跨表统计不是简单拼几个表，关键在理清业务逻辑和关联路径。先想清楚“我要算什么”“数据分散在哪几张表”“它们怎么连起来”，再动手写SQL。

  比如要算“每个部门的在职员工平均薪资”，就得知道：部门信息在departments表，员工基础信息和部门ID在employees表，薪资记录可能在独立的salaries表（尤其有历史调薪时）。不能只连 employees 和 departments 就完事——如果薪资是最新一条，还得关联 salaries 并取 MAX(from_date) 或用窗口函数去重。

  INNER JOIN 最安全，但会丢掉没薪资记录的员工；LEFT JOIN 更稳妥，但要注意：如果 salaries 表一对多（一个员工多条薪资记录），直接 LEFT JOIN 后 COUNT(*) 就会虚高。这时候得先聚合再连接。

  涉及四张表：sales_team（团队ID、名称）、orders（订单ID、销售员ID、金额、下单时间）、customers（客户ID、首次下单时间）、order_items（订单明细，用于判断是否复购）。

  核心难点是“复购率”= 有过≥2次下单的客户数 ÷ 总下单客户数。不能只看 orders 表的客户ID频次，得先按客户聚合下单次数，再打标是否复购，最后回连团队维度统计。

  基本上就这些。跨表统计不复杂，但容易忽略数据粒度和业务定义。写之前多问一句：“这个‘平均’是按人算，还是按订单算？这个‘复购’是以客户为单位，还是以订单为单位？”——答案决定了表怎么连、GROUP BY 写在哪、聚合函数套几层。

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