SQL 聚合函数和分组查询结合使用方法是什么？

答案：SQL中聚合函数与GROUP BY结合可实现分组统计，先用GROUP BY按字段分组，再对每组应用COUNT、SUM等函数计算，HAVING用于过滤分组后结果，多字段分组支持更细粒度分析，ORDER BY可对聚合结果排序。

SQL 聚合函数和分组查询结合使用时，核心是通过 GROUP BY 对数据进行分组，然后在每组上应用聚合函数（如 COUNT、SUM、AVG、MAX、MIN）来计算汇总结果。这种组合能帮助我们从大量数据中提取有意义的统计信息。

聚合函数的基本作用

聚合函数用于对一组值执行计算并返回单个值。常见函数包括：

• COUNT()：统计行数
• SUM()：求和
• AVG()：计算平均值
• MAX()：获取最大值
• MIN()：获取最小值

单独使用时，它们作用于整个结果集；与 GROUP BY 配合，则在每个分组内独立计算。

GROUP BY 的使用方法

GROUP BY 将具有相同字段值的行归为一组。通常放在 WHERE 子句之后，ORDER BY 之前。

例如，按部门统计员工数量：

这条语句会把 employees 表中的记录按 department 字段分组，每组计算一次 COUNT(*)。

HAVING 过滤分组结果

WHERE 不能直接过滤聚合函数的结果，因为 WHERE 在分组前起作用。要筛选分组后的结果，应使用 HAVING。

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比如，只显示员工数超过 5 人的部门：

HAVING 支持条件判断，常配合聚合函数使用，确保只有满足条件的分组才会出现在结果中。

多字段分组与排序

可以按多个字段分组，实现更细粒度的统计。例如按地区和城市统计销售额：

ORDER BY 可以基于原始字段或聚合结果排序，让输出更有条理。

基本上就这些。关键是理解 GROUP BY 划分数据范围，聚合函数在每个范围内运算，HAVING 筛选最终分组结果。掌握这个逻辑，就能写出高效的分组统计查询。不复杂但容易忽略细节，比如混淆 WHERE 和 HAVING 的使用时机。正确搭配，才能准确获取所需数据。

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