GROUP BY 配合 CASE WHEN 可实现连续数值的自定义分段统计，需用 CASE WHEN 构造离散标签再分组，注意 NULL 和边界值处理，WHERE 用于分组前过滤，HAVING 仅适用于聚合结果。
GROUP BY 配合 CASE WHEN 实现自定义数值分段
直接用 GROUP BY 无法对连续数值做区间划分，必须借助条件表达式构造分组键。最可靠、兼容性最好的方式是用 CASE WHEN 生成离散的分段标签，再对这个标签分组。
比如想把 score 字段按 [0,60)、[60,80)、[80,100] 分三档统计人数：
SELECT
CASE
WHEN score < 60 THEN '不及格'
WHEN score < 80 THEN '中等'
ELSE '优秀'
END AS level,
COUNT(*) AS cnt
FROM exam_result
GROUP BY
CASE
WHEN score < 60 THEN '不及格'
WHEN score < 80 THEN '中等'
ELSE '优秀'
END;注意：MySQL 8.0+ 和 PostgreSQL 支持在 GROUP BY 中直接引用 SELECT 别名（如 GROUP BY level），但 MySQL 5.7、SQL Server 等多数版本不支持，必须重复写 CASE 表达式，否则报错 Unknown column 'level' in 'group statement'。
用 FLOOR 或 ROUND 做等宽数值分桶
当区间等距（如每 10 分一档、每万元一档），用数学函数比写一堆 WHEN 更简洁，也更易维护。
-
FLOOR(value / 10) * 10可生成 [0,10), [10,20), [20,30)… 的左闭右开区间起点 -
ROUND(value, -1)（四舍五入到十位）适合中心对齐分桶，但边界行为要小心：比如ROUND(25, -1)= 30，ROUND(35, -1)= 40，25 和 35 被分到不同桶，而 24 和 26 却同属 20 桶 - 若需 [0,10], [11,20], … 这类整数闭区间，建议统一转成左闭右开逻辑处理，避免边界重复或遗漏
示例：按每 5000 元薪资分段统计
SELECT FLOOR(salary / 5000) * 5000 AS salary_range_start, COUNT(*) AS cnt FROM employee GROUP BY FLOOR(salary / 5000);
结果中 salary_range_start 是每段下界，如 0、5000、10000 —— 注意它只是标识，不代表真实数据范围是否覆盖整个区间。
WHERE 和 HAVING 对分段统计的影响容易混淆
过滤动作发生的时机决定了结果含义：
-
WHERE在分组前过滤原始行，影响哪些数据参与分段 -
HAVING在分组后过滤分组结果，影响最终返回哪些段
例如只统计「有效分数」（非 NULL 且 ≥ 0）的分段分布，必须用 WHERE score >= 0；如果想只显示人数 ≥ 5 的分段，则加 HAVING COUNT(*) >= 5。
常见错误：把本该放 WHERE 的条件误写进 HAVING，导致全表先分组再过滤，性能差且语义错误。比如 HAVING score >= 0 是非法的（score 不在聚合结果中），会报错 Invalid use of group function 或类似提示。
NULL 值和边界值必须显式处理
数值字段含 NULL 时，CASE WHEN score 不会匹配，该行默认进入 <code>ELSE 分支 —— 这往往不是你想要的。同样，等于边界值（如 score = 60）时，score 为 false，会落入下一档，这点必须和业务规则对齐。
稳妥做法：
- 在
CASE开头加WHEN score IS NULL THEN '未知' - 用明确的区间写法，如
WHEN score BETWEEN 60 AND 79 THEN '中等'，比多个更直观少错 - 测试边界数据：插入 score = 60、59.999、60.001 等值，确认分段逻辑符合预期
分段逻辑一旦上线，后续调整区间容易引发统计口径变更，建议把分段规则固化为视图或 CTE，避免多处硬编码。
