postgresql 15 中 percentile_cont 是窗口函数而非聚合函数，必须配合 over (partition by ... order by ...) 使用，不能直接用于 group by；正确写法是用 distinct 去重获取每组分位数，且参数须为 0–1 的 double precision 数值。
PostgreSQL 15 没有标准的分位数聚合函数，必须用 PERCENTILE_CONT 窗口函数配合 OVER 子句实现，直接写成聚合形式（如 GROUP BY 内调用）会报错或返回错误结果。
为什么 PERCENTILE_CONT 不能当普通聚合函数用
PERCENTILE_CONT 是窗口函数，不是聚合函数。它不参与 GROUP BY 的分组汇总流程，而是“为每一行计算一个值”。如果你写成：
SELECT dept, PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY salary) FROM emp GROUP BY dept;
——这语法在 PostgreSQL 15 中根本通不过，报错：window functions are not allowed in GROUP BY。
常见误操作还包括混用 OVER 和 GROUP BY，例如：
SELECT dept, PERCENTILE_CONT(0.5) OVER (PARTITION BY dept ORDER BY salary) FROM emp GROUP BY dept;
——同样语法错误，因为 GROUP BY 和窗口函数的执行阶段冲突。
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PERCENTILE_CONT必须搭配OVER，且OVER中必须含PARTITION BY和ORDER BY - 它不会压缩行数：100 行输入 → 100 行输出，每行都带所在分组的中位数
- 想得到“每组一行”的结果，得靠
DISTINCT或外层聚合包装
正确写法：用 DISTINCT 去重获取每组分位数
这是最简洁、兼容性最好的方式，适用于所有 PostgreSQL 15+ 场景：
SELECT DISTINCT dept, PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY salary) OVER (PARTITION BY dept) AS median_salary FROM emp;
注意两点：
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WITHIN GROUP (ORDER BY salary)是必须的，且salary不能是表达式（如salary * 1.2）或别名 -
OVER (PARTITION BY dept)定义分组逻辑，dept必须是原始列或可确定的表达式 - 如果某部门只有 1 行数据，
PERCENTILE_CONT(0.5)直接返回该行值；全为NULL则结果为NULL，不报错
要算四分位数？传 0.25 / 0.5 / 0.75，别传整数或字符串
参数必须是 0 到 1 之间的 double precision 数值：
- ✅ 正确：
PERCENTILE_CONT(0.25)、PERCENTILE_CONT(0.5)、PERCENTILE_CONT(0.75) - ❌ 错误：
PERCENTILE_CONT(25)、PERCENTILE_CONT('0.5')、PERCENTILE_CONT(1/2)（除法在运行时才求值，可能被当作整数除法）
它的插值行为是线性内插：4 行数据时，在第 2 和第 3 行值之间按比例取点；5 行时直接取第 3 行值。这点和 Excel 的 PERCENTILE.INC 一致，但不同于 PERCENTILE.EXC。
性能与稳定性关键点
分位数计算在大数据量下容易成为瓶颈，尤其当 ORDER BY 列无索引时：
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PERCENTILE_CONT内部需对每个分组做完整排序，没有索引支撑时会触发磁盘排序（External merge），极慢 - 确保
PARTITION BY+ORDER BY组合有联合索引，例如：CREATE INDEX idx_emp_dept_salary ON emp (dept, salary); - 若只想要近似分位数（允许少量误差），可考虑
approx_percentile扩展（非原生），但PERCENTILE_CONT是唯一标准、精确的方案
真正容易被忽略的是：它不处理缺失值的“语义”——NULL 被自动排除在排序和插值之外，但不会警告你数据被静默过滤了。检查 COUNT(*) 和 COUNT(salary) 的差值，才能确认有多少行实际参与了分位计算。
