答案：避免SQL重复计算需正确使用GROUP BY、DISTINCT、子查询聚合和窗口函数。应按统计维度分组，去重处理唯一值，先聚合后连接，用窗口函数保留明细，确保数据逻辑与业务一致。
在 SQL 查询中，重复计算通常是因为表连接方式不当、分组不准确或聚合函数使用不合理导致的。要避免重复计算，关键在于理解数据结构和查询逻辑，并通过正确的语法控制数据的聚合与关联。
合理使用 GROUP BY 分组
当你使用聚合函数（如 SUM、COUNT、AVG）时，必须确保非聚合字段都包含在 GROUP BY 子句中，否则可能造成数据被错误地重复累加。
例如：如果订单明细表中有多个商品项对应同一订单，直接对订单金额求和而不分组，会导致订单总金额被多次计算。
建议：- 明确需要统计的维度（如订单ID、用户ID）
- 将这些维度全部写入 GROUP BY
- 先按关键字段分组再聚合，避免跨行误加
使用 DISTINCT 避免重复值参与计算
当某些字段存在重复值但只需计算一次时，可在聚合函数中加入 DISTINCT 关键字，防止重复记录影响结果。
例如：SUM(DISTINCT order_amount) 可避免相同金额被多次计入，适用于去重后求和场景。注意：仅当语义正确时才使用 DISTINCT，否则可能掩盖数据问题。
控制 JOIN 导致的数据膨胀
多表连接特别是“一对多”关系时，主表的一条记录可能匹配从表的多条记录，导致主表字段在结果集中重复出现，进而使 SUM 等操作产生虚高值。
解决方案：- 优先在子查询中完成聚合，再与其他表连接
- 避免直接连接明细表后对主表字段求和
- 使用 LEFT JOIN 时确认是否引入了多余行
先对明细表按订单ID汇总得到每单总额，再与订单表关联，而不是先把两表连起来再求和。
利用窗口函数替代重复计算
在需要保留明细的同时做统计，可使用窗口函数（如 SUM(...) OVER (...)），避免因 GROUP BY 丢失细节或引发重复。
这类函数不会合并行，因此不会改变原始行数，适合做“每行显示总计占比”等需求。
基本上就这些方法。关键是理清业务逻辑，搞明白该按什么粒度统计，再选择合适的技术手段控制数据层级。
