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1. 什么是tablesample？
在 SQL Server 数据库中，tablesample 是一种选取部分表数据的方法。在查询数据时，可能不需要所有数据，而是只需要其中的一部分进行分析，这时候就可以使用 tablesample。
tablesample 的作用是随机选择指定比例的数据行，而且可以通过 TABLESAMPLE 子句指定从表的哪个部分取样和以何种方式进行取样。使用 tablesample 可以有效减少查询数据的时间和减小用于排序和分组的数据集大小。
2. tablesample 的使用场景
当表中的数据量非常大时，使用 tablesample 可以提高查询数据的效率，而且可以发现少量的数据中的更明显的异常或特征。 tablesample 主要用于以下三个场景：
（1）当查询时间过长
在查询大表数据时，会消耗大量的系统资源，而且查询时间也会很长。如果没必要要全部的数据，使用 tablesample 可以大幅节省查询时间。
（2）数据地理分布
当需要对数据进行随机采样时，tablesample 可以帮助用户快速从数据集中随机查看 X 算法簇的数据点。这对于大规模数据的地理去噪、地理轨迹分析等领域有着重要的应用和研究价值。
（3）调试和测试
使用 tablesample 可以减少查询数据的数量和测试的时间，从而方便开发人员进行调试和测试，提高程序的开发效率和稳定性。
3. 使用 tablesample 的示例代码
通过以下的示例代码可以更好的理解 tablesample 的使用方法：
SELECT * FROM Sales.SalesOrderDetail TABLESAMPLE (10 PERCENT)
这条 SQL 语句会从 Sales.SalesOrderDetail 表中随机选择 10% 的数据行作为查询结果。
SELECT * FROM Sales.SalesOrderDetail TABLESAMPLE (100 ROWS)
这条 SQL 语句会从 Sales.SalesOrderDetail 表中随机选择 100 行数据行作为查询结果。
SELECT * FROM Sales.SalesOrderDetail TABLESAMPLE (10 PERCENT) WHERE ModifiedDate BETWEEN '20070101' AND '20071231'
这条 SQL 语句会从 Sales.SalesOrderDetail 表中随机选择 10% 的数据行，然后筛选出 ModifiedDate 在 '20070101' 和 '20071231' 之间的数据行作为查询结果。
4. tablesample 的使用方法
tablesample 在执行 SQL 查询时可以使用以下语法：
SELECT column1, column2 FROM table1 TABLESAMPLE
注释：
1) column1, column2：列名；
2) table1：表名；
3)
4) ：子句的值，可以是行数或百分比；
5) WHERE：对挑选出来的行应用一个条件。
5. tablesample 的使用规则
tablesample 有以下使用规则：
（1）TABLESAMPLE 不能与 DISTINCT、UNION、TOP、GROUP BY、HAVING 或 ORDER BY 操作连用；
（2）TABLESAMPLE 子句必须跟在所选表名或视图名的后面，并且必须在任何过滤子句（如 WHERE）之前；
（3）TABLESAMPLE 的子句可以是 ROWS 或 PERCENT；
（4）在使用 ROWS 子句时，TABLESAMPLE 未得到保证要选择精确的行数；
（5）在使用 PERCENT 子句时，等于百分之五十就等于一半，并非所有情况下都能选出精确的行数。
6. tablesample 的优势和劣势
（1）优势：
① 可以跳过不必要的数据，提高查询效率；
② 对于极大数据表而言，tablesample 可以帮助用户在不丢失任何精度的情况下，尽可能快地进行数据分析；
③ tablesample 可以发现数据集中的极端、特征样本。
（2）劣势：
① tablesample 不能保证我们选取样本的随机性；
② tablesample 选择的样本如果不足以代表整个数据集，就会引入需要修正的偏差；
③ 在进行随机采样时，由于选取样本的过程是“不确定”的，也许会出现一些异常的极端数据。这需要我们进行异常值检测和处理。
7. tablesample 与其他采样方法的区别
tablesample 和其他采样方法的区别在于，tablesample 是基于数据库中的记录随机采样，而其他采样方法比如通过机器学习算法来进行样本的选择与生成。
相较其他采样方法而言，tablesample 的优点是非常基础和直接的查询技巧，将其应用到数据仓库的 ETL 过程中，可以快速地对大规模数据集进行采样处理。而机器学习算法等方法则更加复杂且在训练过程中可能会出现过拟合等问题。因此在具体应用时需要根据具体的场景来进行选择。
8. 结论
随机采样是常常被用于大数据处理的一种技术，而 SQL 中的 tablesample 利用了数据库中自带的采样机制，可以帮助我们快速地实现随机采样的功能。
总之，对于需要处理大规模数据集的数据科学家和开发者来说，tablesample 可以提供一种快速的采样解决方案，以便节省时间和资源，并且在一些数据分析中有着不错的应用前景。
Tablesample抽样是数据分析领域的一种常用方法，它可以在海量数据中抽取少量样本数据进行分析。在数据初探、数据预处理和数据分析等环节中，Tablesample抽样都有着非常广泛的应用。
以下是对Tablesample抽样在数据分析中的应用进行详细说明。
一、Tablesample抽样的定义及基本原理
