答案：SQL中通过JOIN关联多表后使用GROUP BY按维度聚合数据，结合COUNT、SUM等函数实现统计，如部门员工数、订单总额等场景，需注意关联键匹配、分组字段完整及WHERE与HAVING的正确使用。
在 SQL 查询中，分组统计常配合 JOIN 操作使用，用于从多个表中提取数据并按某一维度聚合。比如统计每个部门的员工人数、订单总额等场景，就需要将员工表与部门表或订单表与客户表关联后再进行分组汇总。
基本语法结构
结合 JOIN 和 GROUP BY 的典型查询流程如下：
SELECT t1.字段, COUNT(t2.相关记录), SUM(t2.数值) FROM 表1 t1 JOIN 表2 t2 ON t1.id = t2.t1_id GROUP BY t1.字段;关键点在于：先通过 JOIN 关联出需要的数据，再用 GROUP BY 按主表的分类字段分组，最后对从表的数据做聚合计算。
实际例子：统计每个部门的员工薪资总和
假设有两张表：
- departments（部门表）：dept_id, dept_name
- employees（员工表）：emp_id, emp_name, salary, dept_id
要统计每个部门的员工数量和总薪资：
说明：
- 使用 INNER JOIN 连接两表，确保只包含有员工的部门；若想包含无员工的部门，改用 LEFT JOIN。
- GROUP BY 必须包含所有非聚合的 SELECT 字段（如 dept_name）。
- COUNT 和 SUM 作用于 employees 表中的记录，实现按部门聚合。
扩展应用：多表联合 + 条件过滤
例如统计“2024年每个客户的订单总金额”：
SELECT c.customer_name, COUNT(o.order_id) AS order_count, SUM(o.amount) AS total_amount FROM customers c JOIN orders o ON c.cust_id = o.cust_id WHERE YEAR(o.order_date) = 2024 GROUP BY c.cust_id, c.customer_name HAVING total_amount > 1000; -- 只显示总额超1000的客户这里加入了 WHERE 过滤时间范围，以及 HAVING 对聚合结果筛选。
基本上就这些。掌握 JOIN 联合数据、GROUP BY 分组、聚合函数统计三者的配合，就能处理大多数统计类查询需求。注意关联键准确、分组字段完整、筛选条件位置正确即可。
