sql之表连接和group by +组函数的分析

1、首先我们来先看一个简单的例子：

有[Sales.Orders]订单表和[Sales.Customers]顾客表，表的机构如下

业务要求:筛选  来自“按时打算”国家的用户以及所下的订单数

 select
 o.custid,COUNT(*) as '订单数'
 from [Sales.Orders] o inner join [Sales.Customers] c
 on o.custid=c.custid
 where c.country='按时打算'
 group by o.custid;

这样简单的查询，大家都能够看明白，就不再解释，就是使用了一个 内连接，和group by 进行分组，然后对分组后的数据进行 使用组函数Count进行求和

2、才是要讲解的重点：三张表连接的 组函数的使用问题

这里要增加一张表：[Sales.OrderDetails]订单详细表：表结构：

业务要求：查询出每个用户 买了 多少件商品  下过多少订单

 select o.custid,
 --SUM(qty):下面 用case是因为：组函数对  null 值不进行处理，所以含有求和之后返回null，而不是0
 case
  when SUM(qty) is null then ''
  else  SUM(qty)
  end
  as '商品数量',-- count(*),(比原来的订单数 多)--:相求订单数量，这是错的,因为三张表 关联，这个时候，并不是级联的 一对多的关系，况且，订单表 处在 一对多的 关系的 中间 的位置
   count( distinct o.orderid) as '订单数'--将 重复的  订单 删除掉，这样求出的数量就是  对的了
 from [Sales.OrderDetails] od right join [Sales.Orders] o
 on od.orderid=o.orderid inner join [Sales.Customers] c
 on o.custid=c.custid
 group by o.custid

说明：关于外连接和内连接的区别就不再说明，我在以前的文章里面已经进行说明了。现在说明为什么原来的 cunnt（*）是不对了，因为客户表 1对多 订单表，订单表 1对多 订单详细表。所以就要注意了，连接之后就会根据 最多的，最底层的  订单详细表的数量为基准，产生 一张连接表，所以这个时候就会有很多的订单的编号是重复的，所以直接求和就会有很多重复的数据也进行求和了，所以是错的。应该对 消除重复的订单编号 进行求和。