【转】SQL中的WHERE,聚合函数,having区别

本文介绍了SQL中HAVING子句与WHERE子句的区别。WHERE子句在查询中执行优先于聚合语句,用于筛选FROM子句产生的行;HAVING子句执行优先低于聚合语句,用于在聚合后对组记录进行筛选。还通过多个示例展示了二者的使用场景。

转自:https://blog.youkuaiyun.com/ethan_10/article/details/80536088

having子句与where有相似之处但也有区别,都是设定条件的语句。
在查询过程中聚合语句(sum,min,max,avg,count)要比having子句优先执行.而where子句在查询过程中执行优先级别优先于聚合语句(sum,min,max,avg,count)。
简单说来:
where子句:
select sum(num) as rmb from order where id>10
//只有先查询出id大于10的记录才能进行聚合语句


having子句:
select reportsto as manager, count(*) as reports from employees
group by reportsto having count(*) > 4
以northwind库为例.having条件表达示为聚合语句。肯定的说having子句查询过程执行优先级别低于聚合语句。
再换句说话说把上面的having换成where则会出错。统计分组数据时用到聚合语句。
对分组数据再次判断时要用having。如果不用这些关系就不存在使用having。直接使用where就行了。
having就是来弥补where在分组数据判断时的不足。因为where执行优先级别要快于聚合语句。


聚合函数,这是必需先讲的一种特殊的函数:
例如SUM, COUNT, MAX, AVG等。这些函数和其它函数的根本区别就是它们一般作用在多条记录上。
SELECT SUM(population) FROM tablename

这里的SUM作用在所有返回记录的population字段上,结果就是该查询只返回一个结果,即所有
国家的总人口数。 通过使用GROUP BY 子句,可以让SUM 和 COUNT 这些函数对属于一组的数据起作用。
当你指定 GROUP BY region 时, 属于同一个region(地区)的一组数据将只能返回一行值.
也就是说,表中所有除region(地区)外的字段,只能通过 SUM, COUNT等聚合函数运算后返回一个值.
HAVING子句可以让我们筛选成组后的各组数据.
HAVING子句在聚合后对组记录进行筛选
而WHERE子句在聚合前先筛选记录.也就是说作用在GROUP BY 子句和HAVING子句前
看下面这几个例子吧:

一、显示每个地区的总人口数和总面积.
SELECT region, SUM(population), SUM(area)
FROM bbc
GROUP BY region
先以region把返回记录分成多个组,这就是GROUP BY的字面含义。分完组后,然后用聚合函数对每组中的不同字段(一或多条记录)作运算。

二、 显示每个地区的总人口数和总面积.仅显示那些面积超过1000000的地区。
SELECT region, SUM(population), SUM(area)
FROM bbc
GROUP BY region
HAVING SUM(area)>1000000
在这里,我们不能用where来筛选超过1000000的地区,因为表中不存在这样一条记录。
相反,HAVING子句可以让我们筛选成组后的各组数据.

 

以下示例使用的数据库是MySQL 5。
数据表:student
表结构:
Field Name DataType Len
id                int           20
name           varchar    25
major           varchar    25
score           int           20
sex              varchar    20

表数据:
编号/姓名/专业/学分/性别
id   name major     score sex
1    jak    Chinese    40    f
2    rain    Math        89    m
3    leo    Phy          78    f
4    jak    Math         76    f
5    rain    Chinese   56    m
6    leo    Math         97    f
7    jak    Phy          45    f
8    jak    Draw         87    f
9    leo    Chinese    45    f

现在我们要得到一个视图:
要求查询性别为男生,并且列出每个学生的总成绩:
SQL:
select s.*,sum(s.score) from student s where sex='f' group by s.name

Result:
id   name major     score sex sum(s.score)
1    jak    Chinese    40    f       248
3    leo    Phy         78     f       220

可以看到总共查到有两组,两组的学生分别是jak和leo,每一组都是同一个学生,这样我们就可以使用聚合函数了。
只有使用了group by语句,才能使用如:count()、sum()之类的聚合函数。

下面我们再对上面的结果做进一步的筛选,只显示总分数大于230的学生:
SQL:
select s.*,sum(s.score) from student s where sex='f' group by s.name having sum(s.score)>230

Result:
id   name major     score       sex   sum(s.score)
1    jak    Chinese    40          f       248

可见having于where的功能差不多。

结论:
1.WHERE 子句用来筛选 FROM 子句中指定的操作所产生的行。
2.GROUP BY 子句用来分组 WHERE 子句的输出。
3.HAVING 子句用来从分组的结果中筛选行。
 

### SQL 聚合函数 HAVING 子句 使用教程 #### 定义与作用 `HAVING` 子句用于在 `SELECT` 语句中对分组后的数据应用条件表达式。不同于 `WHERE` 子句,后者无法处理聚合函数的结果;而 `HAVING` 则可以基于这些结果施额外的约束[^1]。 #### 基础语法结构 标准的 `HAVING` 子句使用方式如下: ```sql SELECT column_name(s) FROM table_name WHERE condition GROUP BY column_name(s) HAVING group_condition ORDER BY column_name(s); ``` 此模板展示了如何组合多个关键字以实现复杂的数据检索需求[^3]。 #### 实际案例分析 考虑一个名为 `orders` 的表,其中包含订单详情以及客户ID (`customer_id`) 和总金额 (`total_amount`) 字段。为了找出那些累计消费超过 $500 的顾客及其对应的支出总额,可采用以下查询逻辑: ```sql SELECT customer_id, SUM(total_amount) AS total_spent FROM orders GROUP BY customer_id HAVING SUM(total_amount) > 500; ``` 这段代码先按每位客户的 ID 进行分组统计其所有订单的合计花费,再通过 `HAVING` 来限定只返回满足特定数额门槛以上的记录集合。 #### 结合子查询增强功能 当需要更精细地控制筛选规则时,可以在 `HAVING` 后面嵌套子查询来进行多层判断。例如,在上述基础上如果还想排除掉最近一年内没有任何新订单活动的老客户,则可以通过增一层时间维度上的限制达成目标: ```sql SELECT o.customer_id, SUM(o.total_amount) AS total_spent FROM orders o WHERE NOT EXISTS ( SELECT * FROM orders recent_orders WHERE recent_orders.customer_id = o.customer_id AND recent_orders.order_date >= DATEADD(year,-1,GETDATE()) ) GROUP BY o.customer_id HAVING SUM(o.total_amount) > 500; ``` 这里利用了 `NOT EXISTS` 关键字配合内部关联查询的方式实现了对外部主查询的有效补充过滤[^2]。
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