跨表统计需先理清业务逻辑和数据关系，明确主表、统计维度、关联字段唯一性及空值处理；避免多对多重复计算，善用子查询聚合或EXISTS/IN；注意NULL兜底与性能优化。
跨表统计不是简单拼几个表，关键在理清业务逻辑和数据关系。先确定要算什么、从哪几张表取数、关联字段是否唯一、空值怎么处理——这些想清楚了，SQL自然就顺了。
别一上来就 JOIN 所有表。先问自己：最终结果按什么分组？比如“每个部门的订单总金额”，那 部门表是主表，订单表是明细表。如果漏掉部门没订单的情况，就得用 LEFT JOIN；如果只看有订单的部门，INNER JOIN 更安全。
订单表 × 订单商品表 × 商品分类表，很容易因一对多叠加变成多对多，SUM(amount) 被放大好几倍。真实案例：某次统计各分类销售额，结果翻了3倍——查出来是同一笔订单含多个商品，又跨了多个分类标签。
LEFT JOIN 后，从表字段可能为 NULL。SUM(NULL) 是 NULL，COUNT(字段) 会忽略 NULL，但 COUNT(*) 不会——这些细节不注意，统计结果就“少了一块”。
100万订单表 JOIN 1万商品表，和反过来，执行计划可能差10倍。看执行计划（EXPLAIN）时重点盯两点：驱动表是不是小的、JOIN 条件有没有走索引。
基本上就这些。跨表统计不复杂但容易忽略边界，动手前多画个ER草图，跑之前先 LIMIT 10 看数据对不对——省下的调试时间，够写三段SQL了。
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