1. 理解标准差
标准差是一种衡量数据分散程度的统计量，它代表数据集的每个数据与其平均值的偏差程度。通常情况下，标准差越大，代表数据的分散程度越大，反之越小，代表数据分散程度越小。在数据库应用中，我们可以利用SQL语句求解标准差，从而更好地掌握数据的分布情况，做出更好的决策。
2. 求解标准差的基本方法
在MSSQL中，我们可以使用内置的聚合函数STDEV()来计算标准差。它的语法如下所示：
SELECT STDEV(column_name) FROM table_name;
其中，column_name指代你要计算标准差的列名，table_name指代你要计算标准差的数据表名。
3. 标准差计算方法与公式
3.1 总体标准差
在MSSQL中，STDEV()函数计算的是总体标准差，即对整个数据集进行计算，其计算公式如下所示：
σ = √[Σ(x-μ)2/N]
其中，x是每一个数据的值，μ是整个数据集的均值，N是数据集的观测数。简单来说，标准差是每个点与平均值的偏差平方和的算术平均数的平方根。例如，我们有一个包含10个数据的表test，我们想要计算其中的一个column的标准差，可以使用以下SQL语句：
SELECT STDEV(column_name) FROM test;
3.2 样本标准差
相对的，有时候我们需要计算样本标准差，即从数据集中随机取样一部分数据进行计算，其计算公式如下所示：
s = √[Σ(x-x?)2/(n-1)]
其中，x?是样本的均值，n是样本的观测数。简单来说，在样本标准差中，分母为n-1而不是n，是为了更好地估计总体标准差。举个例子，我们有一个包含20个数据的表，我们想要从中随机取样10个数据进行计算，可以使用以下SQL语句计算标准差：
SELECT STDEVP(column_name) FROM(SELECT TOP 10 PERCENT column_name FROM table_name ORDER BY NEWID()) AS SAMPLE;
在上述的SQL语句中，首先使用ORDER BY NEWID()将表随机排序，然后使用TOP 10 PERCENT获取前10%的数据，最后使用STDEVP()函数计算标准差。
4. 注意事项
在使用STDEV()函数进行标准差计算时，需要注意以下几点：
如果数据集中有NULL值，STDEV()函数会忽略这些值。
如果只有一个数据，STDEV()函数会返回NULL值。
总体标准差和样本标准差使用的函数不同，需要根据实际需要进行选择。
5. 总结
标准差是一种更细致地描述数据分布情况的统计量，可以用于辅助我们更好地理解数据，并做出更好的决策。在MSSQL中，我们可以使用STDEV()函数进行标准差计算，需要根据实际情况选择是使用总体标准差还是样本标准差，并注意函数的返回值。同时，如果我们需要从数据集中随机取样进行计算，可以使用ORDER BY NEWID()进行随机排序，再使用TOP语句进行筛选。