SQL分组统计核心是正确使用GROUP BY与聚合函数,并用HAVING过滤分组结果;需确保SELECT非聚合字段全在GROUP BY中,注意NULL归组特性,优先采用条件聚合而非多子查询。

SQL分组统计核心就两点:用好 GROUP BY 搭配聚合函数,再配合 HAVING 精准过滤分组结果。写错顺序、忽略NULL处理或滥用子查询,是效率低和结果出错的主因。
SELECT 后出现的非聚合列(比如 name、status),必须全部写进 GROUP BY 子句,否则多数数据库会报错(如 PostgreSQL、SQL Server);MySQL 5.7+ 严格模式下同样受限。
WHERE 在分组前筛选原始行,HAVING 在分组后筛选“组”——这是关键区别。想查“员工数超5人的部门”,必须用 HAVING。
GROUP BY 字段含 NULL 时,所有 NULL 值会聚成单独一组。如果你没意识到,可能误以为“数据丢了”或漏统计。
统计“各部门男女人数、平均薪资”时,用 CASE + 聚合比多次 LEFT JOIN 更高效、更清晰。
基本上就这些。不复杂,但容易忽略细节。写完分组语句,记得反问自己:每列是否合理归属?NULL 怎么处理?过滤逻辑该放 WHERE 还是 HAVING?
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