
c MOD 2 = 0,
n = c DIV 2 OR n = (c DIV 2)+1,
-- if its an odd number of elements
-- take the first if its only one element
-- or take the one in the middle
IF(
c = 1,
n = 1,
n = c DIV 2 + 1
)
)
) a
GROUP BY
id;
-- Explanation:
-- The Statement creates a helper table like
--
-- n id val count
-- ----------------
-- 1, 1, 1, 7
-- 2, 1, 3, 7
-- 3, 1, 4, 7
-- 4, 1, 5, 7
-- 5, 1, 6, 7
-- 6, 1, 7, 7
-- 7, 1, 8, 7
--
-- 1, 2, 4, 1
-- 1, 3, 2, 2
-- 2, 3, 5, 2
--
-- 1, 4, 1, 4
-- 2, 4, 5, 4
-- 3, 4, 7, 4
-- 4, 4, 12, 4
-- from there we can select the n-th element on the position: count div 2 + 1
위의 대부분의 솔루션은 테이블의 한 필드에 대해서만 작동하므로 쿼리의 많은 필드에 대한 중앙값 (50 번째 백분위 수)을 가져와야합니다.
나는 이것을 사용한다 :
SELECT CAST(SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(
GROUP_CONCAT(field_name ORDER BY field_name SEPARATOR ','),
',', 50/100 * COUNT(*) + 1), ',', -1) AS DECIMAL) AS `Median`
FROM table_name;
위의 예에서 "50"을 백분위 수로 바꿀 수 있으며 매우 효율적입니다.
GROUP_CONCAT에 충분한 메모리가 있는지 확인하십시오. 다음과 같이 변경할 수 있습니다.
SET group_concat_max_len = 10485760; #10MB max length
다른 매개 변수로 그룹화 된 무언가에 대한 중간 값을 수행 해야하는 사람들을 위해 벨크로의 대답을 바탕으로합니다.
grp_field, t1.val FROM 선택 (
SELECT grp_field, @rownum = IF (@s = grp_field, @rownum + 1, 0) AS row_number,
@s : = IF (@s = grp_field, @s, grp_field) AS sec, d.val
FROM 데이터 d, (SELECT @rownum : = 0, @s : = 0) r
주문 작성자 grp_field, d.val
) as t1 JOIN (
grp_field를 선택하고 total_rows로 count (*)
FROM 데이터 d
grp_field의 그룹
)를 t2로
ON t1.grp_field = t2.grp_field
여기서 t1.row_number = 바닥 (총 _ 열 / 2) +1;
나는 HackerRank에서 찾은 아래 코드를 가지고 있으며 매우 간단하고 각각의 경우에 작동합니다.
SELECT M.MEDIAN_COL FROM MEDIAN_TABLE M WHERE
(SELECT COUNT(MEDIAN_COL) FROM MEDIAN_TABLE WHERE MEDIAN_COL < M.MEDIAN_COL ) =
(SELECT COUNT(MEDIAN_COL) FROM MEDIAN_TABLE WHERE MEDIAN_COL > M.MEDIAN_COL );
여기에 있는 사용자 정의 함수를 사용할 수 있습니다 .
홀수 값 수를 처리합니다.이 경우 중간에있는 두 값의 평균을 제공합니다.
SELECT AVG(val) FROM
( SELECT x.id, x.val from data x, data y
GROUP BY x.id, x.val
HAVING SUM(SIGN(1-SIGN(IF(y.val-x.val=0 AND x.id != y.id, SIGN(x.id-y.id), y.val-x.val)))) IN (ROUND((COUNT(*))/2), ROUND((COUNT(*)+1)/2))
) sq
테이블이나 추가 변수없이 효율적으로 내 코드 :
SELECT
((SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(group_concat(val order by val), ',', floor(1+((count(val)-1) / 2))), ',', -1))
+
(SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(group_concat(val order by val), ',', ceiling(1+((count(val)-1) / 2))), ',', -1)))/2
as median
FROM table;
선택적으로 스토어드 프로 시저에서이를 수행 할 수도 있습니다.
