AVG()不能在WHERE中直接使用，因SQL标准禁止无GROUP BY的聚合函数；需用子查询预计算平均值或窗口函数实现比较。
为什么直接用 AVG() 在 WHERE 里会报错
因为 SQL 标准不允许在 WHERE 子句中直接使用聚合函数（如 AVG()、COUNT()）而不带 GROUP BY，否则会提示类似 "Invalid use of group function" 或 "Cannot use aggregate function in WHERE clause"。这不是 MySQL 特有，PostgreSQL、SQL Server 同样拦截。
真正能跑通的写法，是把聚合结果“提前算好”，再拿去比较——这就引出了相关子查询和非相关子查询两种路径。
用非相关子查询获取全局平均值最简单
如果目标只是查出所有 salary 高于全表平均值的员工，不需要按部门或时间分组，就用一层子查询把平均值算出来，外部查询直接引用：
SELECT name, salary FROM employees WHERE salary > (SELECT AVG(salary) FROM employees);
这个子查询不依赖外部表，执行一次即可，效率高。注意括号不能省——少了括号，SQL 解析器可能误判为列名或语法错误。
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AVG()返回NULL当源表为空，此时整个WHERE条件变成salary > NULL，结果恒为UNKNOWN，查不到任何记录——这是合理行为，但容易被当成“没数据”而忽略空表场景 - 若字段含
NULL，AVG()默认自动忽略它们，无需额外WHERE salary IS NOT NULL - 某些旧版 SQLite 不支持标量子查询出现在
WHERE右侧，需改用JOIN模拟
用相关子查询实现“每组内高于组平均”的逻辑
当需要“每个部门里工资高于本部门平均值的员工”，就必须让子查询能感知外部行的 department_id——这就是相关子查询：子查询里引用了外部查询的列。
SELECT e1.name, e1.department_id, e1.salary FROM employees e1 WHERE e1.salary > ( SELECT AVG(e2.salary) FROM employees e2 WHERE e2.department_id = e1.department_id );
这里 e2.department_id = e1.department_id 是关键绑定条件。没有它，子查询又退化成全局平均；有了它，数据库对每一行 e1 都要重新执行一次子查询，性能随数据量增长明显变差。
- MySQL 8.0+ 和 PostgreSQL 会尝试将这类相关子查询自动重写为
JOIN提升性能，但不能依赖——加EXPLAIN看执行计划更可靠 - 如果
department_id未建索引，子查询每次都要全表扫描e2，响应可能从毫秒级拖到秒级 - 别写成
WHERE e2.department_id = e1.department_id AND e2.id != e1.id——排除自身不影响平均值，纯属多余计算
替代方案：窗口函数比相关子查询更清晰高效
如果数据库支持（MySQL 8.0+、PostgreSQL、SQL Server 2005+），优先用 AVG() OVER()：
SELECT name, department_id, salary
FROM (
SELECT name, department_id, salary,
AVG(salary) OVER (PARTITION BY department_id) AS dept_avg
FROM employees
) t
WHERE salary > dept_avg;
窗口函数一次性扫表完成分组平均计算，避免反复执行子查询，语义也更贴近“先算平均，再比较”。但要注意：OVER() 里的 PARTITION BY 必须和业务分组维度严格一致，漏写或写错字段会导致平均值计算范围错误。
相关子查询不是过时技术，而是理解执行逻辑的锚点——当你看到慢查询里反复出现 DEPENDENT SUBQUERY，基本就能定位到这儿了。
