mysql的where、having和group by

本文详细介绍了SQL查询过程中的执行顺序,并重点讲解了having子句的作用与使用方法,对比了having与where子句的区别。

在查询过程中执行顺序:from>where>group(含聚合)>having>order>select
当我们用到 聚合函数(sum,min,max,avg,count) 后,又需要筛选聚合结果时,having就派上用场了。

having子句与where都是设定条件筛选的语句,有相似之处也有区别。WHERE是在聚合语句执行前筛选记录的,聚合语句又要比having子句优先执行,同时having和group by是组合着用的

having与where的区别:

  1. having是在分组后对数据进行过滤。
  2. where是在分组前对数据进行过滤。
  3. having后的判断字段可以是聚合函数返回的结果、处理过的字段结果,不可以直接使用字段。
  4. where后面可以直接使用字段,不可以使用聚合函数返回的结果、处理过的字段结果。

如:having 可以使用 count_user>10和add_date=finish_date,但不能使用gu.addtime=eb.billing_finish,而where刚好相反。

### MySQLHAVING GROUP BY 的区别及使用场景 #### 1. 定义与功能 `GROUP BY` 是 SQL 查询中的一个重要子句,用于将数据按照一个或多个列进行分组[^2]。通过 `GROUP BY`,可以对每组数据执行聚合操作(如求、计数等),从而生成汇总结果。 相比之下,`HAVING` 则是对已经完成分组后的结果进一步筛选的条件语句[^3]。它类似于 `WHERE` 子句的作用,但专门应用于分组之后的数据集上。 --- #### 2. 执行顺序 在 SQL 查询中,各子句的逻辑执行顺序决定了它们的功能差异。以下是标准的执行流程: - **WHERE**: 首先过滤原始表中的记录。 - **GROUP BY**: 对经过 WHERE 过滤后的数据进行分组。 - **HAVING**: 在分组完成后,基于聚合函数的结果施加额外的过滤条件。 - **SELECT**: 提取最终所需的字段并计算表达式的值。 - **DISTINCT**: 如果存在,则去除重复行。 - **ORDER BY**: 最后一步,对结果集排序。 因此,在这个过程中,`HAVING` 只能访问由 `GROUP BY` 创建的分组级数据及其对应的聚合值[^1]。 --- #### 3. 使用场景比较 | 特性 | `GROUP BY` | `HAVING` | |-------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------------------------------| | **主要用途** | 将数据划分为若干个逻辑上的组,通常配合聚合函数一起使用 | 筛选满足特定条件的分组 | | **适用范围** | 数据源层面的操作 | 聚合结果层面的操作 | | **能否独立运行** | 单独作为查询的一部分 | 必须依赖于 `GROUP BY` 或其他产生分组结构的部分 | 例如,下面是一个典型的例子: ```sql -- 统计各部门员工数量大于5的情况 SELECT department, COUNT(employee_id) AS total_employees FROM employees GROUP BY department HAVING COUNT(employee_id) > 5; ``` 上述代码展示了如何利用 `GROUP BY` 来创建部门级别的分组,并借助 `HAVING` 排除那些不达标的分组。 --- #### 4. 实际应用案例分析 假设有一个名为 `sales` 的销售记录表,其中包含以下字段:`region` (地区), `amount` (销售额),我们希望找出总销售额超过一定阈值的所有区域。 ##### 示例一:简单分组统计 如果只需要查看每个地区的总销售额而无需任何附加约束,那么仅需用到 `GROUP BY`: ```sql SELECT region, SUM(amount) AS total_sales FROM sales GROUP BY region; ``` 此处并未涉及 `HAVING` ,因为尚未引入针对分组结果的限制条件。 ##### 示例二:带条件的分组筛选 当需要限定只显示某些高绩效区域时,就需要加入 `HAVING` : ```sql SELECT region, SUM(amount) AS total_sales FROM sales GROUP BY region HAVING SUM(amount) >= 10000; ``` 此脚本不仅完成了按区划分的任务,还剔除了不符合最低收入标准的条目。 --- #### 5. 总结 综上所述,虽然两者都服务于数据分析目的,但是其侧重点各有不同——前者负责构建基础框架;后者则承担精细化调整的角色。理解两者的协作机制对于编写高效且精准的SQL语句至关重要。
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