NULL函数

NULL 是一种数据类型，表示 SQL 中没有数据。它们经常在聚合函数中被忽略了，在下个部分学习使用 COUNT 时你将首次接触到这一现象。

注意，NULL 与零不同，它们表示不存在数据的单元格。

在以下两种常见情况下，你可能会遇到 NULL：

在执行 LEFT JOIN 或 RIGHT JOIN 时，NULL 经常会发生。你在上节课见到了，左侧表格中的某些行在做连接时与右侧表格中的行如果不匹配，这些行在结果集中就会包含一些 NULL 值。

NULL 也可能是因为数据库中缺失数据。

NULL空白

提示

在 WHERE 条件中表示 NULL 时，我们写成 IS NULL 或 IS NOT NULL。我们不使用 =，因为 NULL 在 SQL 中不属于值。但是它是数据的一个属性。

第一个聚合函数

COUNT 不会考虑具有 NULL 值的行。 因此可用来快速判断哪些行缺数据。后面还会学 GROUP BY，可以搭配使用

计算表格中的行数

试着手动数数每个表格的行数。以下是计算 accounts 表格中的行数示例：

SELECT COUNT(*)
FROM accounts;

我们也可以轻松地选择一列来放置聚合函数：

SELECT COUNT(accounts.id)
FROM accounts;

SUM

与 COUNT 不同，你只能针对数字列使用 SUM。但是，SUM 将忽略 NULL 值，把它当0来计算，其他聚合函数也是这样。

使用SUM

聚合函数

重要注意事项：聚合函数只能垂直聚合，即聚合列的值。如果你想对行进行计算，可以使用简单算术表达式。

练习

答案

SUM 解决方案

算出 orders 表格中的 poster_qty 纸张总订单量。

SELECT SUM(poster_qty) AS total_poster_sales
FROM orders;

算出 orders 表格中 standard_qty 纸张的总订单量。

SELECT SUM(standard_qty) AS total_standard_sales
FROM orders;

根据 orders 表格中的 total_amt_usd 得出总销售额。

SELECT SUM(total_amt_usd) AS total_dollar_sales
FROM orders;

算出 orders 表格中每个订单在 standard 和 gloss 纸张上消费的数额。结果应该是表格中每个订单的金额。

注意，此解决方案没有使用聚合函数。

SELECT standard_qty + gloss_qty AS total_standard_gloss
FROM orders;

每个订单的 price/standard_qty 纸张各不相同。我想得出 orders 表格中每个销售机会的这一比例。

注意，此解决方案使用了聚合函数和数学运算符

SELECT SUM(standard_amt_usd)/SUM(standard_qty) AS standard_price_per_unit
FROM orders;

MIN MAX

MIN和MAX的语法与SUM和COUNT相似

此处我们同时获得了每个纸张类型的 MIN 和 MAX 订单量。但是，你也可以单独计算每个类型的订单量。

注意，MIN 和 MAX 聚合函数也会忽略 NULL 值。请参阅以下专家提示，了解关于 MAX 与 MIN 的实用技巧。

提示

从功能上来说，MIN 和 MAX 与 COUNT 相似，它们都可以用在非数字列上。MIN 将返回最小的数字、最早的日期或按字母表排序的最之前的非数字值，具体取决于列类型。MAX 则正好相反，返回的是最大的数字、最近的日期，或与“Z”最接近（按字母表顺序排列）的非数字值。

AVG

与其他软件类似，AVG 返回的是数据的平均值，即列中所有的值之和除以列中值的数量。该聚合函数同样会忽略分子和分母中的 NULL 值。

如果你想将 NULL 当做零，则需要使用 SUM 和 COUNT。但是，如果 NULL 值真的只是代表单元格的未知值，那么这么做可能不太合适。

MEDIAN – 提示
注意，中值可能是更好的衡量方式，但是仅使用 SQL 非常棘手，以至于有时候在面试中就会提到关于中值方面的问题。

练习与答案

解决方案：MIN、MAX 与 AVERAGE
根据以下 SQL 表格信息回答以下问题。如果你遇到问题或想要对比检查你的答案，可以在下一部分的页面中找到我的答案。

• 最早的订单下于何时？

SELECT MIN(occurred_at) 
FROM orders;

