每个人都可以，
拥有SSL证书

写业务统计 SQL 时，GROUP BY 配 CASE WHEN 是很常用的组合。不少需要分类聚合的需求，靠这俩就能直接出结果，不用套多层子查询绕来绕去。

拿常见的销售表举个例子，表名 Sales，字段有 SaleID（销售ID）、Store（店铺）、Employee（员工）、Amount（销售额）、SaleDate（销售日期）。现在要按店铺和员工两个维度分组，分别算出单笔大于 500 的销售额总和，以及单笔小于等于 500 的销售额总和。

直接在聚合函数里嵌 CASE WHEN 就行，写法如下：

SELECT
    Store,
    Employee,
    SUM(CASE WHEN Amount > 500 THEN Amount ELSE 0 END) AS HighSales,
    SUM(CASE WHEN Amount <= 500 THEN Amount ELSE 0 END) AS LowSales
FROM Sales
GROUP BY Store, Employee;

语句里两个 SUM 分别对应两类金额统计：符合条件就累加对应的销售额，不符合就加 0，最后给结果列起个别名。

GROUP BY 后面跟上店铺和员工两个字段，最终结果就会按这两个维度，聚合出对应的高低销售额数值。

具体选哪个聚合函数来搭配 CASE WHEN，完全看实际的业务需求，没有固定标准。常用的就那几个：COUNT 用来统计符合条件的行数，SUM 对数值列做累加，AVG 计算平均值，MAX 和 MIN 分别取分组内的最大值和最小值。

这几个基本能覆盖绝大多数日常统计场景。

很多人写的时候会纠结不同聚合函数的性能差异，其实没必要。

查询的实际执行效率，更多和数据库优化器的策略、索引有没有命中、数据量大小，以及整个查询的复杂度有关。绝大多数场景下，优化器会自动生成合理的执行计划，聚合函数本身带来的性能差别微乎其微。

这类写法其实就是把条件判断下沉到聚合步骤里，一次分组就能输出多列统计结果。

写的时候注意条件分支的边界值别写错，SELECT 里的非聚合字段和 GROUP BY 后面的字段对应好，再配合上合适的索引，基本就能满足大部分分类统计需求了。