DROP PROCEDURE IF EXISTS median;
DELIMITER //
CREATE PROCEDURE median (table_name VARCHAR(255), column_name VARCHAR(255), where_clause VARCHAR(255))
BEGIN
-- Set default parameters
IF where_clause IS NULL OR where_clause = '' THEN
SET where_clause = 1;
END IF;
-- Prepare statement
SET @sql = CONCAT(
"SELECT AVG(middle_values) AS 'median' FROM (
SELECT t1.", column_name, " AS 'middle_values' FROM
(
SELECT @row:=@row+1 as `row`, x.", column_name, "
FROM ", table_name," AS x, (SELECT @row:=0) AS r
WHERE ", where_clause, " ORDER BY x.", column_name, "
) AS t1,
(
SELECT COUNT(*) as 'count'
FROM ", table_name, " x
WHERE ", where_clause, "
) AS t2
-- the following condition will return 1 record for odd number sets, or 2 records for even number sets.
WHERE t1.row >= t2.count/2
AND t1.row <= ((t2.count/2)+1)) AS t3
");
-- Execute statement
PREPARE stmt FROM @sql;
EXECUTE stmt;
END//
DELIMITER ;
-- Sample usage:
-- median(table_name, column_name, where_condition);
CALL median('products', 'price', NULL);
아래 제시된 솔루션은 테이블, 변수 또는 하위 쿼리를 만들지 않고 하나의 쿼리에서만 작동합니다. 또한 그룹별로 쿼리하여 각 그룹의 중앙값을 얻을 수 있습니다 (필자가 필요합니다!).
SELECT `columnA`,
SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(GROUP_CONCAT(`columnB` ORDER BY `columnB`), ',', CEILING((COUNT(`columnB`)/2))), ',', -1) medianOfColumnB
FROM `tableC`
-- some where clause if you want
GROUP BY `columnA`;
group_concat 및 substring_index를 현명하게 사용하기 때문에 작동합니다.
그러나 큰 group_concat을 허용하려면 group_concat_max_len을 더 높은 값 (기본적으로 1,024 자)으로 설정해야합니다. 다음과 같이 설정할 수 있습니다 (현재 SQL 세션의 경우).
SET SESSION group_concat_max_len = 10000;
-- up to 4294967295 in 32-bits platform.
group_concat_max_len에 대한 추가 정보 : https://dev.mysql.com/doc/refman/5.1/en/server-system-variables.html#sysvar_group_concat_max_len
Velcrow의 답변에 대한 또 다른 리프이지만 단일 중간 테이블을 사용하고 계산을 위해 추가 쿼리를 수행하는 대신 행 번호 매기기에 사용되는 변수를 활용합니다. 또한 첫 번째 행이 행 0이되도록 카운트를 시작하여 Floor 및 Ceil을 사용하여 중간 행을 간단히 선택할 수 있도록합니다.
SELECT Avg(tmp.val) as median_val
FROM (SELECT inTab.val, @rows := @rows + 1 as rowNum
FROM data as inTab, (SELECT @rows := -1) as init
-- Replace with better where clause or delete
WHERE 2 > 1
ORDER BY inTab.val) as tmp
WHERE tmp.rowNum in (Floor(@rows / 2), Ceil(@rows / 2));
이 mysql 통계 함수를 설치하고 사용하십시오 : http://www.xarg.org/2012/07/statistical-functions-in-mysql/
그 후에는 중앙값을 계산하는 것이 쉽습니다.
t1에서 중간 값 (x) 선택
SELECT
SUBSTRING_INDEX(
SUBSTRING_INDEX(
GROUP_CONCAT(field ORDER BY field),
',',
((
ROUND(
LENGTH(GROUP_CONCAT(field)) -
LENGTH(
REPLACE(
GROUP_CONCAT(field),
',',
''
)
)
) / 2) + 1
)),
',',
-1
)
FROM
table
위의 내용은 저에게 효과적입니다.
두 가지 쿼리 접근 방식을 사용했습니다.
- 카운트, 최소, 최대 및 평균을 얻는 첫 번째
- 중간 값을 얻기 위해 "LIMIT @ count / 2, 1"및 "ORDER BY .."절이있는 두 번째 (준비된 명령문)
이들은 defn 함수로 래핑되므로 한 번의 호출로 모든 값을 반환 할 수 있습니다.
범위가 정적이고 데이터가 자주 변경되지 않는 경우 이러한 값을 미리 계산 / 저장하고 매번 처음부터 쿼리하는 대신 저장된 값을 사용하는 것이 더 효율적일 수 있습니다.
