答案：SQL中%ign%ignore_a_1%re_a_1%与GROUP BY结合可实现分组统计，先用GROUP BY按字段分组，再对每组应用COUNT、SUM等函数计算，HAVING用于过滤分组后结果，多字段分组支持更细粒度分析，ORDER BY可对聚合结果排序。
SQL 聚合函数和分组查询结合使用时，核心是通过 GROUP BY 对数据进行分组，然后在每组上应用聚合函数（如 COUNT、SUM、AVG、MAX、MIN）来计算汇总结果。这种组合能帮助我们从大量数据中提取有意义的统计信息。
聚合函数的基本作用
聚合函数用于对一组值执行计算并返回单个值。常见函数包括：
COUNT()：统计行数 SUM()：求和 AVG()：计算平均值 MAX()：获取最大值 MIN()：获取最小值
单独使用时，它们作用于整个结果集；与 GROUP BY 配合，则在每个分组内独立计算。
GROUP BY 的使用方法
GROUP BY 将具有相同字段值的行归为一组。通常放在 WHERE 子句之后，ORDER BY 之前。
例如，按部门统计员工数量：
SELECT department, COUNT(*) AS employee_count
FROM employees
GROUP BY department;
这条语句会把 employees 表中的记录按 department 字段分组，每组计算一次 COUNT(*)。
HAVING 过滤分组结果
WHERE 不能直接过滤聚合函数的结果，因为 WHERE 在分组前起作用。要筛选分组后的结果，应使用 HAVING。
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比如，只显示员工数超过 5 人的部门：
SELECT department, COUNT(*) AS employee_count
FROM employees
GROUP BY department
HAVING COUNT(*) > 5;
HAVING 支持条件判断，常配合聚合函数使用，确保只有满足条件的分组才会出现在结果中。
多字段分组与排序
可以按多个字段分组，实现更细粒度的统计。例如按地区和城市统计销售额：
SELECT region, city, SUM(sales) AS total_sales
FROM sales_data
GROUP BY region, city
ORDER BY region, total_sales DESC;
ORDER BY 可以基于原始字段或聚合结果排序，让输出更有条理。
基本上就这些。关键是理解 GROUP BY 划分数据范围，聚合函数在每个范围内运算，HAVING 筛选最终分组结果。掌握这个逻辑，就能写出高效的分组统计查询。不复杂但容易忽略细节，比如混淆 WHERE 和 HAVING 的使用时机。正确搭配，才能准确获取所需数据。
以上就是SQL 聚合函数和分组查询结合使用方法是什么？的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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