树叶云OceanBase教程里聊聊VARIANCE函数到底怎么用，有点复杂但挺实用

树叶云OceanBase教程里聊聊VARIANCE函数到底怎么用,有点复杂但挺实用 基于树叶云OceanBase相关技术博客和官方文档的解读）

好,咱们直接开聊OceanBase里的这个VARIANCE函数，一听名字，“方差”，可能很多人头就大了，觉得这是统计学里高深莫测的东西，别怕，今天咱们就用大白话把它掰扯清楚，你会发现它其实是个挺实用的工具，尤其是在你分析数据波动情况的时候。

方差到底是个啥？简单理解就是“不稳定性”

别被公式吓到,你可以把方差想象成一个衡量“团队行动是否整齐划一”的指标。

假设你是一个教练,手下有两组运动员练习投篮。

• A组：5个队员，每人投10个球，进球数分别是9, 9, 10, 10, 10。
• B组：5个队员，每人投10个球，进球数分别是5, 7, 10, 13, 15。

算一下平均成绩,两组都是6个球，平均实力看起来一模一样，但作为教练，你更想带哪一组？肯定是A组，对吧？因为A组的成绩非常稳定，大家都集中在平均水平附近，而B组呢，有的队员特别准，有的特别不准，成绩跟过山车一样，波动巨大，非常不稳定。

方差，就是把这个“不稳定”的程度，用一个具体的数字给计算出来。 计算原理大致是：先算出平均值，然后看每个队员的成绩和平均值差了多少（这叫偏差），把这些偏差平方一下（避免正负抵消），再求个平均。

A组的方差会很小（因为大家成绩都接近平均值，偏差小），B组的方差会很大（因为成绩离平均值很远，偏差大）。

方差越大，说明数据越分散，波动越大；方差越小，说明数据越集中，越稳定。

OceanBase里VARIANCE函数怎么用？

在OceanBase的SQL里,用VARIANCE函数超级简单，它是个聚合函数，就跟咱们常用的SUM（求和）、AVG（求平均）一样。

基本语法就长这样： SELECT VARIANCE(column_name) FROM table_name WHERE ...;

你只需要把你想分析的那一列的名称,替换掉 column_name 就行了，它就会帮你算出这一列所有数据的方差。

举个例子,假设我们有个员工工资表 employee_salary，里面有 department（部门）和 salary（工资）两列。

1. 看看公司整体工资波动大不大： SELECT VARIANCE(salary) AS 工资方差 FROM employee_salary; 这条语句会返回一个数字，如果这个数字很大，说明公司内部工资差距很大，有的极高，有的极低；如果数字很小，说明大家的工资水平都差不多。

2. 分部门看看哪个部门工资最“均衡”： SELECT department, VARIANCE(salary) AS dept_variance FROM employee_salary GROUP BY department; 这下就更清楚了，你可以看到技术部、销售部、行政部各自的工资方差是多少，可能你会发现销售部的方差最大，因为销售业绩好坏收入天差地别；而行政部的方差可能就小很多，大家的工资比较平均。

需要注意的几个点（这里有点复杂，但很关键）

1. 样本方差 vs 总体方差： 这是方差计算里最容易迷糊的地方，OceanBase的VARIANCE函数默认计算的是样本方差（Sample Variance）。

   • 总体方差：如果你分析的数据就是你关心的全部对象（比如全公司就这100号人，你分析了所有人的工资），这时应该用总体方差。
   • 样本方差：如果你分析的数据只是从一个更大群体里抽取的样本（比如从全国程序员中随机抽了1000人分析工资，用这个样本推测全国情况），这时应该用样本方差。

   两者的计算公式稍有不同,样本方差的分母是 n-1（n是数据个数），而总体方差的分母是 n，OceanBase默认用 n-1，是为了让样本方差的估计更准确（统计学上的“无偏估计”）。

   那如果想算总体方差怎么办？OceanBase很贴心地提供了另一个函数 VAR_POP()。

   • VARIANCE() 或 VAR_SAMP() -> 算的是样本方差。
   • VAR_POP() -> 算的是总体方差。 大部分时候，如果你不确定，用默认的VARIANCE()问题不大。

2. 对NULL值的处理： 和大多数聚合函数一样，VARIANCE()会直接忽略掉数据中的NULL值，比如你算10个人的工资方差，但有2个人的工资是NULL，那么函数只会用剩下的8个有效值来计算。

3. 结果代表什么？ 方差计算时用了平方，所以它的单位也是原单位的平方，比如工资单位是“元”，方差单位就是“元的平方”，这听起来有点怪，所以有时候我们更常用它的平方根，也就是标准差（STDDEV函数），这样单位就变回“元”了，更容易理解，但方差本身的大小比较，已经足够反映出波动性的高低了。

这玩意儿到底实用在哪？

光说不练假把式,方差在数据分析里用处可大了：

• 质量监控： 生产线上零件的尺寸方差小，说明生产过程稳定，质量可控。
• 投资分析： 股票或基金净值的方差（波动率）是衡量风险的重要指标，方差大，风险高，可能赚得多也可能亏得惨。
• 绩效评估： 就像开头的例子，评估一个销售团队的成绩，不能只看平均值，还要看方差，方差小说明团队整体水平均衡；方差大可能意味着资源分配或管理有问题。
• 用户行为研究： 分析用户每日活跃时长的方差，可以看出用户的使用习惯是稳定还是随机。

OceanBase里的VARIANCE函数给了你一个强大的武器,让你能从“平均值”这个单一数字的背后，看到数据分布的稳定性和差异性，下次当你觉得光看平均值不过瘾、不透彻的时候，不妨顺手算个方差，可能会有意想不到的发现，它开头是有点绕，但一旦理解了，你就会发现它的视角非常独特和实用。