随着数据量的爆炸式增长，数据查询效率已经成为数据分析领域中最为关键的问题之一。针对这个问题，数据库设计领域创造出一种新的技术，就是tablesample技术。

Tablesample技术是一种高效的数据采样技术，对于查询效率的提升有着重要的意义。接下来，我们将对tablesample技术做一个详细的介绍，让大家了解它为何如此重要，如何运用tablesample技术以提高查询效率。

1、什么是Tablesample技术？

Tablesample技术是数据库中采样查询的一种高效方式，其采样的过程是基于随机下标集合完成。它可以帮助数据分析人员以一种更有效的方式来处理大量数据， 从而在巨大的数据量中找到有用的部分。

2、tablesample技术的优势

Tablesample技术具有以下优点：

（1）它支持不同大小的采样数据集，从而提供了灵活性。这种灵活性可以使数据分析人员快速定位并提取有用的数据。

（2）它还支持各种类型的采样方式，包括基于随机下标的采样、比例采样、和基于数据分布的采样等。

（3）Tablesample技术可以实现更快的查询处理时间，因为查询的源数据减少了，查询执行的次数也相应降低。

（4）最重要的一点是减轻了服务器负担。从大数据集中随机采样，可以大大降低 CPU 开销、磁盘 I/O 和内存使用等方面的负载。

3、如何使用Tablesample技术

使用Tablesample技术其实很简单。当查询的数据量非常大时，可以使用Tablesample指令从中随机抽取出一部分数据进行分析。

Tablesample命令的基本语法如下：

```

SELECT *

FROM table_name TABLESAMPLE percentage [ PERCENT | ROWS ]

[ REPEATABLE(seed) ];

```

其中，table_name是要查询的原始数据表的名称，percentage是要指定的采样百分比，PERCENT或者ROWS用于指明百分比是针对数据表的百分比还是百分之多少条记录，seed是随机变量种子，REPEATABLE(seed)指定了随机变量种子的值。

例如，我们要从一个含有10000条记录的数据表中随机采样1000条，我们可以这样写：

```

SELECT *

FROM mytable TABLESAMPLE 10 PERCENT;

```

如果我们想要每次查询到相同的采样数据，可以在Tablesample后面添加“REPEATABLE()”，里面填入一个随机整数种子：

```

SELECT *

FROM mytable TABLESAMPLE 10 PERCENT REPEATABLE(12345);

```

由于Tablesample命令是查询引擎级别的命令，因此它适用于所有支持此命令的SQL执行器。但是需要注意的是，Tablesample命令并不是唯一的采样技术，还有一些其他的采样技术可以用于查询数据。因此，在实际应用中，需要根据具体的业务规则来选择恰当的数据采样方式。

4、结论

Tablesample技术是一项重要的工具，能够帮助我们解决从大量的数据中获取有用信息的问题。它可以扩大数据的可用性以及数据分析师的能力，更有效地利用资源和时间，提高数据分析工作的效率。

在实践中，我们不能光凭自己的想法做数据采样。在处理大数据时，需要注意自己的采样策略是否充分覆盖了所有坏情况，是否免于产生不正确的采样结果，不然的话，数据分析所得到的结果就没有任何的意义了。