avg() 默认忽略 null，需用 avg(coalesce(col, 0)) 或 case 实现“null 视为 0”的全量平均；误用 sum(col)/count(*) 会导致分母偏大、结果偏小；group by 下更须统一 null 语义。
AVG() 默认就忽略 NULL，但你要的是“不忽略”的全量平均数
SQL 标准里的 AVG() 确实自动跳过 NULL 值——这不是 bug，是规范行为。如果你需要把 NULL 当作 0 或其他值参与计算（即“真实全量平均数”，比如业务上约定缺失销量记为 0），就得手动干预，不能依赖 AVG() 直接出结果。
用 COALESCE 或 CASE 把 NULL 转成指定值再算平均
最常用也最直观的方式，是在 AVG() 的输入列上做预处理：
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AVG(COALESCE(sales, 0))：把sales中的NULL全部转成0后求平均 -
AVG(CASE WHEN sales IS NULL THEN 0 ELSE sales END)：逻辑更显式，适合复杂替换规则（比如按部门设不同默认值） - 注意：
COALESCE()返回第一个非NULL表达式，类型需兼容；若sales是DECIMAL，0会隐式转成同精度，一般没问题
误用 COUNT(*) / SUM() 自己手算容易翻车
有人想绕开 AVG()，写成 SUM(col) / COUNT(*)，这很危险：
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COUNT(*)统计所有行，包括col为NULL的行；但SUM(col)本身也忽略NULL—— 结果是分母偏大、结果偏小 - 正确手算等价形式是：
SUM(COALESCE(col, 0)) / COUNT(*)，和上面AVG(COALESCE(...))语义一致 - 别信“
AVG()效率低所以自己算更快”——现代优化器对AVG(COALESCE(...))和手算基本生成相同执行计划
GROUP BY 场景下 NULL 处理逻辑必须统一
如果加了 GROUP BY，每个分组内 NULL 的解释要前后一致：
- 比如统计各城市平均订单金额，某城市有 3 条记录：
100,NULL,200，按“缺省为 0”算就是(100 + 0 + 200) / 3 = 100 - 但若混用：
AVG(sales)（忽略 NULL）得150，而AVG(COALESCE(sales, 0))得100，两个结果业务含义完全不同 - 务必在需求文档或注释里写明：此处“全量平均数”定义为“NULL 视为 0 参与计算”，避免后续人误读
真正麻烦的不是写法，而是团队对“NULL 代表什么”没有共识——函数只是执行工具，语义得靠人对齐。
