AVG. Почему "среднее" не всегда среднее.

Когда мы видим AVG, кажется, всё просто:

Возьми все значения и найди среднее арифметическое.

Но на практике AVG часто ведёт себя не так, как ты ожидаешь — и это причина десятков аналитических факапов в отчётах.

AVG. Почему "среднее" не всегда среднее.

А пока подписывайся на мой канал На связи: SQL Там я публикую посты про особенности и нюансы SQL. Этот канал про то, как не бояться баз данных, понимать, что такое JOIN, GROUP BY и почему NULL ≠ 0. Его я веду с нуля подписчиков. Присоединяйся!

Что делает AVG()?

AVG() - агрегатная функция. Она считает среднее значение по всем строкам, которые попали в выборку после фильтрации WHERE

SELECT AVG(column_name) FROM table_name WHERE condition;

Пример:

| id | salary | | -- | ------ | | 1 | 1000 | | 2 | 2000 | | 3 | NULL | | 4 | 3000 |

SELECT AVG(salary) FROM employees;

Результат → 2000

❗ Почему не (1000 + 2000 + 0 + 3000) / 4 = 1500?

Потому что AVG игнорирует NULL.
Он считает (1000 + 2000 + 3000) / 3.

Если тебе нужно учесть “отсутствие зарплаты” как ноль —надо явно это сказать базе:

SELECT AVG(COALESCE(salary, 0)) FROM employees;

AVG() — базовый инструмент в аналитике:

📈 средний чек (AVG(order_amount))
💰 средняя зарплата по отделу
🕒 среднее время выполнения заказа
⭐ средний рейтинг продукта

Но это только верхушка айсберга.Ниже — интересные кейсы, где AVG используется неочевидно, но мощно 👇

Обычный AVG считает всё одинаково,но в реальном мире “вес” данных может быть разный.

Пример — средняя оценка курса:

| user_id | rating | reviews | | ------- | ------ | ------- | | 1 | 5 | 1 | | 2 | 4 | 20 |

Если ты просто возьмёшь AVG(rating) → 4.5
Но по факту второй пользователь оставил 20 отзывов, его мнение должно весить больше:

SELECT SUM(rating * reviews) / SUM(reviews) AS weighted_avg FROM ratings;

Вот это уже взвешенное среднее, и результат будет ближе к 4.

AVG(AVG(...)) ≠ AVG(...)

Пример:

| group | value | | ----- | ----- | | A | 10 | | A | 20 | | B | 100 | | B | 100 | | B | 100 |

SELECT AVG(avg_val) FROM ( SELECT group, AVG(value) AS avg_val FROM t GROUP BY group ) s;

Результат будет → 57.5
А реальное среднее по всей таблице = 86.

Почему?
Потому что при втором AVG каждая группа имеет одинаковый “вес”, а не количество строк. Это типичный аналитический капкан.

AVG() можно использовать по “скользящему окну”, чтобы считать динамику:

SELECT date, AVG(price) OVER (ORDER BY date ROWS 6 PRECEDING) AS moving_avg_7d FROM stock_prices;

👉 Это 7-дневное скользящее среднее — классика анализа временных рядов, трейдинга и предсказания трендов.

В аналитике AVG часто используют вместе со STDDEV:

STDDEV (Standard Deviation) — стандартное отклонение (среднеквадратичное отклонение). Это статистическая мера разброса данных относительно их среднего значения в определённом периоде.

SELECT * FROM purchases WHERE amount > AVG(amount) + 3 * STDDEV(amount);

Так находят аномально большие значения — подозрительные платежи, мошеннические операции и т.д.

Мало кто знает, что AVG() можно применять даже к датам:

SELECT AVG(order_date)::date FROM orders;

PostgreSQL переведёт даты во внутренние числа и вычислит “среднюю дату” —по сути, середину временного диапазона.
Это удобно, если хочешь понять, когда чаще всего происходили события.

AVG() всегда вычисляется через SUM и COUNT,поэтому если ты делаешь:

SELECT COUNT(*), SUM(amount), AVG(amount)

— оптимизатор посчитает всё за один проход по данным.Но если AVG в отдельном запросе — будет второй проход. Мелочь, а при миллионах строк чувствуется.

Мой канал На связи: SQL ждет тебя, если ты тоже хочешь познакомиться с базовым языком для аналитики данных. Подписывайся!

AVG. Почему "среднее" не всегда среднее.

Где используется AVG

AVG не коммутативен в агрегациях

AVG в окнах (window functions)

Среднее как критерий “нормальности”

AVG по датам — это тоже работает

AVG и производительность