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SQL Server 統計彙總函數實戰：AVG、COUNT、SUM、MIN、MAX 核心用法與 GROUP BY 進階技巧

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統計彙總函數 (Aggregate Functions) 是商業智慧查詢的核心，將明細資料轉化為決策指標。掌握 AVG、COUNT、SUM、MIN、MAX 的語法細節、NULL 處理、與 GROUP BY 進階搭配，是撰寫高效報表查詢的關鍵。

五大核心彙總函數語法與行為

函數	功能	適用型別	NULL 處理	回傳型別
`AVG(expr)`	算術平均	數值型	忽略 NULL	輸入型別衍生 (int→decimal, float→float)
`COUNT(expr)`	非 NULL 計數	所有型別	忽略 NULL	int
`COUNT(*)`	列計數 (含 NULL)	所有型別	包含 NULL	int
`SUM(expr)`	加總	數值型	忽略 NULL	輸入型別衍生
`MIN/MAX(expr)`	最小/最大值	可排序型別	忽略 NULL	輸入型別

統計函數表

基本語法架構

SELECT [ALL | DISTINCT] 彙總函數(運算式) [, ...]
FROM 資料表
[WHERE 條件]
[GROUP BY 分組運算式 [, ...]]
[HAVING 群組條件];

提醒： 運算式必須置於括號內，多個引數以逗號分隔。

經典範例：部門薪資分析

AVG 語法

範例 4-26 查詢

範例 4-26 結果

範例 4-26 結果續

-- 範例 4-26: 求各部門平均薪資
SELECT dept_id, AVG(salary) AS avg_salary
FROM employees
GROUP BY dept_id
ORDER BY avg_salary DESC;

COUNT 變體與效能差異

COUNT 語法

範例 4-27

-- 範例 4-27: 計算部門數目
SELECT COUNT(DISTINCT dept_id) AS dept_count FROM employees;  -- 去重計數
SELECT COUNT(*) FROM employees;                                -- 總列數 (最快)
SELECT COUNT(manager_id) FROM employees;                       -- 有主管的員工數

進階 GROUP BY 技巧

技巧	語法	應用場景
多層分組	GROUP BY dept_id, job_id	部門-職稱雙維度薪資分析
ROLLUP	GROUP BY ROLLUP(dept_id, job_id)	產生小計/總計列 (層級彙總)
CUBE	GROUP BY CUBE(dept_id, job_id)	所有維度組合彙總 (交叉表)
GROUPING SETS	GROUP BY GROUPING SETS((dept_id),(job_id),())	自訂彙總組合，比 CUBE/ROLLUP 彈性
GROUPING()	SELECT GROUPING(dept_id) AS is_subtotal	識別彙總列來源，格式化報表標籤

效能優化建議

彙總前先用 WHERE 過濾，減少參與運算的列數。
大量資料分組考慮 INDEX (group_col, agg_col) 覆蓋索引，避免 Table Scan + Hash Aggregate。
COUNT(*) 最快 (僅掃描行數)，COUNT(col) 需檢查 NULL，COUNT(DISTINCT col) 最慢 (需排序/雜湊去重)。
避免在彙總運算式中使用純量函數 (如 AVG(dbo.fn_Calc(x)))，改用 CROSS APPLY 或預先計算持久化欄位。

統計函數看似基礎，但結合 GROUP BY 進階語法、窗格函數 (OVER())、近似彙總 (APPROX_COUNT_DISTINCT SQL 2019+) 能解決從操作報表到即時儀表板的多樣化分析需求。