• 尝试执行和第一个问题一样的查询，但是不使用聚合函数。

SELECT occurred_at 
FROM orders 
ORDER BY occurred_at
LIMIT 1;

• 最近的 web_event 发生在什么时候？

SELECT MAX(occurred_at)
FROM web_events;

• 尝试以另一种方式执行上个问题的查询，不使用聚合函数。

SELECT occurred_at
FROM web_events
ORDER BY occurred_at DESC
LIMIT 1;

• 算出每个订单在每种纸张上消费的平均 (AVERAGE) 金额，以及每个订单针对每种纸张购买的平均数量。最终答案应该有 6 个值，每个纸张类型平均销量对应一个值，以及平均数量对应一个值。

SELECT AVG(standard_qty) mean_standard, AVG(gloss_qty) mean_gloss, 
           AVG(poster_qty) mean_poster, AVG(standard_amt_usd) mean_standard_usd, 
           AVG(gloss_amt_usd) mean_gloss_usd, AVG(poster_amt_usd) mean_poster_usd
FROM orders;

你可能对如何计算中位数感兴趣。虽然这已经超出了目前我们所学的范围，但请尝试探索这个问题：对于所有订单（orders）数据，其total_usd字段的中位数是多少？请注意，构建一个此问题的通用解决方案已经超出了目前所学的课程范围，但我们可以硬写出以下这段代码：

SELECT *
FROM (SELECT total_amt_usd
      FROM orders
      ORDER BY total_amt_usd
      LIMIT 3457) AS Table1
ORDER BY total_amt_usd DESC
LIMIT 2;

因为订单一共有6912个，因此我们需要第3456和第3457个订单（按total_amt_usd排序）的total_amt_usd字段的平均值。这样就能得出中位数结果，为2482.855。这显然不是一个好办法。如果我们有了新订单，再次计算时就必须修改LIMIT。SQL实际上并不会为我们计算中位数。以上代码使用了一个子查询（SUBQUERY），但你可以使用任何方法找到需要的两个值，然后再求平均即可得到中位数。

GROUP BY

这里出现了错误，因为account.id不是折叠的，而SUM操作是折叠的

使用GROUP BY语句对数据进行聚合，这样加起来的和就是按照ACCOUNT了进行排列的了，但是需要加上WHERE

使用GROUP BY

• GROUP BY 可以用来在数据子集中聚合数据。例如，不同客户、不同区域或不同销售代表分组。

• SELECT 语句中的任何一列如果不在聚合函数中，则必须在 GROUP BY 条件中。

• GROUP BY 始终在 WHERE 和 ORDER BY 之间。

• ORDER BY 有点像电子表格软件中的 SORT。

提示

在深入了解如何使用 GROUP BY 语句聚合函数之前，需要注意的是，SQL 在 LIMIT 条件之前评估聚合函数。如果不按任何列分组，则结果是 1 行，没有问题。如果按照某列分组，该列中存在大量的唯一值，超出了 LIMIT 上限，则系统会照常计算聚合结果，但是结果中会忽略某些行。

这实际上是比较不错的方式，因为你知道你将获得正确的聚合结果。如果 SQL 将表格裁剪到 100 行，然后进行聚合，结果将完全不同。上述查询的结果超过了 100 行，因此是个很好的示例。在下一部分，使用该 SQL 表格并尝试删掉 LIMIT，然后再次运行查询，看看有哪些变化。

