在MySQL中计算中位数可以使用以下两种方法：使用内置函数和使用自定义函数。

1. 使用内置函数：

MySQL 8.0以后的版本提供了一个新的内置函数NTILE()，可以用于计算中位数。下面是使用NTILE()函数计算中位数的示例：

```sql

SELECT

AVG(t.val) AS median

FROM

(SELECT

val,

NTILE(2) OVER (ORDER BY val) AS tile

FROM

your_table) t

WHERE

t.tile = 2;

这个查询首先将数据按照val字段的值进行排序，并使用NTILE(2)函数将数据划分为两个组（tile值为1和2）。然后，使用AVG()函数计算tile值为2的组的平均值，即为中位数。

2. 使用自定义函数：

如果你使用的是MySQL 5.7版本或更早的版本，可以使用自定义函数来计算中位数。下面是一个使用自定义函数的示例：

```sql

DROP FUNCTION IF EXISTS median;

DELIMITER //

CREATE FUNCTION median(col_name VARCHAR(255)) RETURNS DECIMAL(10,2)

BEGIN

DECLARE median DECIMAL(10,2);

SET @sql = CONCAT('SELECT

AVG(val)

FROM

(SELECT

@rownum:=@rownum+1 AS rownum,

t.val

FROM

(SELECT

@rownum:=0

) r,

(SELECT

val

FROM

your_table

ORDER BY

val

) t

) s

WHERE

s.rownum IN (FLOOR((@rowcount+1)/2), CEIL((@rowcount+1)/2))');

PREPARE stmt FROM @sql;

EXECUTE stmt INTO median;

RETURN median;

END //

DELIMITER ;

这个示例中首先创建了一个自定义函数median()，参数为col_name，即要计算中位数的字段名。函数内部首先定义了一个变量median用于存储中位数的值。然后，使用动态SQL语句构建查询，该查询在排序后的结果集中选择rownum为中位数位置的两个值的平均值。最后，使用PREPARE和EXECUTE语句执行动态SQL，并将结果存储到median变量中，最后返回median值。

无论是使用内置函数还是自定义函数，你都可以根据自己的需求选择适合的方式来计算MySQL中的中位数。

在MySQL中计算中位数可以采用不同的方法。以下是一些常用的方法：

方法一：使用子查询和LIMIT语句

首先，使用子查询按照升序对数据进行排序，然后通过LIMIT子句指定返回的行数。如果数据的总行数是奇数，则返回中间的行，如果是偶数，则返回中间两行的平均值。

```mysql

SELECT column_name

FROM table_name

ORDER BY column_name

LIMIT 1 OFFSET (SELECT COUNT(*) FROM table_name) / 2;

假设我们有一个表名为`students`，其中有一个列名为`age`，我们想计算这个列的中位数，可以这样写：

```mysql

SELECT age

FROM students

ORDER BY age

LIMIT 1 OFFSET (SELECT COUNT(*) FROM students) / 2;

方法二：使用AVG函数和子查询

首先，使用子查询找出中间两行的行数，然后使用AVG函数计算这两行的平均值。

```mysql

SELECT AVG(column_name)

FROM (

SELECT column_name

FROM table_name

ORDER BY column_name

LIMIT 2 OFFSET (SELECT COUNT(*) FROM table_name) / 2 - 1

) AS subquery;

以同样的`students`表和`age`列为例，我们可以这样计算中位数：

```mysql

SELECT AVG(age)

FROM (

SELECT age

FROM students

ORDER BY age

LIMIT 2 OFFSET (SELECT COUNT(*) FROM students) / 2 - 1

) AS subquery;

需要注意的是，如果数据的总行数是奇数，这个方法会返回两行的平均值，而不是中间的行。

这两种方法都是基于假设数据是有序的，并且假设数据行数较少，适用于较小的数据集。如果数据较大，可以考虑其他更高效的方法或者使用存储过程来计算中位数。