分层抽样SQL介绍

简介

分层抽样SQL是一种从数据库中抽取样本的方法。在大数据集中，抽取所有数据可能会非常耗费时间和资源，而使用分层抽样则可以减小数据集的规模，从而加快处理速度和减少资源开销。

优势

• 减小数据库大小，节省存储空间。
• 减小读取数据量，提高查询效率。
• 提高了数据样本的可靠性和代表性。

实现过程

分层抽样SQL的实现基于多层次的筛选，将数据库中的数据分为若干层次，然后选取每一层次的样本，最终得到全局的样本。

以下是分层抽样SQL的示例代码片段：

WITH layers AS (
  SELECT 
    user_id, 
    age, 
    city,
    ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY city) AS row_num,
    COUNT(*) OVER() AS total_cnt
  FROM users_table
),
sample AS (
  SELECT 
    user_id, 
    age, 
    city,
    (row_num - 1) / (total_cnt / 10) AS layer, -- 将数据分为10层
    ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY (row_num - 1) / (total_cnt / 10) ORDER BY RANDOM()) AS row_num_by_layer -- 选取每层的10%作为样本
  FROM layers
)
SELECT 
  user_id, 
  age, 
  city
FROM sample
WHERE row_num_by_layer <= (total_cnt / 10)

代码说明：

首先，我们将要抽样的表 users_table 显式地定义其数据表字段 user_id (用户ID)、age (年龄) 和 city (所在城市)，然后使用 WITH 语句创建多个视图。

layers 视图是为了按照城市分类，然后对于每个城市，根据行号求得总行数并通过取整数实现划分为10个等分。这一步的目的是为了根据城市进行分类，将同一个城市的用户分到同一个层次，避免一个城市中的样本占比太大。

sample 视图是选取每个城市层次对应的10%的样本，因此我们根据行号对 layers 视图的数据进行排序，同时通过使用 RANDOM() 函数实现等概率的随机性。

最后，从 sample 视图中选取所有样本即可。

总结

分层抽样SQL可以有效地利用数据库资源，减少数据的存储空间和查询时间，提高了数据样本的可靠性和代表性。在处理大数据集时，分层抽样SQL是一个重要的方法。