STDDEV()和VARIANCE()默认计算样本标准差与方差（分母n−1），等价于STDDEV_SAMP()和VAR_SAMP()；仅MySQL旧版等极少数情况例外，业务需总体统计时应显式使用STDDEV_POP()/VAR_POP()。
STDDEV() 和 VARIANCE() 到底算的是样本还是总体？
默认是样本（分母 n−1），不是总体。几乎所有主流数据库中：STDDEV() 等价于 STDDEV_SAMP()，VARIANCE() 等价于 VAR_SAMP()。只有 Oracle 和极老版 MySQL 可能例外——但别赌，默认行为不一致就硬写全称。
小数据组偏差明显：某组只有 3 条有效记录，STDDEV_SAMP() 比 STDDEV_POP() 高约 50%。业务上若分析的是全量订单（非抽样），却用了 STDDEV()，波动率就被高估了。
- 确认是否为总体数据 → 显式用
STDDEV_POP()和VAR_POP() - 不确定或属抽样 → 坚持用
STDDEV_SAMP()，别依赖STDDEV()别名 - MySQL 5.7 不支持
STDDEV_SAMP()？那就升级或手动算：SQRT(AVG(POWER(x - AVG(x), 2)))
GROUP BY 后结果全是 NULL，哪里卡住了？
不是函数坏了，是数据没过“最低门槛”：STDDEV_SAMP() 要求每组至少 2 个非 NULL 值，少于 2 就返回 NULL；STDDEV_POP() 单值组返回 0，但数学上无意义（业务上也不该当“无波动”）。
先查再算，避免盲目归因：
SELECT category, COUNT(*) AS total_cnt, COUNT(amount) AS valid_cnt, STDDEV_SAMP(amount) AS stddev FROM sales GROUP BY category;
-
valid_cnt = 1→ 必出NULL，得加HAVING COUNT(amount) > 1过滤 -
total_cnt ≠ valid_cnt→ 该组含大量NULL，需先决定清洗策略（剔除 or 填充中位数） - 想把单值组标为 0？用
CASE WHEN COUNT(amount) = 1 THEN 0 ELSE STDDEV_SAMP(amount) END
为什么变异系数（CV）比标准差更有业务意义？
标准差带单位、受量纲绑架：一组是“元”，一组是“万元”，STDDEV() 差一千倍，但实际波动可能一样。变异系数 STDDEV() / ABS(AVG()) 是无量纲比值，才能跨组公平比较相对离散程度。
但直接除很危险：
-
AVG()为 0 或接近 0（如净利率、复购率变化值）→ 除零崩溃或结果爆炸 - 稳妥写法：
NULLIF(AVG(amount), 0)让分母为 0 时直接产出NULL，再包一层CASE - 示例：
CASE WHEN ABS(AVG(amount))
窗口函数里套 STDDEV_SAMP() 为啥总出空？
窗口里的 STDDEV_SAMP() 仍按样本公式算，且严格要求当前窗口内至少有 2 个非 NULL 值。常见陷阱：
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ROWS BETWEEN 29 PRECEDING AND CURRENT ROW→ 若日期不连续（比如跳过周末），实际行数可能 NULL - 正确做法：用时间范围而非行数，如 PostgreSQL/MySQL 8.0+ 支持
RANGE BETWEEN INTERVAL '29' DAY PRECEDING AND CURRENT ROW -
OVER (PARTITION BY category ORDER BY date)没写ROWS或RANGE→ 默认是GROUPS BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND CURRENT ROW，但部分引擎行为未定义 - 别混用：
GROUP BY+ 窗口STDDEV_SAMP() OVER ()会报错，必须全窗口或全分组
真正难的不是语法，是意识到：窗口标准差在首两行必然为空，而业务报表常要求“首日也显示数字”——这时就得接受用移动平均替代，或前端补逻辑，SQL 本身无法无中生有。
