6. 聚合与分组

这是什么：聚合 = 把很多行算成一个数（总数、总和、平均）；GROUP BY = 先按某列分组，再对每组聚合。

为什么用：「博客有多少篇文章」「哪位作者平均阅读量最高」——凡是带「每、多少、平均」的问题，都是聚合查询。这章的 SQL 你在 MySQL 教程练过一遍，这里逐字不改也能跑。

如何用：还是 user + article 两张表，统计跑起来，顺便验证「学的 SQL 两边通用」。

说明：本章沿用前几章改完之后的数据——第 4 章删掉了《MySQL 练手记》、把第 1 篇阅读量加到了 130，所以现在库里只有 2 篇文章。

6.1 五个聚合函数

先来两个单组统计：

SELECT COUNT(*) FROM article;
SELECT MAX(views) FROM article;

预期输出：

2
130

6.2 GROUP BY：按作者统计

想知道每位作者的文章数和平均阅读量，就按 user_id 分组：

SELECT user_id,
       COUNT(*)          AS 文章数,
       AVG(views)        AS 平均阅读
FROM article
GROUP BY user_id;

预期输出：

1|2|107.5

现在有文章的只剩 frog（两篇：130 和 85），所以只有一行。

6.3 带上作者名：先 JOIN 再分组

分组键换成用户表的用户名，顺带把没发过文章的作者也统计出来（LEFT JOIN），这就是 MySQL 章同款练习：

SELECT u.username,
       COUNT(a.id)                  AS 文章数,
       IFNULL(AVG(a.views), 0)      AS 平均阅读
FROM user u
LEFT JOIN article a ON a.user_id = u.id
GROUP BY u.id
ORDER BY 文章数 DESC;

预期输出（panda 没发过文章，被兜底成 0）：

frog|2|107.5
panda|0|0

两个细节：COUNT(a.id) 数的是文章行数（没文章就是 0），而 COUNT(*) 会把 LEFT JOIN 出的空行也数进去——统计「每组的文章数」要用列名；IFNULL(..., 0) 把无文章的 NULL 平均值兜底成 0。

6.4 HAVING：对分组结果再筛选

WHERE 筛的是原始行，HAVING 筛的是分组后的统计值。只要文章数 ≥ 2 的作者：

SELECT u.username, COUNT(a.id) AS 文章数
FROM user u
LEFT JOIN article a ON a.user_id = u.id
GROUP BY u.id
HAVING 文章数 >= 2;

预期输出：

frog|2

口诀：WHERE 管行，HAVING 管组。

6.5 动手改

1. 统计全站总阅读量与文章总数（一条 SELECT，两个聚合）
2. 找出平均阅读量高于 90 的作者（JOIN + GROUP BY + HAVING）
3. 按月统计文章数（提示：substr(created_at, 1, 7) 当分组键）

6.6 小结

• 聚合五件套 COUNT / SUM / AVG / MAX / MIN
• GROUP BY 分组统计，HAVING 筛组；WHERE 管行，HAVING 管组
• 同一条统计 SQL 在 MySQL 和 SQLite 里结果一致——学一次两边用

下一章：多表查询与外键 🐸