练习

问题：GROUP BY
根据以下 SQL 表格信息回答以下问题。

难点是，何时使用某个聚合函数或其他 SQL 功能最简单。请尝试回答以下问题，看看你能否找到最简单的解决方案。

• 哪个客户（按照名称）下的订单最早？你的答案应该包含订单的客户名称和日期。

• 算出每个客户的总销售额（单位是美元）。答案应该包括两列：每个公司的订单总销售额（单位是美元）以及公司名称。

• 最近的 web_event 是通过哪个渠道发生的，与此 web_event 相关的客户是哪个？你的查询应该仅返回三个值：日期、渠道和客户名称。

• 算出 web_events 中每种渠道的次数。最终表格应该有两列：渠道和渠道的使用次数。

• 与最早的 web_event 相关的主要联系人是谁？

• 每个客户所下的最小订单是什么（以总金额（美元）为准）。答案只需两列：客户名称和总金额（美元）。从最小金额到最大金额排序。

• 算出每个区域的销售代表人数。最早表格应该包含两列：区域和 sales_reps 数量。从最少到最多的代表人数排序。

答案

• 哪个客户（按照名称）下的订单最早？你的答案应该包含订单的客户名称和日期。

SELECT a.name, o.occurred_at
FROM accounts a
JOIN orders o
ON a.id = o.account_id
ORDER BY occurred_at
LIMIT 1;

• 算出每个客户的总销售额（单位是美元）。答案应该包括两列：每个公司的订单总销售额（单位是美元）以及公司名称。

SELECT a.name, SUM(total_amt_usd) total_sales
FROM orders o
JOIN accounts a
ON a.id = o.account_id
GROUP BY a.name;

• 最近的 web_event 是通过哪个渠道发生的，与此 web_event 相关的客户是哪个？你的查询应该仅返回三个值：日期、渠道和客户名称。

SELECT w.occurred_at, w.channel, a.name
FROM web_events w
JOIN accounts a
ON w.account_id = a.id 
ORDER BY w.occurred_at DESC
LIMIT 1;

• 算出 web_events 中每种渠道的次数。最终表格应该有两列：渠道和渠道的使用次数。

SELECT w.channel, COUNT(*)
FROM web_events w
JOIN accounts a
ON a.id = w.account_id
GROUP BY w.channel

• 与最早的 web_event 相关的主要联系人是谁？

SELECT a.primary_poc
FROM web_events w
JOIN accounts a
ON a.id = w.account_id
ORDER BY w.occurred_at
LIMIT 1;

• 每个客户所下的最小订单是什么（以总金额（美元）为准）。答案只需两列：客户名称和总金额（美元）。从最小金额到最大金额排序。

SELECT a.name, MIN(total_amt_usd) smallest_order
FROM accounts a
JOIN orders o
ON a.id = o.account_id
GROUP BY a.name
ORDER BY smallest_order;

奇怪的是，很多订单没有美元金额。我们可能需要检查下这些订单。

算出每个区域的销售代表人数。最终表格应该包含两列：区域和 sales_reps 数量。从最少到最多的代表人数排序。

SELECT r.name, COUNT(*) num_reps
FROM region r
JOIN sales_reps s
ON r.id = s.region_id
GROUP BY r.name
ORDER BY num_reps;

GROUP BY 实现多个分组

GROUP BY实现同时按照多列分组

可以同时按照多列分组，正如此处所显示的那样。这样经常可以在大量不同的细分中更好地获得聚合结果。

ORDER BY 条件中列出的列顺序有区别。你是从左到右让列排序。

提示

GROUP BY 条件中的列名称顺序并不重要，结果还是一样的。如果运行相同的查询并颠倒 GROUP BY 条件中列名称的顺序，可以看到结果是一样的。

和 ORDER BY 一样，你可以在 GROUP BY 条件中用数字替换列名称。仅当你对大量的列分组时，或者其他原因导致 GROUP BY 条件中的文字过长时，才建议这么做。

