在数据驱动的时代,数据库是存储和管理信息的核心基石，而在数据库的众多操作中，数据汇总与分析是至关重要的环节。SUM() 函数，作为SQL（结构化查询语言）中最基础且最常用的聚合函数之一，其核心功能是计算指定数值列的总和，掌握 SUM() 的用法，是每一位数据库使用者、数据分析师乃至开发人员必备的技能，本文将深入探讨 SUM() 函数的各种用法、高级技巧以及在实际应用中的注意事项。
SUM() 函数的基础语法
SUM() 函数的语法结构非常直观，其基本形式如下：
SELECT SUM(column_name) FROM table_name;
这里的 column_name 指的是您希望进行求和计算的数值列（价格、数量、分数等），而 table_name 则是该列所在的表名，执行这条语句后，数据库会遍历 table_name 表中的所有行，将 column_name 列的数值累加，并最终返回一个单一的合计值。
示例：
假设我们有一个名为 products 的产品表，结构如下：
| product_id | product_name | category | price |
|---|---|---|---|
| 1 | Laptop | Electronics | 1200 |
| 2 | Mouse | Electronics | 25 |
| 3 | Book | Education | 30 |
| 4 | Keyboard | Electronics | 75 |
要计算所有产品的总价格,可以使用以下查询：
SELECT SUM(price) FROM products;
查询结果将是 1330（即 1200 + 25 + 30 + 75）。
结合 WHERE 子句进行条件求和
在实际业务中,我们往往不需要对整张表的数据进行求和，而是需要根据特定条件筛选出部分数据后再进行汇总，这时，WHERE 子句就派上了用场。
语法：
SELECT SUM(column_name) FROM table_name WHERE condition;
condition 是一个或多个筛选条件，只有满足这些条件的行才会被 SUM() 函数计算在内。
示例：
如果我们想计算 products 表中所有“电子产品”的总价，查询语句如下：
SELECT SUM(price) FROM products WHERE category = 'Electronics';
数据库会首先筛选出 category 为 'Electronics' 的行（Laptop, Mouse, Keyboard），然后对这三行的 price 列求和，结果为 1300（即 1200 + 25 + 75）。
结合 GROUP BY 子句进行分组求和
GROUP BY 子句是数据分析的利器，它可以将具有相同值的行分组，然后对每个组分别应用聚合函数（如 SUM()），这使得我们能够轻松地按类别、地区、时间等维度进行数据汇总。
语法：
SELECT column_to_group_by, SUM(column_to_sum) FROM table_name GROUP BY column_to_group_by;
示例：
要计算 products 表中每个类别的产品总价，我们可以这样写：
SELECT category, SUM(price) AS total_price_by_category FROM products GROUP BY category;
查询结果会返回两行,每个类别一行：
| category | total_price_by_category |
|---|---|
| Electronics | 1300 |
| Education | 30 |
这里我们使用了 AS 关键字为 SUM(price) 的结果指定了一个别名 total_price_by_category，使结果集更具可读性。
结合 HAVING 子句筛选分组结果
当我们使用 GROUP BY 进行分组后，如果希望对这些分组后的结果（每个组的总和）进行筛选，就不能再使用 WHERE 子句了，因为 WHERE 在分组前执行，这时需要使用 HAVING 子句。
语法：
SELECT column_to_group_by, SUM(column_to_sum) FROM table_name GROUP BY column_to_group_by HAVING aggregate_function_condition;
示例： 假设我们想找出哪些产品类别的总价值超过了1000，查询语句如下：
SELECT category, SUM(price) AS total_price FROM products GROUP BY category HAVING SUM(price) > 1000;
查询将只返回满足条件的分组：
| category | total_price |
|---|---|
| Electronics | 1300 |
SUM() 函数的注意事项与最佳实践
- 数据类型：
SUM()函数只能用于数值类型的列，如INT,DECIMAL,FLOAT,NUMERIC等，如果对其应用在非数值列（如字符串、日期），大多数数据库系统会抛出错误。 - 处理
NULL值：SUM()函数在计算时会自动忽略列中的NULL值，它不会将NULL视为0，但如果一列中所有的值都是NULL，SUM()的结果也将是NULL。 - 精度问题：在处理货币等需要高精度的计算时，强烈推荐使用
DECIMAL或NUMERIC数据类型，而不是FLOAT或DOUBLE，以避免浮点数运算带来的精度损失。 - 性能考虑：对于非常大的表，对列进行求和操作可能会消耗较多资源，在经常需要进行求和计算的列上创建索引，可以显著提高查询性能。
SUM() 用法小编总结
为了更清晰地展示 SUM() 与不同子句的组合效果，下表进行了归纳：
| 子句组合 | 目的 | 示例 |
|---|---|---|
SUM() |
计算整个列的总和。 | SELECT SUM(price) FROM products; |
SUM() + WHERE |
先筛选行，再对结果列求和。 | SELECT SUM(price) FROM products WHERE category = 'Books'; |
SUM() + GROUP BY |
按指定列分组，并计算每组的总和。 | SELECT category, SUM(price) FROM products GROUP BY category; |
SUM() + GROUP BY + HAVING |
分组并计算总和后，筛选出符合条件的分组。 | SELECT category, SUM(price) FROM products GROUP BY category HAVING SUM(price) > 500; |
相关问答FAQs
问题1：SUM() 函数和 COUNT() 函数有什么区别？
解答： SUM() 和 COUNT() 都是聚合函数，但用途完全不同。SUM(column_name) 用于计算 column_name 列中所有数值的总和，而 COUNT(column_name) 用于计算 column_name 列中非 NULL 值的数量，还有一个特殊的用法 COUNT(*)，它用于计算表中总行数，包括 NULL 值，一个列的值为 10, 20, NULL，SUM(column) 的结果是 30，COUNT(column) 的结果是 2，而 COUNT(*) 的结果是 3。
问题2：为什么我的 SUM() 查询结果有时是 NULL 而不是 0？
解答： 这种情况通常发生在 SUM() 函数作用的所有行中，指定列的值全部是 NULL。SUM() 函数会忽略 NULL 值进行计算，但如果找不到任何一个非 NULL 的数值来相加，它就无法得出一个有效的总和，因此会返回 NULL，在报表或应用中，我们通常期望这种情况显示为 0，您可以使用 COALESCE() 函数来处理，COALESCE(SUM(column_name), 0)，这个表达式的含义是：SUM(column_name) 的结果是 NULL，就返回 0；否则，返回 SUM() 的实际计算结果。