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SQL汇总分析与分组查询实战入门

在日常的数据工作中，我们经常需要回答诸如“哪个产品的销量最高？”、“每位用户的平均消费是多少？”、“哪些班级的及格率低于60%？”这类问题。这些问题的本质，是对数据进行统计、归类和筛选——而这正是SQL中聚合函数、分组查询与条件过滤的核心能力。

掌握这些技能，不仅能帮你快速从海量数据中提取关键指标，还能为后续的数据可视化、报表开发和业务决策打下坚实基础。今天我们就通过真实场景+实战写法的方式，一步步拆解SQL中的汇总分析逻辑。

汇总分析：用聚合函数“压缩”数据

当你面对成千上万条记录时，第一反应不应该是逐行查看，而是思考：“我能从中提炼出什么数字？”

这就需要用到聚合函数（Aggregate Functions）。它们的作用是将多行数据合并成一个值，常见的有：

• COUNT()：统计行数（自动忽略NULL）
• SUM()：求和（仅限数值字段）
• AVG()：计算平均值
• MAX()/MIN()：最大最小值

比如，想了解教师表中有多少位老师，可以直接：

SELECT COUNT(*) FROM teacher;

这里用COUNT(*)是为了统计所有行，哪怕某些字段为空；而COUNT(教师姓名)则只统计姓名非空的记录。

再比如，想知道某门课的总成绩和平均分：

SELECT SUM(成绩), AVG(成绩) FROM score WHERE 课程号 = '0002';

注意：SUM和AVG对非数值字段会返回 NULL 或报错，使用前务必确认字段类型。

还有一个实用技巧：去重统计。例如要查有多少学生选了课，但同一个学生可能选多门，所以要用：

SELECT COUNT(DISTINCT 学号) AS 选课学生人数 FROM score;

这种“先去重再计数”的模式，在用户活跃度、商品品类覆盖等分析中极为常见。

分组查询：按维度切片分析

光看整体数据还不够。我们更关心的是：“不同群体之间有什么差异？”

比如，“男生和女生各有多少人？”、“每门课的平均成绩如何？”这就需要GROUP BY来按某个字段分组，然后对每组分别做聚合运算。

语法结构如下：

SELECT 分组字段, 聚合函数(目标列) FROM 表名 WHERE 条件（可选） GROUP BY 分组字段;

举个例子：

-- 各性别的学生人数 SELECT 性别, COUNT(*) AS 人数 FROM student GROUP BY 性别;

这条语句的执行顺序其实是：
1. 先从student表读取数据（FROM）
2. 如果有 WHERE，先过滤原始行（本例没有）
3. 然后按照“性别”把数据分成若干组
4. 最后在 SELECT 中对每组计算 COUNT(*)

再来看一个典型场景：每个学生的平均成绩。

SELECT 学号, AVG(成绩) AS 平均成绩 FROM score GROUP BY 学号;

你会发现，结果变成了“一人一行”，每一行代表该学生所有课程的综合表现。这就是分组带来的视角转换——从“单次考试”上升到“个体表现”。

还有一种情况是复合分组。比如你想知道“每天、每门课分别有多少人参加考试”，就可以这样写：

SELECT DATE(考试时间) AS 考试日期, 课程号, COUNT(*) AS 参考人数 FROM score_log GROUP BY DATE(考试时间), 课程号;

多个字段同时分组时，数据库会先按第一个字段划分大类，再在每个大类内部按第二个字段细分。

HAVING：对“结果”设门槛

有时候我们只想关注那些“达标”的组。比如：“只看平均分超过60的学生”或者“至少选了两门课的人”。

这时候就不能用WHERE，因为它是在分组之前过滤原始数据。而我们要过滤的是分组后的聚合结果，必须使用HAVING。

来看一个经典错误写法：

-- ❌ 错误！WHERE 无法识别 AVG(成绩) SELECT 学号, AVG(成绩) FROM score WHERE AVG(成绩) > 60 GROUP BY 学号;

为什么会错？因为 SQL 的执行顺序决定了：WHERE发生在GROUP BY之前，此时还没有“平均成绩”这个概念。

正确做法是：

-- ✅ 正确！HAVING 在分组后起作用 SELECT 学号, AVG(成绩) AS 平均成绩 FROM score GROUP BY 学号 HAVING AVG(成绩) > 60;

甚至你可以在HAVING中使用别名（这在WHERE中做不到）：

SELECT 学号, AVG(成绩) AS 平均成绩 FROM score GROUP BY 学号 HAVING 平均成绩 > 60;

因为HAVING执行时，SELECT已经完成，别名已经生效。

另一个高频应用场景是筛选“重复项”。比如找出同名同姓的学生：

SELECT 姓名, COUNT(*) AS 出现次数 FROM student GROUP BY 姓名 HAVING COUNT(*) > 1;

这个思路可以推广到很多去重排查任务中，比如检测异常登录IP、识别刷单账号等。

实际问题怎么拆解？三步走策略

很多人看到业务需求就懵了，其实只要掌握一套通用方法论，就能稳扎稳打写出正确SQL。

推荐使用以下三步法：

第一步：翻译成人话

把模糊的需求转化为清晰的数据动作。

“请找出平均成绩大于80的课程” → “我要按课程号分组，算出每门课的平均分，然后只保留≥80的”