提醒下，任何不在聚合函数中的列必须显示 GROUP BY 语句。如果忘记了，可能会遇到错误。但是，即使查询可行，你也可能不会喜欢最后的结果！

练习

• 对于每个客户，确定他们在订单中购买的每种纸张的平均数额。结果应该有四列：客户名称一列，每种纸张类型的平均数额一列。

SELECT a.name, AVG(o.standard_qty) avg_stand, AVG(gloss_qty) avg_gloss, AVG(poster_qty) avg_post
FROM accounts a
JOIN orders o
ON a.id = o.account_id
GROUP BY a.name;

• 对于每个客户，确定在每个订单中针对每个纸张类型的平均消费数额。结果应该有四列：客户名称一列，每种纸张类型的平均消费数额一列。

SELECT a.name, AVG(o.standard_amt_usd) avg_stand, AVG(gloss_amt_usd) avg_gloss, AVG(poster_amt_usd) avg_post
FROM accounts a
JOIN orders o
ON a.id = o.account_id
GROUP BY a.name;

• 确定在 web_events 表格中每个销售代表使用特定渠道的次数。最终表格应该有三列：销售代表的名称、渠道和发生次数。按照最高的发生次数在最上面对表格排序。

SELECT s.name, w.channel, COUNT(*) num_events
FROM accounts a
JOIN web_events w
ON a.id = w.account_id
JOIN sales_reps s
ON s.id = a.sales_rep_id
GROUP BY s.name, w.channel
ORDER BY num_events DESC;

• 确定在 web_events 表格中针对每个地区特定渠道的使用次数。最终表格应该有三列：区域名称、渠道和发生次数。按照最高的发生次数在最上面对表格排序。

SELECT r.name, w.channel, COUNT(*) num_events
FROM accounts a
JOIN web_events w
ON a.id = w.account_id
JOIN sales_reps s
ON s.id = a.sales_rep_id
JOIN region r
ON r.id = s.region_id
GROUP BY r.name, w.channel
ORDER BY num_events DESC;

DISTINCT

你可以将 DISTINCT 看做仅返回特定列的唯一值的函数。

使用GROUP
使用DISTINCT会得到一样的结果

提示

需要注意的是，在使用 DISTINCT 时，尤其是在聚合函数中使用时，会让查询速度有所减慢。

DISTINCT的用法的补充说明

HAVING

HAVING 是过滤被聚合的查询的 the “整洁”方式，但是通常采用子查询的方式来实现。本质上，只要你想对通过聚合创建的查询中的元素执行 WHERE 条件，就需要使用 HAVING。

单纯的WHERE 语句 不允许过滤聚合列
聚合过滤的正确姿势

HAVING总是要与一个聚合函数一起使用的，这个只有在一个或者多个列分组的时候才有用。如果你聚合的是整个数据集，那么输出只有一行，所以就没有必要进行过滤了。

练习

辨析

• 有多少位销售代表需要管理超过 5 个客户？

SELECT s.id, s.name, COUNT(*) num_accounts
FROM accounts a
JOIN sales_reps s
ON s.id = a.sales_rep_id
GROUP BY s.id, s.name
HAVING COUNT(*) > 5
ORDER BY num_accounts;

• 实际上，我们可以使用 SUBQUERY 获得这一结果，如下所示。其他查询也可以使用这一逻辑，下面就不显示了。

SELECT COUNT(*) num_reps_above5
FROM(SELECT s.id, s.name, COUNT(*) num_accounts
     FROM accounts a
     JOIN sales_reps s
     ON s.id = a.sales_rep_id
     GROUP BY s.id, s.name
     HAVING COUNT(*) > 5
     ORDER BY num_accounts) AS Table1;

• 有多少个客户具有超过 20 个订单？

SELECT a.id, a.name, COUNT(*) num_orders
FROM accounts a
JOIN orders o
ON a.id = o.account_id
GROUP BY a.id, a.name
HAVING COUNT(*) > 20
ORDER BY num_orders;

• 哪个客户的订单最多？

SELECT a.id, a.name, COUNT(*) num_orders
FROM accounts a
JOIN orders o
ON a.id = o.account_id
GROUP BY a.id, a.name
ORDER BY num_orders DESC
LIMIT 1;

