一句话-维基百科的一篇引文：ORDER BY

ORDER BY是对结果集中的行进行排序的唯一方法。
没有此子句，关系数据库系统可以按任何顺序返回行。如果需要排序，则必须在应用程序发送的SELECT语句中提供ORDER
BY。尽管某些数据库系统允许在子选择或视图定义中指定ORDER BY子句，但该显示不起作用。视图是逻辑关系表，
关系模型要求一个表是一组行，这意味着没有排序顺序。

由于您需要计算当前 行和前一行 的中位数，因此表中必须有一个附加行， 该 行定义 了行的顺序，
并且可以用来确定给定行之前的行和之后的行。
让我们说这样的一id列：

| id | x | rolling_median_x |
|----|---|------------------|
|  1 | 4 |                4 |
|  2 | 1 |              2.5 |
|  3 | 3 |                3 |
|  4 | 2 |              2.5 |
|  5 | 1 |                2 |
|  6 | 6 |              2.5 |
|  7 | 9 |                3 |

如果您不能使用解析函数，请尝试使用纯SQL。
本文介绍了使用SQL计算中位数的各种方法。
我认为，亨德森的中位数将最适合我们的需求：

SELECT CASE COUNT(*) % 2
       WHEN 0        -- even sized table
       THEN (P1.part_wgt + MIN(CASE WHEN P2.part_wgt > P1.part_wgt
                                  THEN P2.part_wgt
                                  ELSE NULL END))/2.0
       ELSE P1.part_wgt --odd sized table
       END AS median 
  FROM Parts AS P1, Parts AS P2
 GROUP BY P1.part_wgt
HAVING COUNT(CASE WHEN P1.part_wgt >= P2.part_wgt
                  THEN 1
                  ELSE NULL END)
       = (COUNT(*) + 1) / 2;

只需将每行的查询作为一个依赖子查询运行，一般的想法是这样的：

SELECT t.*, (
        SELECT .... Henderson's query FROM table x
        WHERE x.id <= t.id
        ......
       ) As our_median
FROM table t

您可以在此演示中找到示例实现

SELECT t.*, (
    SELECT CASE COUNT(*) % 2
           WHEN 0        -- even sized table
           THEN (P1.x + MIN(CASE WHEN P2.x > P1.x
                                      THEN P2.x
                                      ELSE NULL END))/2.0
           ELSE P1.x --odd sized table
           END AS median 
      FROM Table333 AS P1, Table333 AS P2
      WHERE p1.id <= t.id AND p2.id <= t.id
     GROUP BY P1.x
    HAVING COUNT(CASE WHEN P1.x >= P2.x
                      THEN 1
                      ELSE NULL END)
           = (COUNT(*) + 1) / 2
    ) as Our_median
FROM Table333 t;

| id | x | rolling_median_x | our_median |
|----|---|------------------|------------|
|  1 | 4 |                4 |          4 |
|  2 | 1 |              2.5 |        2.5 |
|  3 | 3 |                3 |          3 |
|  4 | 2 |              2.5 |        2.5 |
|  5 | 1 |                2 |          2 |
|  6 | 6 |              2.5 |        2.5 |
|  7 | 9 |                3 |          3 |

这个查询可能会很慢-这是您必须拥有古代版本的PostgreSQL所要付出的代价