JOIN 后 GROUP BY 的分组粒度变为 JOIN 展开后的联合行，导致同一左表记录关联多条右表数据时被重复聚合；应通过子查询预聚合右表或确保关联唯一性来避免误聚合。
JOIN 之后 GROUP BY 的分组粒度变了
JOIN 会让结果集行数膨胀，尤其是 LEFT JOIN 或 INNER JOIN 匹配多行时。GROUP BY 不再按原始左表的主键分组，而是按 JOIN 后的“联合行”分组——这意味着同一左表记录若关联了 3 条右表数据，就会在 GROUP BY 前先变成 3 行，最终可能被聚合出错误的计数或求和。
- 常见错误现象：
count(*)突然变大、SUM(amount)被重复累加、平均值失真 - 典型场景：订单表
LEFT JOIN订单项表后按订单 ID 分组，却对订单项字段做聚合 - 根本原因：sql 执行顺序是
FROM → JOIN → WHERE → GROUP BY → select，GROUP BY看到的是 JOIN 展开后的中间结果集
如何避免 JOIN 导致的 GROUP BY 误聚合
核心思路是：把 JOIN 和聚合拆开，让聚合发生在 JOIN 之前，或确保 JOIN 不引入重复行。
- 优先用子查询或 CTE 预聚合右表，例如：
SELECT o.order_id, o.customer_id, i.item_count, i.total_price FROM orders o LEFT JOIN ( SELECT order_id, COUNT(*) AS item_count, SUM(price) AS total_price FROM order_items GROUP BY order_id ) i ON o.order_id = i.order_id - 检查 JOIN 条件是否唯一：确认右表在关联字段上是否有重复（如缺少索引或业务逻辑允许多对一），必要时加
DISTINCT或用ROW_NUMBER()去重 - 慎用
SELECT *+GROUP BY：一旦 JOIN 后存在非分组字段且未聚合，mysql 5.7+ 会报错，postgresql 直接拒绝，这是好事——逼你明确意图
INNER JOIN 和 LEFT JOIN 对 GROUP BY 的影响差异
两者都改变分组基数，但表现不同：INNER JOIN 会过滤掉无匹配的左表记录，LEFT JOIN 则保留，但右表为 NULL 的行仍参与分组（此时聚合函数如 SUM() 会忽略 NULL，但 COUNT(*) 仍计 1）。
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INNER JOIN：分组行数 ≤ 左表原始行数；若右表有重复匹配，分组前已膨胀 -
LEFT JOIN：分组行数 ≥ 左表原始行数；NULL 补位的行不会导致右表字段被重复计算，但容易掩盖关联缺失问题 - 性能提示：带聚合的子查询通常比直接 JOIN 后 GROUP BY 更快，尤其右表数据量大时——避免了先笛卡尔再过滤
GROUP BY 字段必须覆盖所有非聚合列
只要用了 JOIN，SELECT 中出现的非聚合字段（比如 o.status、i.category）就必须出现在 GROUP BY 列表中，否则多数数据库会报错：column "xxx" must appear in the GROUP BY clause or be used in an aggregate function。
- 不要靠 MySQL 5.7 以前的宽松模式绕过——它返回的值是不确定的
- 如果想按左表分组但又需要右表某个确定值（如最新一条），得用窗口函数或关联子查询，不能简单写
MAX(i.created_at)就以为能拿到对应行的其他字段 - 一个易忽略点：
GROUP BY o.id不能保证i.name是哪一行的——除非你提前确保i每个order_id最多一条记录
实际写 JOIN + GROUP BY 时，最常卡住的地方不是语法，而是没意识到分组发生在 JOIN 展开之后。先画两笔数据草图，看看 JOIN 结果长什么样，再决定聚合该在哪一层做。