group by后字段必须出现在select或聚合函数中，否则报错；where过滤行、having过滤分组，顺序不可逆；join统计需防count(*)因一对多被放大；日期范围宜用>=和
GROUP BY 后字段必须出现在 SELECT 或聚合函数里
写统计 SQL 时最常报错：ERROR: column "xxx" must appear in the GROUP BY clause or be used in an aggregate function。这不是 PostgreSQL 特有，MySQL 8.0+ 严格模式、SQL Server、Oracle 都会拦。根本原因是 SQL 标准要求：SELECT 列要么是 GROUP BY 的列，要么被 COUNT()、SUM() 这类函数包裹。
常见错误场景：想查每个部门的平均薪资，顺手加了个 employee_name —— 这就崩了，因为一个部门多人，数据库不知道该返回谁的名字。
- 正确做法：只选分组维度（如
dept_id）和聚合结果（如AVG(salary)） - 如果真要带某个人名（比如最新入职的），得用窗口函数或子查询，不能直接塞进
SELECT - MySQL 5.7 默认允许“非标准”写法，但上线后切到 8.0 或换数据库立刻报错，别依赖它
WHERE 和 HAVING 混用导致过滤失效
WHERE 过滤行，HAVING 过滤分组，顺序不可逆。写成 WHERE COUNT(*) > 10 必然报错，因为 COUNT(*) 在 WHERE 阶段还没算出来。
典型误用：想筛出订单数超 5 的用户，却把条件写在 WHERE 里；或者反过来，用 HAVING 去过滤单条记录的状态字段（比如 HAVING status = 'paid'），这会漏掉未达聚合阈值的组。
- 先用
WHERE卡原始数据（如WHERE order_date >= '2024-01-01'） - 再用
GROUP BY分组 - 最后用
HAVING筛分组结果（如HAVING COUNT(*) > 5） - 性能上，
WHERE越早过滤，扫描行数越少；HAVING是对内存中已分好的组操作，代价更高
JOIN 多表统计时 COUNT(*) 错误放大
一对多关联（比如订单表 JOIN 订单明细表）后直接 COUNT(*)，结果会变成明细行数，不是订单数。这是新手踩坑率最高的点之一。
Magento是一套专业开源的PHP电子商务系统。Magento设计得非常灵活，具有模块化架构体系和丰富的功能。易于与第三方应用系统无缝集成。Magento开源网店系统的特点主要分以下几大类，网站管理促销和工具国际化支持SEO搜索引擎优化结账方式运输快递支付方式客户服务用户帐户目录管理目录浏览产品展示分析和报表Magento 1.6 主要包含以下新特性：•持久性购物 - 为不同的
例如：查每个用户的订单总数 + 订单总金额，若用 LEFT JOIN orders o ON u.id = o.user_id LEFT JOIN order_items i ON o.id = i.order_id，再 COUNT(o.id)，实际得到的是订单明细条数，不是订单张数。
- 解决办法一：用
COUNT(DISTINCT o.id)，但注意DISTINCT在大数据量下可能拖慢速度 - 解决办法二：先聚合明细表（如用子查询算出每个订单的金额总和），再和主表 JOIN，避免笛卡尔膨胀
- MySQL 8.0+ 可用 CTE 拆开步骤，逻辑更清晰，也方便加索引提示
日期范围统计用 BETWEEN 容易漏数据
写 WHERE create_time BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-01-31'，看着没问题，但实际会漏掉 1 月 31 日 10:23:45 这类带时间的数据——因为 BETWEEN 默认闭区间，而字符串 `'2024-01-31'` 被隐式转成 '2024-01-31 00:00:00'。
业务上“查 1 月份数据”几乎都指从 1 日 00:00:00 到 31 日 23:59:59，硬写终点容易出错，也难维护。
- 推荐写法：
WHERE create_time >= '2024-01-01' AND create_time ，语义明确且能走索引 - PostgreSQL 支持
DATE类型直接比较，MySQL 建议用DATE(create_time) = '2024-01-01'仅限小数据量，否则无法用索引 - 如果字段是
TIMESTAMP WITH TIME ZONE，还得确认时区是否对齐，否则跨区统计会偏移
统计 SQL 最麻烦的从来不是语法，而是数据语义的理解偏差——比如“活跃用户”到底指登录过、下单过，还是支付成功过。字段含义、空值处理、时区、精度丢失，这些地方不抠清楚，再漂亮的 GROUP BY 也跑不出真实结果。
