聚合与 GROUP BY

这一课你将能做到

1. 用 COUNT / SUM / AVG / MAX / MIN 做全表统计，并用 GROUP BY 做分组统计
2. 用 HAVING 过滤分组结果，说清 WHERE 和 HAVING 的执行时点差异
3. 把 JOIN + WHERE + GROUP BY + HAVING + ORDER BY 串成一条完整的统计查询

前置：第一课建库脚本已跑（若做过第 6 课的写操作，先重跑脚本复原数据，保证输出一致）。

为什么要学

前面几课查的都是明细行；但业务方要的经常是统计口径：每个分类几门课、每个学生完成几节、各课程卖了多少钱。报表、看板、运营后台的数字，全是聚合查询产出的。聚合也是 SQL 面试的重灾区——COUNT 的三种写法、ONLY_FULL_GROUP_BY、WHERE 与 HAVING 的区别，几乎每轮都会问。

先建立图像

聚合就是「先分堆、再算数」：

17 条学习记录
   │  按 student_id 分堆（GROUP BY）
   ▼
┌────────┬────────┬────────┬─…─┐
│ s=1(4) │ s=2(2) │ s=3(4) │ … │   ← 每堆是一个「组」
└────────┴────────┴────────┴─…─┘
   │  每堆内 COUNT(*)、AVG(score)
   ▼
  每个学生一行：完成数、平均分

完整逻辑执行顺序（背下来，所有聚合疑问都能用它解释）：

FROM → WHERE → GROUP BY → HAVING → SELECT → ORDER BY → LIMIT
 取表   筛行     分堆      筛组     出结果   排序      截取

跟着做

步骤 1：五种聚合函数，全表一桶

SELECT MAX(price)  AS 最贵,
       MIN(price)  AS 最便宜,
       ROUND(AVG(price), 2) AS 均价,
       SUM(price)  AS 总价,
       COUNT(*)    AS 课程数
FROM course;
-- 399 / 0 / 149.29 / 1045 / 7

没有 GROUP BY 时，整张表就是一组，结果永远只有一行。

步骤 2：COUNT 的三种写法（本课第一个考点）

SELECT COUNT(*), COUNT(score), COUNT(DISTINCT student_id)
FROM study_record;
-- 17 / 16 / 6

• COUNT(*)：数行数，17 行
• COUNT(score)：数 score 非 NULL 的行，大鹏那条 score 是 NULL，所以 16
• COUNT(DISTINCT student_id)：去重后 6 个学生学过东西（小吴没学）

三个数字不一样，全都对——关键是你要的是哪个口径。

步骤 3：GROUP BY 单列分组

SELECT category,
       COUNT(*)             AS course_cnt,
       ROUND(AVG(price), 2) AS avg_price
FROM course
GROUP BY category;
-- java      2  249.00
-- database  3  133.00
-- frontend  2   74.00

「每个分类几门课、平均卖多少钱」一句话出来了。SELECT 里非聚合列（category）必须出现在 GROUP BY 中，原因见要点 2。

步骤 4：GROUP BY 多列分组

SELECT category, level, COUNT(*) AS cnt
FROM course
GROUP BY category, level;
-- 6 行：先按 category 分堆，堆内再按 level 分堆

步骤 5：HAVING 过滤组