SQL区域聚合核心是确保地理字段准确可分组，再用GROUP BY配合聚合函数统计；优先使用标准行政区字段，次选地址解析或空间索引匹配，关联区划表可提升归属准确性。
SQL按区域维度聚合数据，核心是把地理信息（比如省、市、区、经纬度范围或行政编码）作为分组依据，结合GROUP BY和聚合函数（如COUNT()、SUM()、AVG()）统计业务指标。关键不在于“怎么写GROUP BY”，而在于“区域字段是否准确、可分组”。
用标准行政区字段直接分组
如果表里已有清洗好的区域字段（如province、city），这是最简单的情况：
- 确保该字段值规范统一（例如“广东省”“广东”“GD”不能混用，建议统一为国家统计局标准名称）
- 常见写法：
SELECT province, COUNT(*) AS user_count, AVG(order_amount) AS avg_order
FROM orders
WHERE order_date >= '2024-01-01'
GROUP BY province
ORDER BY user_count DESC;
从地址文本中提取区域（需谨慎）
原始数据只有模糊地址（如“广州市天河区体育西路123号”），可用字符串函数粗略提取，但精度有限：
- MySQL示例：
SELECT SUBSTRING_INDEX(address, '市', 1) AS province,
SUBSTRING_INDEX(SUBSTRING_INDEX(address, '市', 2), '市', -1) AS city,
COUNT(*)
FROM users
WHERE address IS NOT NULL
GROUP BY 1, 2; - 注意：这种匹配易出错（如“呼和浩特市”会被截成“呼和浩”，“重庆市”可能被误判为“重庆”+“市”）。生产环境建议用地址解析API预处理，或关联标准行政区划表。
按地理围栏或坐标范围聚合（LBS场景）
当有经纬度（lng, lat）且需按商圈、热力网格等自定义区域统计时：
- 先准备一个区域边界表（如
area_grids含grid_id、min_lng、max_lng、min_lat、max_lat） - 通过JOIN匹配位置：
SELECT g.grid_id, COUNT(o.id) AS order_num
FROM orders o
JOIN area_grids g
ON o.lng BETWEEN g.min_lng AND g.max_lng
AND o.lat BETWEEN g.min_lat AND g.max_lat
GROUP BY g.grid_id; - 高并发或大数据量时，建议给经纬度字段加空间索引（如MySQL的
POINT类型 +ST_Contains），避免全表扫描。
关联标准行政区划表提升准确性
比纯文本提取更可靠的方式：用第三方或官方区划表（含省市区三级编码与名称）做LEFT JOIN：
- 假设你有
user_location表含adcode（高德/百度行政编码），再关联districts表获取完整路径：
SELECT d.province, d.city, d.district, COUNT(u.id)
FROM user_location u
LEFT JOIN districts d ON u.adcode = d.code
GROUP BY d.province, d.city, d.district; - 优势：规避同名不同区（如“朝阳区”在北京和沈阳都有）、支持向上汇总（如只看“省份”就GROUP BY d.province）。
基本上就这些。区域聚合的本质是“让每条数据归属到明确、一致、可枚举的类别中”，字段质量往往比SQL技巧更重要。