중간 및 백분위 수 솔루션이 필요했기 때문에이 스레드의 결과를 기반으로 간단하고 매우 유연한 기능을 만들었습니다. 프로젝트에 쉽게 포함 할 수있는 "준비된"기능을 찾으면 나 자신이 행복하다는 것을 알고 있으므로 다음과 같이 빠르게 공유하기로 결정했습니다.
function mysql_percentile($table, $column, $where, $percentile = 0.5) {
$sql = "
SELECT `t1`.`".$column."` as `percentile` FROM (
SELECT @rownum:=@rownum+1 as `row_number`, `d`.`".$column."`
FROM `".$table."` `d`, (SELECT @rownum:=0) `r`
".$where."
ORDER BY `d`.`".$column."`
) as `t1`,
(
SELECT count(*) as `total_rows`
FROM `".$table."` `d`
".$where."
) as `t2`
WHERE 1
AND `t1`.`row_number`=floor(`total_rows` * ".$percentile.")+1;
";
$result = sql($sql, 1);
if (!empty($result)) {
return $result['percentile'];
} else {
return 0;
}
}
현재 프로젝트의 예와 같이 사용법이 매우 쉽습니다.
...
$table = DBPRE."zip_".$slug;
$column = 'seconds';
$where = "WHERE `reached` = '1' AND `time` >= '".$start_time."'";
$reaching['median'] = mysql_percentile($table, $column, $where, 0.5);
$reaching['percentile25'] = mysql_percentile($table, $column, $where, 0.25);
$reaching['percentile75'] = mysql_percentile($table, $column, $where, 0.75);
...
여기 내 방법이 있습니다. 물론, 당신은 그것을 절차에 넣을 수 있습니다 :-)
SET @median_counter = (SELECT FLOOR(COUNT(*)/2) - 1 AS `median_counter` FROM `data`);
SET @median = CONCAT('SELECT `val` FROM `data` ORDER BY `val` LIMIT ', @median_counter, ', 1');
PREPARE median FROM @median;
EXECUTE median;
미묘한 변수는 피할 수 @median_counter있습니다.
SET @median = CONCAT( 'SELECT `val` FROM `data` ORDER BY `val` LIMIT ',
(SELECT FLOOR(COUNT(*)/2) - 1 AS `median_counter` FROM `data`),
', 1'
);
PREPARE median FROM @median;
EXECUTE median;
이 방법에는 하위 쿼리가없는 짝수와 홀수가 모두 포함됩니다.
SELECT AVG(t1.x)
FROM table t1, table t2
GROUP BY t1.x
HAVING SUM(SIGN(t1.x - t2.x)) = 0
@bob의 답변을 바탕으로 쿼리를 일반화하여 몇 가지 기준으로 그룹화 된 여러 중간 값을 반환 할 수 있습니다.
예를 들어, 자동차 로트의 중고차에 대한 중간 판매 가격을 연도별로 그룹화하십시오.
SELECT
period,
AVG(middle_values) AS 'median'
FROM (
SELECT t1.sale_price AS 'middle_values', t1.row_num, t1.period, t2.count
FROM (
SELECT
@last_period:=@period AS 'last_period',
@period:=DATE_FORMAT(sale_date, '%Y-%m') AS 'period',
IF (@period<>@last_period, @row:=1, @row:=@row+1) as `row_num`,
x.sale_price
FROM listings AS x, (SELECT @row:=0) AS r
WHERE 1
-- where criteria goes here
ORDER BY DATE_FORMAT(sale_date, '%Y%m'), x.sale_price
) AS t1
LEFT JOIN (
SELECT COUNT(*) as 'count', DATE_FORMAT(sale_date, '%Y-%m') AS 'period'
FROM listings x
WHERE 1
-- same where criteria goes here
GROUP BY DATE_FORMAT(sale_date, '%Y%m')
) AS t2
ON t1.period = t2.period
) AS t3
WHERE
row_num >= (count/2)
AND row_num <= ((count/2) + 1)
GROUP BY t3.period
ORDER BY t3.period;
종종 전체 테이블뿐만 아니라 ID와 관련된 집계의 중앙값을 계산해야 할 수도 있습니다. 다시 말해, 표에서 각 ID에 많은 레코드가있는 각 ID의 중앙값을 계산하십시오. (성능이 우수하고 많은 SQL +에서 작동하여 짝수 및 확률 문제 해결, 다른 중간 방법의 성능에 대한 자세한 내용 https://sqlperformance.com/2012/08/t-sql-queries/median )
SELECT our_id, AVG(1.0 * our_val) as Median
FROM
( SELECT our_id, our_val,
COUNT(*) OVER (PARTITION BY our_id) AS cnt,
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY our_id ORDER BY our_val) AS rn
FROM our_table
) AS x
WHERE rn IN ((cnt + 1)/2, (cnt + 2)/2) GROUP BY our_id;
그것이 도움이되기를 바랍니다.
