SQL聚集函数嵌套实现技巧

编写SQL语句时若需实现聚集函数嵌套，可通过子查询方式处理，先在内层查询中完成第一层聚合，再于外层查询中对结果进行二次聚合操作。

1、 编写SQL语句时，若使用sum(min(a))这类嵌套函数会提示语法错误。以test表为例，可通过子查询方式实现聚集函数的嵌套，具体方法所示。

2、 输入select sum(diff) from (SELECT max(second)-min(second) as diff from test GROUP BY name) as a这一语句，实现sum函数与max、min函数的嵌套使用。该SQL语句的作用是：首先按照name字段对数据进行分组，计算每一组中second字段的最大值与最小值之间的差值，将每个组的差值命名为diff；然后在外部查询中，对所有组的diff值进行汇总求和，最终得出各组极差的总和。整个过程通过子查询与聚合函数结合完成，有效实现了多层统计计算，适用于需要分析分组内数据波动范围并进行总体加总的场景。

3、 执行第三步SQL语句后，结果显示总数为38，其中张三的极差为34，李四为4，王五为0，三者相加与结果一致，具体所示。

4、 第四步可执行select avg(diff) from (SELECT max(second)-min(second) as diff from test GROUP BY name) as a命令，用于计算各组内最大值与最小值之差的平均数，最终得出结果为12.6667，具体结果所示。该操作先按姓名分组，求每组中最大秒数与最小秒数的差值，再对所有差值取平均值，从而得到整体的平均差异水平，直观反映数据波动情况。

5、 第五步执行select count(diff) from (SELECT max(second)-min(second) as diff from test GROUP BY name) as a命令，用于统计按姓名分组后的组数，具体结果所示。该语句先按姓名对数据进行分组，计算每组中最大值与最小值的差，再统计差异值的数量，从而得出分组总数。

6、 第六步执行select avg(diff) from (SELECT max(second) as diff from test GROUP BY name) as a命令，用于统计各组中second字段最大值的平均值，具体结果所示。该查询先按name分组，取每组second的最大值，再计算这些最大值的总体平均数。