• 有多少个客户在所有订单上消费的总额超过了 30,000 美元？

SELECT a.id, a.name, SUM(o.total_amt_usd) total_spent
FROM accounts a
JOIN orders o
ON a.id = o.account_id
GROUP BY a.id, a.name
HAVING SUM(o.total_amt_usd) > 30000
ORDER BY total_spent;

• 有多少个客户在所有订单上消费的总额不到 1,000 美元？

SELECT a.id, a.name, SUM(o.total_amt_usd) total_spent
FROM accounts a
JOIN orders o
ON a.id = o.account_id
GROUP BY a.id, a.name
HAVING SUM(o.total_amt_usd) < 1000
ORDER BY total_spent;

• 哪个客户消费的最多？

SELECT a.id, a.name, SUM(o.total_amt_usd) total_spent
FROM accounts a
JOIN orders o
ON a.id = o.account_id
GROUP BY a.id, a.name
ORDER BY total_spent DESC
LIMIT 1;

• 哪个客户消费的最少？

SELECT a.id, a.name, SUM(o.total_amt_usd) total_spent
FROM accounts a
JOIN orders o
ON a.id = o.account_id
GROUP BY a.id, a.name
ORDER BY total_spent
LIMIT 1;

• 哪个客户使用 facebook 作为与消费者沟通的渠道超过 6 次？

SELECT a.id, a.name, w.channel, COUNT(*) use_of_channel
FROM accounts a
JOIN web_events w
ON a.id = w.account_id
GROUP BY a.id, a.name, w.channel
HAVING COUNT(*) > 6 AND w.channel = 'facebook'
ORDER BY use_of_channel;

• 哪个客户使用 facebook 作为沟通渠道的次数最多？

SELECT a.id, a.name, w.channel, COUNT(*) use_of_channel
FROM accounts a
JOIN web_events w
ON a.id = w.account_id
WHERE w.channel = 'facebook'
GROUP BY a.id, a.name, w.channel
ORDER BY use_of_channel DESC
LIMIT 1;

• 哪个渠道是客户最常用的渠道？

SELECT a.id, a.name, w.channel, COUNT(*) use_of_channel
FROM accounts a
JOIN web_events w
ON a.id = w.account_id
GROUP BY a.id, a.name, w.channel
ORDER BY use_of_channel DESC
LIMIT 10;

上面的所有 10 列都是 direct。

DATE

在 SQL 中，按照日期列分组通常不太实用，因为这些列可能包含小到一秒的交易数据。按照如此详细的级别保存信息即有好处，又存在不足之处，因为提供了非常准确的信息（好处），但是也让信息分组变得很难（不足之处），几乎所有订单的时间戳都是唯一的。

日期的聚合问题

幸运的是，有很多 SQL 内置函数可以帮助我们改善日期处理体验。

这里，我们看到日期存储为年、月、日、小时、分钟、秒，可以帮助我们截取信息。在下个部分，你将看到在 SQL 中我们可以使用大量函数来利用这一功能。

日期函数 DATE_TRUNC

DATE_TRUNC 使你能够将日期截取到日期时间列的特定部分。常见的截取依据包括日期、月份 和 年份。这是一篇 MODE 发表的精彩博文，介绍了关于此函数的强大功能。

DATE_PART 可以用来获取日期的特定部分，但是注意获取 month 或 dow （day of week，会返回0~6的值，0代表周日、6代表周六）意味着无法让年份按顺序排列。而是按照特定的部分分组，无论它们属于哪个年份。

要了解其他日期函数，请参阅这篇文档，但是上面介绍的函数绝对够你入门了！

可用day来分组，一些数据库采用year分组，但是结果返回有时候会错误
比如 day, week, month, quarter, year
提取感兴趣的日期的某一小部分
看看周几销量最高

