Beego ORM 不支持 SUM/AVG/MAX/MIN 等聚合函数，仅 Count() 可用但无去重、条件计数及 GROUP BY 能力；复杂聚合必须用 Raw SQL 实现。
Beego ORM 不支持 Aggregate 聚合函数直接调用
Beego ORM 没有 Aggregate、Sum、Avg、Count 这类独立聚合方法 —— 它的 QuerySeter 接口只提供 All、One、Count（仅计数）、Values、ValuesList 等有限操作。其中 Count() 是唯一内置聚合，但仅返回行数，不支持字段级 SUM/AVG/MAX/MIN。
想算 SUM / AVG / MAX / MIN？只能走 Raw SQL 或 ValuesList + Go 计算
Beego ORM 对聚合计算的处理非常原始，没有封装 SQL 的 GROUP BY 或字段函数。常见做法只有两种：
- 用
o.Raw("SELECT SUM(amount) FROM user_order WHERE status = ?", 1).Value(&sum)直接查标量值，Value只能取单个字段； - 用
o.QueryTable(&Order{}).Filter("status", 1).ValuesList("amount", "string")拿出字符串切片，再在 Go 层遍历转float64后累加 —— 数据量大时性能差、易溢出； - 如果要带 GROUP BY（比如按月统计订单总额），
Values或ValuesList都不支持多字段分组结果映射，必须用Raw+ 自定义 struct 扫描。
Count() 看似是聚合，但行为和预期不同
Count() 确实返回 int64 行数，但它不等价于 SQL 的 COUNT(*) 全量统计 —— 它受当前 QuerySeter 的 Filter / Limit / Offset 影响，且不触发任何钩子或关联加载。容易误以为它能替代 SELECT COUNT(DISTINCT user_id)，但实际上：
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Count()不支持去重、条件计数（如COUNT(CASE WHEN...)）； - 无法和
GroupBy组合（Beego ORM 根本没有GroupBy方法）； - 若 QueryTable 基于带 Join 的结构体，
Count()可能因笛卡尔积虚增，而 ORM 不做去重修正。
真正需要聚合分析时，别硬套 ORM 查询链
Beego ORM 的设计目标是快速 CRUD，不是 OLAP 分析。一旦出现 SUM(amount) GROUP BY DATE(created)、AVG(rating) HAVING COUNT(*) > 5 这类需求，就该放弃 QuerySeter 链式调用：
- 写
Raw查询，用Rows()或Values()扫描结果； - 字段名必须和 SQL 列别名完全一致（比如
SELECT SUM(v) as total→ struct 字段得叫Total并加orm:"column(total)"）； - 注意 MySQL 的
sql.NullFloat64类型兼容性，Raw().Value()对空值会 panic，得用Scan+ 显式判空。
复杂聚合的边界很清晰：只要 SQL 里出现了函数、GROUP BY、HAVING、子查询，就别指望 Beego ORM 的 QuerySeter 能兜住。
