分组查询通过GROUP BY实现，用于按字段分组并聚合计算。SELECT后非聚合字段须在GROUP BY中；WHERE过滤分组前数据，HAVING过滤分组后结果。例如：按customer_id统计总消费用SUM()；多字段分组可添加YEAR(order_date)；筛选总消费>1000用HAVING。关键逻辑是先分组再计算，注意语法细节。
分组查询在 SQL 中通过 GROUP BY 实现，主要用来对数据按某个或某些字段进行分组，再对每组数据进行聚合计算，比如统计数量、求和、平均值等。它常配合聚合函数使用，如 COUNT()、SUM()、AVG()、MAX()、MIN()。
基本语法结构
SELECT 字段, 聚合函数(字段) FROM 表名 WHERE 条件（可选） GROUP BY 分组字段 HAVING 分组后筛选条件（可选）
注意：SELECT 后的非聚合字段必须出现在 GROUP BY 中；过滤分组前的数据用 WHERE，过滤分组后的结果用 HAVING。按单个字段分组
例如，有一个订单表 orders，包含字段：customer_id（客户ID）、amount（金额）。想查看每个客户的总消费：
SELECT customer_id, SUM(amount) AS total_amount FROM orders GROUP BY customer_id;
这会把相同 customer_id 的记录归为一组，计算每组的金额总和。
按多个字段分组
如果还想按年份细分，假设表中有 order_date 字段：
SELECT customer_id,
YEAR(order_date) AS order_year,
SUM(amount) AS yearly_total
FROM orders
GROUP BY customer_id, YEAR(order_date);
这样先按客户 ID 分组，再在每个客户内按年份分组，得到每位客户每年的消费总额。
使用 HAVING 筛选分组结果
如果只想看总消费超过 1000 的客户：
SELECT customer_id, SUM(amount) AS total_amount FROM orders GROUP BY customer_id HAVING total_amount > 1000;
HAVING 是对聚合后的结果进行过滤，不能用 WHERE 替代。
基本上就这些。掌握 GROUP BY 和聚合函数的搭配，就能处理大多数统计类查询需求。关键是理解“先分组、再计算”的逻辑。不复杂但容易忽略细节，比如字段是否在分组中、该用 WHERE 还是 HAVING。