练习

处理日期

• Parch & Posey 在哪一年的总销售额最高？数据集中的所有年份保持均匀分布吗？

SELECT DATE_PART('year', occurred_at) ord_year,  SUM(total_amt_usd) total_spent
FROM orders
GROUP BY 1
ORDER BY 2 DESC;

对于 2013 年和 2017 年来说，每一年只有一个月的销量（2013 年为 12，2017 年为 1）。 因此，二者都不是均匀分布。销量一年比一年高，2016 年是到目前为止最高的一年。按照这个速度，我们预计 2017 年可能是最高销量的一年。

• Parch & Posey 在哪一个月的总销售额最高？数据集中的所有月份保持均匀分布吗？

为了保持公平，我们应该删掉 2013 年和 2017 年的销量。原因如上。

SELECT DATE_PART('month', occurred_at) ord_month, SUM(total_amt_usd) total_spent
FROM orders
WHERE occurred_at BETWEEN '2014-01-01' AND '2017-01-01'
GROUP BY 1
ORDER BY 2 DESC;

12 月的销量最高。

Parch & Posey 在哪一年的总订单量最多？数据集中的所有年份保持均匀分布吗？

SELECT DATE_PART('year', occurred_at) ord_year,  COUNT(*) total_sales
FROM orders
GROUP BY 1
ORDER BY 2 DESC;

同样，到目前为止，2016 年的订单量最多，但是与数据集中的其他年份相比，2013 年和 2017 年的分布不均匀。

• Parch & Posey 在哪一个月的总订单量最多？数据集中的所有年份保持均匀分布吗？

SELECT DATE_PART('month', occurred_at) ord_month, COUNT(*) total_sales
FROM orders
WHERE occurred_at BETWEEN '2014-01-01' AND '2017-01-01'
GROUP BY 1
ORDER BY 2 DESC;

12 月依然是销量最多的月份，但是有趣的是，11 月是销量第二多的月份。为了保持公平，删掉了 2017 年和 2013 年的数据。

• Walmart 在哪一年的哪一个月在铜版纸上的消费最多？

SELECT DATE_TRUNC('month', o.occurred_at) ord_date, SUM(o.gloss_amt_usd) tot_spent
FROM orders o 
JOIN accounts a
ON a.id = o.account_id
WHERE a.name = 'Walmart'
GROUP BY 1
ORDER BY 2 DESC
LIMIT 1;

在 2016 年 5 月，Walmart 在铜版纸上的消费做多。

CASE

无ELSE
加入ELSE
多渠道还可以加OR

WHEN其实就相当于你想在WHERE语句中加入逻辑条件。

多种情况
但是各个WHEN中最好还是构建不重叠的

提示

• CASE 语句始终位于 SELECT 条件中。

• CASE 必须包含以下几个部分：WHEN、THEN 和 END。ELSE 是可选组成部分，用来包含不符合上述任一 CASE 条件的情况。

• 你可以在 WHEN 和 THEN 之间使用任何条件运算符编写任何条件语句（例如 WHERE），包括使用 AND 和 OR 连接多个条件语句。

• 你可以再次包含多个 WHEN 语句以及 ELSE 语句，以便处理任何未处理的条件。

示例

在第一节课的练习中，你看到了以下问题：

1. 创建一列用于将 standard_amt_usd 除以 standard_qty，以便计算每个订单的标准纸张的单价，将结果限制到前 10 个订单，并包含 id 和 account_id 字段。注意 – 如果你的答案正确，系统将显示一个错误，这是因为你除以了 0。当你在下个部分学习 CASE 语句时，你将了解如何让此查询不会报错。

我们来看看如何使用 CASE 语句来避免这一错误。

SELECT id, account_id, standard_amt_usd/standard_qty AS unit_price
FROM orders
LIMIT 10;

