3. SQL 基础回顾：SELECT查询、WHERE条件过滤、聚合函数与GROUP BY分组

在实时交易风控巡检中，SQL 是提取、过滤、汇总交易数据的核心工具。本节将系统回顾四个最基础也最关键的 SQL 子句：SELECT、WHERE、聚合函数 与 GROUP BY。掌握这些语法，是后续构建告警阈值与稳定性分析的前提。

3.1 SELECT 查询：数据检索的起点

SELECT 用于指定要从表中检索哪些列。在风控场景中，通常需要从交易流水表（如 transactions）中提取交易 ID、金额、时间、商户号等字段。

SELECT column1, column2, ...
FROM table_name;

3.2 WHERE 条件过滤：精准定位风险交易

WHERE 子句用于过滤记录，只返回满足条件的行。在风控巡检中，这是定位异常交易的核心手段。

-- 示例：查询过去1小时内金额超过5万元且状态为“成功”的交易
SELECT trans_id, amount, trans_time, merchant_id
FROM transactions
WHERE trans_time >= NOW() - INTERVAL '1 hour'
  AND amount > 50000
  AND status = 'success';

3.3 聚合函数：从明细到统计

聚合函数对一组值执行计算并返回单个值。在告警阈值分析中，聚合函数用于计算均值、总和、计数等统计量。

3.4 GROUP BY 分组：按维度聚合

GROUP BY 将结果集按一个或多个列分组，然后对每个组应用聚合函数。这是风控巡检中按商户、渠道、时间窗口等维度进行统计的关键操作。

-- 示例：按商户分组，统计每个商户的交易笔数、总金额和平均金额
SELECT merchant_id,
       COUNT(*) AS 交易笔数,
       SUM(amount) AS 总金额,
       AVG(amount) AS 平均金额
FROM transactions
WHERE trans_time >= '2025-06-01'
GROUP BY merchant_id
ORDER BY 总金额 DESC;

3.5 综合案例：实时风控巡检中的 SQL 组合

以下是一个贴近真实巡检场景的 SQL 示例，综合运用了本节所有知识点：

-- 巡检目标：按商户和小时统计交易量，识别异常激增
SELECT
    merchant_id,
    DATE_TRUNC('hour', trans_time) AS 交易小时,
    COUNT(*) AS 交易笔数,
    SUM(amount) AS 交易总金额,
    AVG(amount) AS 平均金额,
    MAX(amount) AS 最大单笔金额
FROM transactions
WHERE trans_time >= NOW() - INTERVAL '24 hours'
  AND status = 'success'
GROUP BY merchant_id, DATE_TRUNC('hour', trans_time)
HAVING COUNT(*) > 100          -- 笔数超过100的时段
   OR SUM(amount) > 500000     -- 或总金额超过50万
ORDER BY 交易小时 DESC, 交易总金额 DESC;

3.6 常见错误与避坑指南