sql跨表统计核心是JOIN关联后用GROUP BY与聚合函数汇总，关键在连接逻辑、统计维度和去重处理；需注意ON/WHERE区别、GROUP BY完整性、COALESCE处理NULL及count(DISTINCT)去重。
SQL跨表统计的核心是用 JOIN 关联多张表，再配合 GROUP BY 和聚合函数（如 COUNT、SUM、AVG）完成汇总。关键不是“能不能连”，而是“按什么逻辑连”“统计维度在哪张表”“要不要去重”。下面用几个真实高频场景讲清楚。
订单数 + 客户信息一起查（INNER JOIN 最常用）
想看每个客户下了多少订单，同时显示客户姓名和城市。
- 订单表（orders）有 customer_id、order_id
- 客户表（customers）有 customer_id、name、city
- 用 customer_id 关联，一个客户可能有多笔订单 → 要 GROUP BY 客户字段
写法：
select c.name, c.city, COUNT(o.order_id) AS order_count FROM customers c INNER JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id GROUP BY c.customer_id, c.name, c.city;注意：GROUP BY 必须包含 SELECT 中所有非聚合字段（name、city），customer_id 也建议加上，避免语义模糊。
统计带条件的销量（LEFT JOIN + WHERE / HAVING 区分清楚）
要查所有客户（包括没下过单的），并显示他们的总购买金额；但只关心 2024 年的订单。
- 用 LEFT JOIN 保证 customers 全量保留
- 时间条件写在 ON 后（而不是 WHERE），否则会把没订单的客户也过滤掉
- 聚合后若只想看总金额 > 0 的客户，用 HAVING
写法：
SELECT c.name, COALESCE(SUM(o.amount), 0) AS total_amount FROM customers c LEFT JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id AND o.order_date >= '2024-01-01' GROUP BY c.customer_id, c.name HAVING SUM(o.amount) > 0; -- 这里 HAVING 是对分组结果筛选多个关联表 + 去重计数（COUNT(DISTINCT …)）
查每个商品类别（categories）下有多少种商品，以及这些商品共产生了多少笔订单（注意：同一商品可能被多次下单，但只算一次商品数）。
- 商品表 products（product_id、category_id）
- 订单明细表 order_items（order_id、product_id）
- 需要连 categories → products → order_items
- COUNT(product_id) 会重复计算下单次数，要用 COUNT(DISTINCT product_id)
写法：
SELECT cat.category_name, COUNT(DISTINCT p.product_id) AS product_count, COUNT(oi.order_id) AS order_item_count FROM categories cat LEFT JOIN products p ON cat.category_id = p.category_id LEFT JOIN order_items oi ON p.product_id = oi.product_id GROUP BY cat.category_id, cat.category_name;跨表统计后排序 + 分页（加 ORDER BY 和 LIMIT 很自然）
查销售额 Top 10 的员工，需关联员工表、订单表、订单明细表。
- 员工 sales_emp（emp_id、name）
- 订单 orders（order_id、emp_id）
- 明细 order_items（order_id、amount）
- 先 SUM 金额，再 ORDER BY DESC，最后 LIMIT 10
写法：
SELECT e.name, SUM(oi.amount) AS total_sales FROM sales_emp e INNER JOIN orders o ON e.emp_id = o.emp_id INNER JOIN order_items oi ON o.order_id = oi.order_id GROUP BY e.emp_id, e.name ORDER BY total_sales DESC LIMIT 10;基本上就这些。跨表统计不复杂但容易忽略连接条件位置、GROUP BY 字段完整性、NULL 处理（COALESCE）、去重逻辑。动手前先画个小草图：哪张是主表？关联键是什么？统计粒度是啥？答案清楚了，SQL 就顺了。