MySQL에 ROW_NUMBER가 있으면 MEDIAN은이 SQL Server 쿼리에서 영감을 얻은 것입니다.
WITH Numbered AS
(
SELECT *, COUNT(*) OVER () AS Cnt,
ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY val) AS RowNum
FROM yourtable
)
SELECT id, val
FROM Numbered
WHERE RowNum IN ((Cnt+1)/2, (Cnt+2)/2)
;
IN은 짝수의 항목이있는 경우에 사용됩니다.
그룹당 중앙값을 찾으려면 OVER 절에서 PARTITION BY 그룹 만 찾으십시오.
롭
이전의 모든 것을 읽은 후에는 실제 요구 사항과 일치하지 않으므로 절차 나 복잡한 진술이 필요없는 내 자신의 것을 구현했습니다. 나는 GROUP_CONCATMEDIAN을 얻고 COUNT DIV BY를 적용하려는 열의 모든 값 2 다음 쿼리와 같이 목록 중간에서 값을 추출합니다.
(POS는 중앙값을 얻으려는 열의 이름입니다)
(query) SELECT
SUBSTRING_INDEX (
SUBSTRING_INDEX (
GROUP_CONCAT(pos ORDER BY CAST(pos AS SIGNED INTEGER) desc SEPARATOR ';')
, ';', COUNT(*)/2 )
, ';', -1 ) AS `pos_med`
FROM table_name
GROUP BY any_criterial
나는이 웹 사이트에서 다른 많은 의견이 나에게 도움이되는 방식으로 누군가에게 유용 할 수 있기를 바랍니다.
정확한 행 수를 알고 있으면이 쿼리를 사용할 수 있습니다.
SELECT <value> AS VAL FROM <table> ORDER BY VAL LIMIT 1 OFFSET <half>
어디 <half> = ceiling(<size> / 2.0) - 1
세트의 중간 연령을 결정하는 데 필요한 약 10 억 개의 행이 포함 된 데이터베이스가 있습니다. 10 억 행을 정렬하는 것은 어렵지만 찾을 수있는 고유 값 (0에서 100까지의 범위)을 집계하면이 목록을 정렬하고 다음과 같이 산술 마법을 사용하여 원하는 백분위 수를 찾을 수 있습니다.
with rawData(count_value) as
(
select p.YEAR_OF_BIRTH
from dbo.PERSON p
),
overallStats (avg_value, stdev_value, min_value, max_value, total) as
(
select avg(1.0 * count_value) as avg_value,
stdev(count_value) as stdev_value,
min(count_value) as min_value,
max(count_value) as max_value,
count(*) as total
from rawData
),
aggData (count_value, total, accumulated) as
(
select count_value,
count(*) as total,
SUM(count(*)) OVER (ORDER BY count_value ROWS UNBOUNDED PRECEDING) as accumulated
FROM rawData
group by count_value
)
select o.total as count_value,
o.min_value,
o.max_value,
o.avg_value,
o.stdev_value,
MIN(case when d.accumulated >= .50 * o.total then count_value else o.max_value end) as median_value,
MIN(case when d.accumulated >= .10 * o.total then count_value else o.max_value end) as p10_value,
MIN(case when d.accumulated >= .25 * o.total then count_value else o.max_value end) as p25_value,
MIN(case when d.accumulated >= .75 * o.total then count_value else o.max_value end) as p75_value,
MIN(case when d.accumulated >= .90 * o.total then count_value else o.max_value end) as p90_value
from aggData d
cross apply overallStats o
GROUP BY o.total, o.min_value, o.max_value, o.avg_value, o.stdev_value
;
이 쿼리는 DB 지원 창 함수 (ROWS UNBOUNDED PRECEDING 포함)에 따라 다르지만이를 보유하지 않은 경우 aggData CTE를 자체적으로 조인하고 이전의 모든 총계를 '누적 된'열로 집계하는 것은 간단한 문제입니다. value는 지정된 precentile을 포함합니다. 상기 샘플은 p10, p25, p50 (중앙값), p75 및 p90을 계산한다.
