SQL 多维度聚合运算

SQL 多维度聚合运算是将数据根据不同维度进行分类，然后计算每个分类下的汇总值或统计指标，常见的聚合运算包括 COUNT、SUM、AVG、MIN、MAX等。

下面介绍 SQL 多维度聚合运算的完整攻略：

1. GROUP BY子句

GROUP BY子句用于将查询结果按照一个或多个列进行分组，以便对每个组进行聚合运算。例如，我们有一个 orders 表，包含了订单的订单号、商品名称、购买数量以及单价等信息，现在需要按照商品名称对订单进行分组，计算每个商品的总销售额。

SELECT product_name, SUM(quantity * price) AS total_sales
FROM orders
GROUP BY product_name;

结果中，每行代表一个商品的销售额，其中 product_name 列表示商品名称，total_sales 列表示商品的总销售额。该查询语句使用了 SUM 函数对每个产品的数量和单价进行相乘并求和，得到每个商品的总销售额。而 GROUP BY 子句将查询结果按照商品名称进行分组，因此，每个商品的销售额都被汇总到了一起。

2. HAVING子句

HAVING 子句用于筛选分组后的数据，只返回满足特定条件的分组结果。例如，我们有一个 orders 表，包含了订单的订单号、商品名称、购买数量以及单价等信息，现在需要按照商品名称对订单进行分组，只返回销售额大于 1000 的商品。

SELECT product_name, SUM(quantity * price) AS total_sales
FROM orders
GROUP BY product_name
HAVING SUM(quantity * price) > 1000;

结果中，每行代表一个商品的销售额，其中 product_name 列表示商品名称，total_sales 列表示商品的总销售额。该查询语句使用了 SUM 函数对每个产品的数量和单价进行相乘并求和，得到每个商品的总销售额。而 GROUP BY 子句将查询结果按照商品名称进行分组，并按照 HAVING 子句指定的条件筛选，只返回销售额大于 1000 的商品。

3. 多维度聚合运算

多维度聚合运算是指将数据按照不同维度进行分组并计算聚合指标，可以按照多个维度进行分组，它可以针对多个列进行分组，计算出各个组别的聚合指标。

例如，我们有一个 orders 表，包含了订单的订单号、商品名称、购买数量以及单价等信息，需要按照年份、月份和商品名称对订单进行分组，计算每个月份每个商品的总销售额。

SELECT YEAR(order_date) AS order_year, MONTH(order_date) AS order_month, product_name, SUM(quantity * price) AS total_sales
FROM orders
GROUP BY YEAR(order_date), MONTH(order_date), product_name;

结果中，每行代表一个月份中一个商品的销售额，其中 order_year 列表示订单的年份，order_month 列表示订单的月份，product_name 列表示商品名称，total_sales 列表示该月份该商品的总销售额。该查询语句使用了 YEAR 和 MONTH 函数对 order_date 列进行处理，得到订单的年份和月份。而 GROUP BY 子句将查询结果按照年份、月份和商品名称进行分组。

4. 多条实例

除了上述查询，可根据自己的需求，进行搜索，下面是两条简单的 SQL 查询语句，分别是按照商品类别进行分组，计算每类商品的平均单价和按照年份进行分组，计算每个年份的总销售额。

SELECT category, AVG(price) AS avg_price
FROM products
GROUP BY category;

SELECT YEAR(order_date) AS order_year, SUM(quantity * price) AS total_sales
FROM orders
GROUP BY YEAR(order_date);

以上SQL查询语句只是 SQL 多维度聚合运算的简单示例，有数量众多的实际应用场景，例如每日销售额统计、每月访问量统计等等。