avg()忽略null是标准行为，但会导致业务语义错位、报表失真、基数不可知、全null组返回null及coalesce与avg嵌套语义混淆等问题。
AVG() 忽略 NULL 不是 bug，是标准行为；但业务上常把它当“没影响”，结果算出的平均值根本不是你想要的那个“平均”。
AVG() 的分母永远是 COUNT(col)，不是 COUNT(*)
你看到的 AVG(score) 结果，分母其实是 COUNT(score)——也就是非 NULL 行数。如果表有 100 条记录，其中 30 条 score IS NULL，那 AVG(score) 实际是除以 70，不是 100。
- 业务语义错位：你想算“全体用户的平均分”，它却给你“有打分用户的平均分”
- 报表对比失真：A 部门 NULL 率 10%，B 部门 50%，直接比
AVG()会高估 B 部门表现 - 无法从结果反推基数：
AVG()返回 85.2，你根本不知道它是基于 70 条还是 95 条算的
全 NULL 组返回 NULL，下游直接崩
分组后某组所有值都是 NULL（比如新部门没人填绩效），AVG(score) 就返回 NULL，不是 0，也不报错。
- Java 用
ResultSet.getDouble()取值 →SQLException - Python 中
row[0]是None→ 后续做+ 1或round()触发TypeError - 前端渲染时显示 “null” 或空白，用户以为数据丢了
- BI 工具图表断点、预警规则失效
COALESCE(AVG(col), 0) 和 AVG(COALESCE(col, 0)) 完全不是一回事
这两个写法看着像，语义天差地别，选错就改写业务逻辑。
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COALESCE(AVG(col), 0)：只在整组结果为NULL时兜底补 0，不改变原始计算过程 -
AVG(COALESCE(col, 0))：先把所有 NULL 替成 0，再算平均——分母变大，均值被拉低 - 传感器温度字段
temp为 NULL 表示“设备离线”，用后者等于把离线当成 -273℃（或 0℃）参与计算 - 销售表
amount为 NULL 表示“未下单”，用后者等于把“没买”当成“买了但付了 0 元”
想排除 0 值？别用 WHERE，用 NULLIF()
当 0 表示无效采集（如 API 耗时为 0、测试订单金额为 0），而字段本身又允许 NULL，WHERE col != 0 会整行过滤，破坏分组上下文。
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AVG(NULLIF(col, 0))：让 0 变成 NULL，AVG()自动跳过，保留原行结构 -
WHERE col != 0：丢弃整行，影响同查询中COUNT(*)、关联字段等其他聚合 - 负值必须保留时（如温度变化量），
!= 0过滤会误删负数，NULLIF()不会
最易被忽略的点：你在子查询或视图里嵌套了 AVG()，外部再加 WHERE，分母已经不是原始表的 COUNT(*)——唯一靠谱的办法，是在最终 SELECT 里并列输出 AVG(x)、COUNT(x) 和 COUNT(*)，三者对照着看。