크리스
출처 : http://mdb-blog.blogspot.com/2015/06/mysql-find-median-nth-element-without.html
join없이 다른 방법을 제안 하지만 문자열 작업
나는 큰 데이터가있는 테이블로 확인하지 않았지만 작은 테이블은 정상적으로 작동합니다.
여기서 좋은 점 은 GROUPING으로 도 작동 하므로 여러 항목의 중앙값을 반환 할 수 있다는 것 입니다.
다음은 테스트 테이블의 테스트 코드입니다.
DROP TABLE test.test_median
CREATE TABLE test.test_median AS
SELECT 'book' AS grp, 4 AS val UNION ALL
SELECT 'book', 7 UNION ALL
SELECT 'book', 2 UNION ALL
SELECT 'book', 2 UNION ALL
SELECT 'book', 9 UNION ALL
SELECT 'book', 8 UNION ALL
SELECT 'book', 3 UNION ALL
SELECT 'note', 11 UNION ALL
SELECT 'bike', 22 UNION ALL
SELECT 'bike', 26
각 그룹의 중앙값을 찾기위한 코드 :
SELECT grp,
SUBSTRING_INDEX( SUBSTRING_INDEX( GROUP_CONCAT(val ORDER BY val), ',', COUNT(*)/2 ), ',', -1) as the_median,
GROUP_CONCAT(val ORDER BY val) as all_vals_for_debug
FROM test.test_median
GROUP BY grp
산출:
grp | the_median| all_vals_for_debug
bike| 22 | 22,26
book| 4 | 2,2,3,4,7,8,9
note| 11 | 11
어떤 경우에는 중앙값이 다음과 같이 계산됩니다.
"중간 값"은 숫자 순으로 값을 정렬 할 때 숫자 목록의 "중간"값입니다. 짝수 세트의 경우 중앙값은 두 중간 값의 평균입니다 . 나는 그것을 위해 간단한 코드를 만들었습니다.
$midValue = 0;
$rowCount = "SELECT count(*) as count {$from} {$where}";
$even = FALSE;
$offset = 1;
$medianRow = floor($rowCount / 2);
if ($rowCount % 2 == 0 && !empty($medianRow)) {
$even = TRUE;
$offset++;
$medianRow--;
}
$medianValue = "SELECT column as median
{$fromClause} {$whereClause}
ORDER BY median
LIMIT {$medianRow},{$offset}";
$medianValDAO = db_query($medianValue);
while ($medianValDAO->fetch()) {
if ($even) {
$midValue = $midValue + $medianValDAO->median;
}
else {
$median = $medianValDAO->median;
}
}
if ($even) {
$median = $midValue / 2;
}
return $median;
반환 된 $ median은 필수 결과입니다 :-)
차원별로 그룹화 된 중앙값 :
SELECT your_dimension, avg(t1.val) as median_val FROM (
SELECT @rownum:=@rownum+1 AS `row_number`,
IF(@dim <> d.your_dimension, @rownum := 0, NULL),
@dim := d.your_dimension AS your_dimension,
d.val
FROM data d, (SELECT @rownum:=0) r, (SELECT @dim := 'something_unreal') d
WHERE 1
-- put some where clause here
ORDER BY d.your_dimension, d.val
) as t1
INNER JOIN
(
SELECT d.your_dimension,
count(*) as total_rows
FROM data d
WHERE 1
-- put same where clause here
GROUP BY d.your_dimension
) as t2 USING(your_dimension)
WHERE 1
AND t1.row_number in ( floor((total_rows+1)/2), floor((total_rows+2)/2) )
GROUP BY your_dimension;
참고 URL : https://stackoverflow.com/questions/1291152/simple-way-to-calculate-median-with-mysql
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