SQL跨表统计核心是JOIN关联后用GROUP BY与聚合函数汇总,关键在连接逻辑、统计维度和去重处理;需注意ON/WHERE区别、GROUP BY完整性、COALESCE处理NULL及COUNT(DISTINCT)去重。

SQL跨表统计的核心是用 JOIN 关联多张表,再配合 GROUP BY 和聚合函数(如 COUNT、SUM、AVG)完成汇总。关键不是“能不能连”,而是“按什么逻辑连”“统计维度在哪张表”“要不要去重”。下面用几个真实高频场景讲清楚。
想看每个客户下了多少订单,同时显示客户姓名和城市。
写法:
SELECT c.name, c.city, COUNT(o.order_id) AS order_count FROM customers c INNER JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id GROUP BY c.customer_id, c.name, c.city;
注意:GROUP BY 必须包含 SELECT 中所有非聚合字段(name、city),customer_id 也建议加上,避免语义模糊。
要查所有客户(包括没下过单的),并显示他们的总购买金额;但只关心 2024 年的订单。
写法:
SELECT c.name, COALESCE(SUM(o.amount), 0) AS total_amount FROM customers c LEFT JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id AND o.order_date >= '2024-01-01' GROUP BY c.customer_id, c.name HAVING SUM(o.amount) > 0; -- 这里 HAVING 是对分组结果筛选
查每个商品类别(categories)下有多少种商品,以及这些商品共产生了多少笔订单(注意:同一商品可能被多次下单,但只算一次商品数)。
写法:
SELECT cat.category_name, COUNT(DISTINCT p.product_id) AS product_count, COUNT(oi.order_id) AS order_item_count FROM categories cat LEFT JOIN products p ON cat.category_id = p.category_id LEFT JOIN order_items oi ON p.product_id = oi.product_id GROUP BY cat.category_id, cat.category_name;
查销售额 Top 10 的员工,需关联员工表、订单表、订单明细表。
写法:
SELECT e.name, SUM(oi.amount) AS total_sales FROM sales_emp e INNER JOIN orders o ON e.emp_id = o.emp_id INNER JOIN order_items oi ON o.order_id = oi.order_id GROUP BY e.emp_id, e.name ORDER BY total_sales DESC LIMIT 10;
基本上就这些。跨表统计不复杂但容易忽略连接条件位置、GROUP BY 字段完整性、NULL 处理(COALESCE)、去重逻辑。动手前先画个小草图:哪张是主表?关联键是什么?统计粒度是啥?答案清楚了,SQL 就顺了。
以上就是SQL跨表统计怎么写_高频场景实例讲解便于理解使用【指导】的详细内容,更多请关注php中文网其它相关文章!
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