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。
GROUP BY 必须包含所有非聚合字段
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。
- ✅ 正确写法：SELECT dept, COUNT(*) FROM emp GROUP BY dept;
- ❌ 错误写法：SELECT dept, name, COUNT(*) FROM emp GROUP BY dept;（name 未参与分组，语义模糊）
- ? 如果真要查每个部门的某个人名，需明确逻辑：用 MAX(name)、MIN(name)，或结合窗口函数取首行。
用 HAVING 替代 WHERE 过滤分组结果
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。
- ✅ 正确：SELECT dept, COUNT(*) c FROM emp GROUP BY dept HAVING c > 5;
- ❌ 错误：SELECT dept, COUNT(*) c FROM emp WHERE c > 5 GROUP BY dept;（WHERE 不认识别名 c，也不作用于聚合结果）
- ? HAVING 支持聚合函数和列别名，WHERE 不支持。
NULL 值会被自动归为一组，但容易被忽略
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。
- ✅ 查看 NULL 分组：SELECT region, COUNT(*) FROM sales GROUP BY region;（region 为 NULL 的记录会单独一行）
- ? 需要排除 NULL？加条件：WHERE region IS NOT NULL 放在 GROUP BY 前。
- ? 想把 NULL 当作“未知”统一命名？用 COALESCE(region, 'Unknown') 再分组。
复杂统计优先考虑条件聚合，少用多表关联子查询
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。
- ✅ 推荐写法：SELECT dept,
COUNT(CASE WHEN gender='M' THEN 1 END) male_cnt,
COUNT(CASE WHEN gender='F' THEN 1 END) female_cnt,
AVG(salary) avg_salary
FROM emp GROUP BY dept; - ❌ 低效写法：为男女各写一个子查询再 JOIN，增加执行计划复杂度，还易出笛卡尔积。
- ? 条件聚合一次扫描完成，逻辑集中，数据库优化器也更容易命中索引。
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？
