数据库编程汇总通常涉及以下几个步骤：
使用GROUP BY子句进行分组汇总
`GROUP BY`子句可以将查询结果集中的行按一个或多个列的值分组，然后对每个组进行聚合计算。
示例：计算每个部门的平均工资。
```sql
SELECT department_id, AVG（salary） AS avg_salary
FROM employees
GROUP BY department_id；
```
使用聚合函数进行汇总
SQL提供了多种聚合函数，如`SUM`、`AVG`、`MAX`、`MIN`和`COUNT`等，用于对数据进行汇总。
示例：计算所有员工的工资总和。
```sql
SELECT SUM（salary） AS total_salary
FROM employees；
```
使用ROLLUP和CUBE运算符进行多级汇总
`ROLLUP`运算符用于生成一个汇总行，以及每个分组级别的汇总行。
`CUBE`运算符用于生成每个组合的汇总结果。
示例：计算每个部门及整个公司的平均工资。
```sql
SELECT department_id, AVG（salary） AS avg_salary
FROM employees
GROUP BY ROLLUP（department_id）；
```
使用JOIN操作进行多表汇总
通过在“多”的一方表中添加一个外键，可以将其与“一”的一方表关联起来，然后使用`JOIN`操作将两个表合并，并进行数据汇总。
示例：两个表建立一对多关系后的数据汇总查询。
```sql
-- 创建 "一" 的一方表
CREATE TABLE one_table （
id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR（50）
）；
-- 创建 "多" 的一方表
CREATE TABLE many_table （
id INT PRIMARY KEY,
one_id INT,
description VARCHAR（50）,
FOREIGN KEY （one_id） REFERENCES one_table（id）
）；
-- 数据汇总查询
SELECT ot.name, COUNT（mt.id） AS count
FROM one_table ot
JOIN many_table mt ON ot.id = mt.one_id
GROUP BY ot.name；
```
使用第三方工具进行数据汇总
可以使用Tableau、Power BI等第三方工具来辅助进行数据汇总和分析。
使用编程语言进行数据库汇总
可以使用Python等编程语言的数据库API（如pymysql、psycopg2等）来执行SQL查询，并将结果集进行汇总和处理。
示例代码（Python + pymysql）：
```python
import pymysql
连接数据库
conn = pymysql.connect（host='localhost', user='username', password='password', db='database_name'）
cursor = conn.cursor（）
执行查询
cursor.execute（"SELECT department_id, AVG（salary） AS avg_salary FROM employees GROUP BY department_id"）
results = cursor.fetchall（）
打印结果
for row in results:
print（f"Department ID: {row}, Average Salary: {row}"）
关闭连接
cursor.close（）
conn.close（）
```
通过以上步骤，你可以根据具体需求选择合适的方法进行数据库编程汇总。