Tablesample抽样是指在一个数据表中，按照一定的策略，抽取其中一部分数据行做为样本数据。该策略可以是随机抽取、区域抽取、前/后几行抽取等，抽样后的数据可以作为统计分析的依据。
Tablesample抽样的基本原理是采用概率抽样方法，以达到样本数据与原数据集对应分布相似的目的。Tablesample抽样的主要目的是为了研究某些特殊情况或关键变量的分布情况，确定整体数据分布的趋势和特点，评估假设模型的合理性。通过Tablesample抽样，可以更快地获取有用信息，达到加快数据分析速度，降低分析成本的目的。
二、Tablesample抽样在数据初探中的应用
数据初探是在进行实际数据分析前，对数据集的一些基本特征展开简单统计、可视化和探索，以便更好地形成对数据的认识和理解。在数据初探的过程中，Tablesample抽样是非常重要的辅助手段。
1. 通过Tablesample抽样，我们可以快速探索数据的基本特征。
原始数据集可能非常庞大，如果想要使用全量数据进行分析可能会很耗时。在这种情况下，选取一个恰当的样本，可以大幅减少分析时间，同时使得我们能够更快、更准确地发现数据特点。
2. Tablesample抽样可以减小数据集大小从而提高数据可读性。
数据集越大，我们越难以摸清数据集的性质。因此，我们需要适当地缩小数据集的范围，把量变转为质变，表格化的形式方便数据的展示与可读性。
3. Tablesample抽样可以降低数据分析成本。
Tablesample抽样的效果通常与分析所需的样本量大小和对台账项的均衡程度有关。如果样本量很大，分析所需的时间和成本也会增加，而通过Tablesample抽样技术，可以在一定程度上减少样本量，降低分析成本。
三、Tablesample抽样在数据预处理中的应用
在进行数据分析之前，我们需要对数据进行预处理，该预处理包括数据清洗、数据转换和缺失值填充等操作。在许多情况下，Tablesample抽样也可用来辅助数据预处理。
1. Tablesample抽样可以识别、统计异常值数据并进行处理。
在数据预处理阶段，我们通常需要检测数据集中是否有异常或不可控制的数据点。这些数据点可能会对模型的精度产生非常大的负面影响。通过Tablesample抽样，我们可以快速找到这些异常值并进行修改和处理。
2. Tablesample抽样可以消除数据集中的噪音。
大量数据的特征可能会有很多冗余信息，而一些噪音数据量从而影响我们的分析效果。通过Tablesample抽样，我们可以减少部分冗余数据和噪音数据的影响，抑制误差。
3. Tablesample抽样可以快速处理大量数据。
当数据规模较大时，数据预处理通常也会比较耗时。通过Tablesample抽样，可以快速地处理数据，又能保证数据的可信度和拟合程度。
四、Tablesample抽样在数据分析中的应用
数据分析是数据分析领域的重要环节，而Tablesample抽样在数据分析过程中扮演了重要角色。在对数据集进行概要描述和特征使用的过程中，Tablesample抽样是个重要的预处理步骤。
1. Tablesample抽样可以提高模型的准度及模型的泛化能力。
当模型的样本量足够大的时候，模型的准确性和稳定性可以得到提高。通过Tablesample抽样，我们可以获取到符合样本分布的小样本数据，通过建立样本数据的模型预测实际数据的结果，得出模型的准确性及稳定性。
2. Tablesample抽样可以快速发现数据之间的关系。
通过Tablesample抽样，我们可以快速找到数据之间的关系，了解数据的分类原则、规律，为接下来正式分析提供了支持。
3. Tablesample抽样可以为信息增益提供基础
当Tablesample抽样操作后所获得的样本数据集填充在分析模型中的时候可以比较直观地突出样本数据与分析模型的一些位置关系，进而提供基础信息，为信息增益提供支持。
五、Tablesample的实现方式
Tablesample抽样的具体实现方式，采用的算法包括随机采样、聚类采样以及居中采样等。
1、随机采样
随机采样指的是从数据表中随机抽取一部分数据作为样本数据。这种方法简单、容易实现，但是有可能在数据特性上无法很好地反映样本数据的特性。
2、聚类采样
有时候，只采用随机采样的策略可能会带来样本数据的失衡问题，为了克服失衡问题，聚类采样是一个常用的方案。采用聚类策略，在原始数据集中选择和样本数据相似的数据集点，当数据点够多时，可以通过人工矫正和调整来把样本数据与原始数据集对应的分布关系更加准确。
3、居中采样
居中采样又称为中位数采样，主要是通过比较居中的方式，随机选取一个位置做为中心，然后通过一定的策略，结合居中的数据点与相邻的数据点，来获取分布、密集性较高的数据部分，作为我们进行样本分析时的样本数据。
六、Tablesample抽样的优势
Tablesample 抽样具有以下优势：
1. Tablesample抽样可以加快分析速度，提高效率。
Tablesample抽样在保证样本数据足够的情况下，简化了分析复杂度，缩短了分析时间，从而提高了分析效率。
2. Tablesample抽样可以消除数据误差和噪音。
通过Tablesample抽样技术，可以从多个角度获取数据，消除数据误差和噪音，提高数据的可信度和拟合度。
3. Tablesample抽样可以降低数据分析成本。
Tablesample抽样将原始数据集缩减到足够的大小，从而可以减小数据分析的成本，同时提高精度。
4. Tablesample抽样可以有效获取数据的基本特征，为后续的数据分析提供支持。
通过Tablesample抽样，我们可以快速获取数据的基本特征，从而为后续的数据分析提供支持。
总之，对于数据分析人员而言，Tablesample是一个非常有用的工具，可以用来减小数据规模，提高分析效率，消除数据误差和噪音，使分析结果更加准确可靠。
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