SQL分组统计怎么做_真实案例解析强化复杂查询思维【教学】

SQL分组统计核心是GROUP BY搭配聚合函数，关键在明确“按什么分”“算什么量”“筛哪一堆”；基础用SUM、COUNT等，筛选聚合结果须用HAVING；多维分组支持多字段，窗口函数可实现组内排名。

SQL分组统计核心就一条：用 GROUP BY 搭配聚合函数（如 COUNT、SUM、AVG、MAX、MIN），把数据按指定字段“归堆”，再对每堆算一个汇总值。关键不是记住语法，而是想清楚“按什么分”“算什么量”“筛哪一堆”。下面用真实业务场景带你一层层拆解。

基础分组：谁买了多少件商品？

比如订单表 orders 有字段：user_id（买家ID）、product_id（商品ID）、quantity（购买数量）。想看每个用户总共买了几件商品：

• 分组依据是 user_id —— 每个用户算一堆
• 要算的是总件数 → 用 SUM(quantity)
• 写法：SELECT user_id, SUM(quantity) AS total_qty FROM orders GROUP BY user_id;

注意：SELECT 后所有非聚合字段（如 user_id）必须出现在 GROUP BY 中，否则报错——这是SQL的硬规则。

带条件筛选：只看下单超3次的活跃用户

上一步得到每人总件数，但运营更关心“高频买家”。这时不能用 WHERE 筛 quantity（WHERE 在分组前执行，无法访问 SUM 结果），得用 HAVING：

• HAVING 是分组后的筛选器，作用对象是聚合结果
• 想查总下单次数（不是件数）≥3 的用户 → 先用 COUNT(*) 统计每人订单条数
• 写法：SELECT user_id, COUNT(*) AS order_cnt FROM orders GROUP BY user_id HAVING COUNT(*) >= 3;

小技巧：HAVING 后可直接写别名（如 HAVING order_cnt >= 3），MySQL/PostgreSQL 支持，但为兼容性建议重复函数表达式。

多维度交叉：按城市+会员等级统计平均客单价

现在关联用户表 users（含 city、member_level），想分析不同城市、不同等级用户的消费能力：

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• 分组字段不止一个：同时按 city 和 member_level 分组 → GROUP BY city, member_level
• 客单价 = 订单总金额 ÷ 订单数 → 需先 JOIN 订单与用户表，再用 AVG(total_amount)
• 完整写法：SELECT u.city, u.member_level, AVG(o.total_amount) AS avg_order_amt FROM orders o JOIN users u ON o.user_id = u.id GROUP BY u.city, u.member_level;

重点：多字段 GROUP BY 顺序不影响结果，但会影响输出排序（默认按 GROUP BY 字段顺序排），如需固定顺序，显式加 ORDER BY。

分组后排名：各品类销量TOP3商品

商品表 products 有 category、sales_qty；想查每个品类卖得最好的前3款：

• 先按 category 分组，但“TOP3”不是聚合计算，而是组内排序 → 得用窗口函数 ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY category ORDER BY sales_qty DESC)
• PARTITION BY 相当于“组内分组”，ORDER BY 决定组内排名顺序
• 外层筛选 rank ≤ 3：SELECT * FROM (SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY category ORDER BY sales_qty DESC) AS rn FROM products) t WHERE t.rn

注意：ROW_NUMBER() 会并列不占位（如45、45、44 → 排1、2、4），若要并列占位，改用 RANK()；若要密集连续（1、1、2），用 DENSE_RANK()。

基本上就这些。分组统计不复杂但容易忽略逻辑先后：WHERE → GROUP BY → HAVING → SELECT → ORDER BY。练熟这根链条，再复杂的报表需求也能拆解到位。

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