值SQL Server实现求平均值的优化之道（sqlserver求平均）

SQL Server求平均值时，要考虑如何在一定注重实时响应和数据一致性的同时，最大程度的提高性能。将涉及的表的数据按照条件进行过滤，能删去不必要的记录，减少计算量，是一种最简单的实现优化的方式。

如果常用的WHERE子句无法减少查询的记录数，可以尝试使用表行函数或逻辑分组。表行函数提供了使用复杂APP函数和其他运算，对记录进行分级。使用表行函数，可以解决大部分聚集统计函数的计算问题，像求平均值这样的简单统计计算，也可以通过表行函数进行求解，如下例所示：

select type, avg(rows) as AverageRows
from (select type, row_number() over 
   (partition by type order by type) as rows
   from mytable) as t
group by type

逻辑分组是在表行函数的基础上进行的编程技术，利用或运算或逻辑表达式进行分组，以简化复杂查询。由于逻辑分组可以拆分复杂查询，减少在数据库中查询的记录条数，因此可以提高求平均值操作的性能。

以一个求以一年内某种产品的多个地点销售量的平均值为例，具体查询如下：

select product,Avg(sales) 
from sales_data 
where DATEDIFF(year,insert_date,getdate())
group by product

上面的查询采用基本的GROUP BY子句来实现，但是每次都要读取所有满足条件的记录才能求出平均值，因此如果数据量很大，则效率会很低。在这种情况下，可以采用逻辑分组来减少查询记录数：

SELECT product, Avg(sales1+sales2+...+salesn)/COUNT(*) 
FROM (
SELECT product, sales1, sales2, ..., salesn 
FROM sales_data 
WHERE DATEDIFF(year, insert_date, getdate())
GROUP BY product 
)AS t 
GROUP BY product

这样的查询只需要读取满足条件的数据，并做一次分组，就可以求出多项销售量的平均值。

总结一下，SQL Server求平均值时，首先应确保选取的查询的准确性，尽量减少查询的记录数，灵活运用表行函数或逻辑分组可以提高查询性能。减少不必要的操作，以及正确使用运算符，也会极大提高求平均值操作的性能。