嘿，我来帮你搞定这个问题！你遇到的情况在使用聚合函数时很常见——明明加了SUM和GROUP BY，却还是得到同一维度的多行结果，核心问题出在GROUP BY子句的列选择太宽泛了。

问题根源 #

你当前的GROUP BY里包含了很多不该作为分组依据的列：

• 那些你用SUM聚合的字段（比如quantity_pcs、price_per_piece、total_amount等）：这些是你要合并的数值，不是分组的维度，把它们放进GROUP BY会导致只要这些字段值不同，就会被分成不同的组
• 时间字段（date_created、date_updated、date_sync）：如果同一分组下存在不同的时间戳，PostgreSQL会把它们拆分成不同的组，自然没法合并成单行

修正后的查询语句 #

我帮你调整了查询，只保留真正需要分组的维度列，对时间字段使用聚合函数合并，同时简化了WHERE条件：

SELECT 
    tbl_boxes.box_name AS "BOX NAME",
    tbl_stores.store_name AS "STORE NAME",
    tbl_sku.sap_name AS "SKU NAME",
    SUM(tbl_bad_orders_product.quantity_pcs) AS "QUANTITY PER PIECE",
    -- 注意：如果price_per_piece是单价，SUM不合理，建议用AVG取平均单价
    AVG(tbl_bad_orders_product.price_per_piece) AS "PRICE PER PIECE",
    SUM(tbl_bad_orders_product.quantity_cs) AS "QUANTITY PER CASE",
    -- 同理，price_per_case如果是单价，用AVG更合理
    AVG(tbl_bad_orders_product.price_per_case) AS "PRICE PER CASE",
    tbl_bad_orders_product.reason AS "REASON",
    SUM(tbl_bad_orders_product.total_amount) AS "TOTAL AMOUNT",
    -- 用MIN取最早创建时间，MAX取最晚更新时间，可根据你的需求调整
    MIN(tbl_bad_orders_product.date_created) AS "EARLIEST DATE CREATED",
    MAX(tbl_bad_orders_product.date_updated) AS "LATEST DATE UPDATED",
    tbl_bad_orders_product.date_sync::date AS "DATE SYNCED"
FROM tbl_bad_orders_product
INNER JOIN tbl_users ON tbl_bad_orders_product.tbluserid = tbl_users.tbluserid
INNER JOIN tbl_boxes ON tbl_bad_orders_product.tblboxid = tbl_boxes.tblboxesid
INNER JOIN tbl_stores ON tbl_bad_orders_product.tblstoreid = tbl_stores.tblstoreid
INNER JOIN tbl_sku ON tbl_bad_orders_product.tblskuid = tbl_sku.tblskuid
WHERE tbl_bad_orders_product.date_sync::date = '2019-02-19'
GROUP BY 
    tbl_boxes.box_name,
    tbl_stores.store_name,
    tbl_sku.sap_name,
    tbl_bad_orders_product.reason,
    tbl_bad_orders_product.date_sync::date
ORDER BY tbl_boxes.box_name ASC;

关键调整说明 #

1. 精简GROUP BY列：只保留你想要按其聚合的维度（箱名、门店名、SKU名、原因、同步日期），移除所有要聚合的数值列
2. 处理时间字段：对date_created和date_updated使用MIN/MAX聚合，确保同一分组下的时间值被合并成一个结果；date_sync因为已经在WHERE里限定为同一天，所以可以安全地加入GROUP BY
3. 单价字段修正：如果price_per_piece和price_per_case是单价，用SUM会得到错误的结果（把所有单价加起来没有意义），换成AVG取平均单价才合理；如果同一分组下单价完全一致，用MAX或MIN也可以

内容的提问来源于stack exchange，提问作者itTech