第二步：理清技术要素

明确以下几个问题：
- 数据来源是哪张表？
- 需要按什么字段分组？
- 要计算哪些指标？
- 是否有过滤条件？是在分组前还是后？

第三步：组装SQL语句

以这个题目为例：

“找出选修超过1门课程的学生，并按选课数量降序排列”

翻译一下就是：“我要统计每个人选了几门课，只留选了2门及以上的，然后从高到低排序。”

对应的技术点：
- 表：score
- 分组字段：学号
- 聚合函数：COUNT(课程号)
- 分组后过滤：HAVING COUNT(课程号) > 1
- 排序：ORDER BY COUNT(课程号) DESC

最终SQL：

SELECT 学号, COUNT(课程号) AS 选课数量 FROM score GROUP BY 学号 HAVING COUNT(课程号) > 1 ORDER BY 选课数量 DESC;

你会发现，一旦思路清晰，代码几乎是自然流淌出来的。

ORDER BY：让结果更有意义地呈现

即使数据算得再准，如果输出杂乱无章，也会影响阅读效率。因此，排序是一个不可或缺的收尾步骤。

ORDER BY支持升序（ASC，默认）和降序（DESC）：

-- 成绩从高到低 SELECT * FROM score ORDER BY 成绩 DESC;

支持多字段排序。例如先按成绩排，成绩一样时按课程号排：

SELECT 课程号, 成绩 FROM score ORDER BY 成绩 DESC, 课程号 ASC;

特别值得注意的是NULL 值的排序行为。在大多数数据库中：
- 升序时，NULL 排最前面
- 降序时，NULL 仍可能排最前（取决于DB实现）

这意味着你可以利用排序快速发现缺失数据：

SELECT * FROM teacher ORDER BY 教师姓名;

如果名字为空的记录集中出现在顶部或底部，一眼就能察觉。

另外，配合LIMIT可实现“Top-N 查询”。比如查成绩最高的两人：

SELECT 学号, 成绩 FROM score ORDER BY 成绩 DESC LIMIT 2;

这对生成排行榜、预警名单非常有用。

执行顺序：为什么有些地方不能用别名？

很多初学者困惑：“为什么我在 WHERE 里用了别名就会报错？” 根本原因在于SQL的执行顺序 ≠ 书写顺序。

真正的执行流程是：

1. FROM—— 确定数据源
2. WHERE—— 过滤原始行
3. GROUP BY—— 分组
4. HAVING—— 过滤分组结果
5. SELECT—— 计算输出字段（别名在此诞生）
6. ORDER BY—— 排序（可用SELECT中的别名）
7. LIMIT—— 截断结果

正因为WHERE在SELECT之前执行，所以它看不到你在 SELECT 中定义的别名。

这也解释了为什么聚合函数不能出现在 WHERE 中——因为那时还没开始分组，根本不存在“平均成绩”这样的概念。

记住这一点，很多看似奇怪的限制就变得顺理成章了。

真实场景延伸：不只是学生成绩

虽然教学案例常用学生成绩表，但这些技术完全可以迁移到更复杂的系统中。

假设你正在维护一个由Qwen3Guard-Gen-8B提供支持的内容安全平台，每天产生数百万条审核日志。你想分析风险趋势，可以这样写：

-- 统计每日各风险等级的内容数量 SELECT DATE(审核时间) AS 日期, 风险等级, COUNT(*) AS 审核量 FROM content_moderation_log WHERE 模型版本 = 'Qwen3Guard-Gen-8B' GROUP BY DATE(审核时间), 风险等级 ORDER BY 日期 DESC, 风险等级;

或者监控性能瓶颈：

-- 查找平均响应延迟超过1秒的模型实例 SELECT 实例ID, AVG(响应时间毫秒) / 1000 AS 平均响应秒数 FROM model_performance_log GROUP BY 实例ID HAVING 平均响应秒数 > 1 ORDER BY 平均响应秒数 DESC;

你会发现，无论底层是教育系统还是AI风控引擎，核心的数据处理逻辑始终一致：分组 → 汇总 → 过滤 → 排序。

写在最后：成为数据驱动的思考者

SQL 不仅仅是一门查询语言，更是一种结构化思维工具。当你学会把一个问题拆解为“从哪来、怎么分、算什么、留哪些、怎么排”这几个步骤时，你就已经具备了初级数据分析师的思维方式。

未来如果你要设计一张AI模型监控仪表盘，不妨想想可以用哪些SQL指标支撑：

• 每日高风险内容拦截量趋势
• 不同语言下的误判率变化
• 各风险等级的平均处理耗时对比

试着动手写几条查询，你会发现，那些看起来高大上的数据分析报告，背后不过是一系列清晰、严谨的SQL逻辑组合而成。

技术本身并不神秘，真正重要的是：你是否能提出值得被回答的问题。