现在我们使用一个 CASE 语句，这样的话，一旦 standard_qty 为 0，我们将返回 0，否则返回 unit_price。

SELECT account_id, CASE WHEN standard_qty = 0 OR standard_qty IS NULL THEN 0
                        ELSE standard_amt_usd/standard_qty END AS unit_price
FROM orders
LIMIT 10;

该语句的第一部分将捕获任何分母为 0 并导致错误的情况，其他部分将按照常规步骤相除。你将发现对于标准纸张，所有客户的单价是 4.99 美元。这样比较合理，不会波动，并且比在上节课中向分母上加 1 来暂时解决错误这一方法更准确。

你可以使用下面的数据自己尝试下。

CASE与聚合

练习

CASE

• 我们想要根据相关的购买量了解三组不同的客户。最高的一组是终身价值（所有订单的总销售额）大于 200,000 美元的客户。第二组是在 200,000 到 100,000 美元之间的客户。最低的一组是低于 under 100,000 美元的客户。请提供一个表格，其中包含与每个客户相关的级别。你应该提供客户的名称、所有订单的总销售额和级别。消费最高的客户列在最上面。

SELECT a.name, SUM(total_amt_usd) total_spent, 
     CASE WHEN SUM(total_amt_usd) > 200000 THEN 'top'
     WHEN  SUM(total_amt_usd) > 100000 THEN 'middle'
     ELSE 'low' END AS customer_level
FROM orders o
JOIN accounts a
ON o.account_id = a.id 
GROUP BY a.name
ORDER BY 2 DESC;

• 现在我们想要执行和第一个问题相似的计算过程，但是我们想要获取在 2016 年和 2017 年客户的总消费数额。级别和上一个问题保持一样。消费最高的客户列在最上面。

SELECT a.name, SUM(total_amt_usd) total_spent, 
     CASE WHEN SUM(total_amt_usd) > 200000 THEN 'top'
     WHEN  SUM(total_amt_usd) > 100000 THEN 'middle'
     ELSE 'low' END AS customer_level
FROM orders o
JOIN accounts a
ON o.account_id = a.id
WHERE occurred_at > '2015-12-31' 
GROUP BY 1
ORDER BY 2 DESC;

• 我们想要找出绩效最高的销售代表，也就是有超过 200 个订单的销售代表。创建一个包含以下列的表格：销售代表名称、订单总量和标为 top 或 not 的列（取决于是否拥有超过 200 个订单）。销售量最高的销售代表列在最上面。

SELECT s.name, COUNT(*) num_ords,
     CASE WHEN COUNT(*) > 200 THEN 'top'
     ELSE 'not' END AS sales_rep_level
FROM orders o
JOIN accounts a
ON o.account_id = a.id 
JOIN sales_reps s
ON s.id = a.sales_rep_id
GROUP BY s.name
ORDER BY 2 DESC;

值得注意的是，上述语句假定每个名称是唯一的，好几次都是这么假定的。否则需要根据名称和 ID 拆分表格。

• 之前的问题没有考虑中间水平的销售代表或销售额。管理层决定也要看看这些数据。我们想要找出绩效很高的销售代表，也就是有超过 200 个订单或总销售额超过 750000 美元的销售代表。中间级别是指有超过 150 个订单或销售额超过 500000 美元的销售代表。创建一个包含以下列的表格：销售代表名称、总订单量、所有订单的总销售额，以及标为 top、middle 或 low 的列（取决于上述条件）。在最终表格中将销售额最高的销售代表列在最上面。

SELECT s.name, COUNT(*), SUM(o.total_amt_usd) total_spent, 
     CASE WHEN COUNT(*) > 200 OR SUM(o.total_amt_usd) > 750000 THEN 'top'
     WHEN COUNT(*) > 150 OR SUM(o.total_amt_usd) > 500000 THEN 'middle'
     ELSE 'low' END AS sales_rep_level
FROM orders o
JOIN accounts a
ON o.account_id = a.id 
JOIN sales_reps s
ON s.id = a.sales_rep_id
GROUP BY s.name
ORDER BY 3 DESC;