统计函数和分组查询
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在实际业务中，查询数据并不只是把记录查出来，还经常需要做统计。例如统计用户总数、订单总金额、每个分类下有多少条记录等。这类查询通常会用到聚合函数和 `GROUP BY`。

### COUNT函数

`COUNT()` 用于统计记录数量。

例如统计用户总数：

```sql
SELECT COUNT(*) AS total_users
FROM user;
```

也可以统计某个字段非空的数量：

```sql
SELECT COUNT(mobile) AS total_mobile
FROM user;
```

在大多数普通统计场景里，`COUNT(*)` 是最常见的写法。

### SUM函数

`SUM()` 用于求和。

例如统计订单总金额：

```sql
SELECT SUM(amount) AS total_amount
FROM orders;
```

它适合：

- 金额求和
- 数量累计
- 分组后的汇总统计

### AVG函数

`AVG()` 用于计算平均值。

例如计算商品平均价格：

```sql
SELECT AVG(price) AS avg_price
FROM product;
```

这在统计分析、报表展示中很常见。

### MAX和MIN函数

`MAX()` 用于获取最大值，`MIN()` 用于获取最小值。

例如：

```sql
SELECT MAX(price) AS max_price
FROM product;

SELECT MIN(price) AS min_price
FROM product;
```

它们常用于：

- 查询最大订单金额
- 查询最早创建时间
- 查询最低价格、最高分数

### GROUP BY关键字

`GROUP BY` 用于分组统计。

例如按城市统计用户数量：

```sql
SELECT city, COUNT(*) AS total_users
FROM user
GROUP BY city;
```

它的作用是把 `city` 相同的记录归为一组，然后对每组做统计。

再例如按月份统计订单数量：

```sql
SELECT DATE_FORMAT(created_at, '%Y-%m') AS month_name, COUNT(*) AS total_orders
FROM orders
GROUP BY DATE_FORMAT(created_at, '%Y-%m');
```

### HAVING关键字

`HAVING` 用于对分组后的结果继续筛选。

例如只保留用户数量大于 10 的城市：

```sql
SELECT city, COUNT(*) AS total_users
FROM user
GROUP BY city
HAVING COUNT(*) > 10;
```

它和 `WHERE` 的区别可以简单理解为：

- `WHERE`：先筛选记录，再分组
- `HAVING`：先分组统计，再筛选分组结果

因此像 `COUNT(*) > 10` 这类条件，通常要写在 `HAVING` 中。

### 小结

聚合函数解决“怎么算总数、总和、平均值、最大值、最小值”，`GROUP BY` 解决“按什么维度统计”，`HAVING` 解决“分组后如何筛选”。它们是报表和统计查询的基础。