sql聚合函数不可直接嵌套，但可通过group by横向统计、子查询/cte实现聚合后再聚合、having过滤分组结果等方式组合使用。
SQL 聚合函数本身不支持直接嵌套（如 COUNT(SUM(...)) 会报错），但通过分组、子查询、窗口函数或 HAVING 等方式，可以灵活组合多个聚合结果，解决“每类中最大销量的平均值”“订单数超5的客户总消费额”等实际问题。
用 GROUP BY + 多个聚合函数横向统计
在同一个查询中对同一组数据计算多个指标，是最常用也最高效的组合方式。关键在于明确分组维度，再对各列独立聚合。
- 例如统计每个部门的员工数、平均薪资、最高薪资和薪资总和：
SELECT dept, COUNT(*) AS emp_count, AVG(salary) AS avg_sal, MAX(salary) AS max_sal, SUM(salary) AS total_sal<br>FROM employees<br>GROUP BY dept;
注意：所有非聚合字段（如 dept）必须出现在 GROUP BY 中；聚合函数之间互不影响，可自由搭配。
用子查询实现“聚合后再聚合”逻辑
当需要对聚合结果进一步计算（比如“各部门平均薪资的中位数”），需将第一层聚合作为子查询或 CTE，再在外层处理。
- 示例：找出平均薪资高于公司整体平均值的部门
SELECT dept, AVG(salary) AS dept_avg<br>FROM employees<br>GROUP BY dept<br>HAVING AVG(salary) > (SELECT AVG(salary) FROM employees);
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- 更复杂场景（如求各部门平均薪资的中位数）可写成：
WITH dept_avgs AS (<br> SELECT dept, AVG(salary) AS avg_sal FROM employees GROUP BY dept<br>)<br>SELECT PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY avg_sal) FROM dept_avgs;
用 HAVING 过滤聚合结果，替代 WHERE 的局限
WHERE 在分组前过滤行，无法使用聚合函数；HAVING 则专用于筛选分组后的聚合结果，是组合聚合逻辑的关键阀门。
- 错误写法（WHERE 后跟聚合函数）：
WHERE COUNT(*) > 10→ 报错 - 正确写法：
GROUP BY user_id HAVING COUNT(*) >= 5→ 筛出下单≥5次的用户 - 可叠加多个条件：
HAVING AVG(amount) > 100 AND SUM(amount)
用窗口函数避免过度分组，保留明细与聚合并存
当既要原始记录（如每笔订单），又要所在客户/品类的统计值（如该客户的平均订单额），窗口函数比自连接或子查询更简洁高效。
- 示例：显示每位客户的每笔订单，并附上该客户的订单总数和平均金额
SELECT<br> customer_id,<br> order_id,<br> amount,<br> COUNT(*) OVER (PARTITION BY customer_id) AS order_cnt,<br> AVG(amount) OVER (PARTITION BY customer_id) AS avg_order_amt<br>FROM orders;
窗口函数不改变行数，适合做“带上下文的聚合”，且支持排序（ORDER BY ... ROWS BETWEEN）实现滚动统计。
