sql中group by及having的用法

最新推荐文章于 2024-01-08 14:06:16 发布
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分类专栏： 技术文档 文章标签： SQL
本文介绍了如何使用SQL语句中的WHERE、GROUP BY及HAVING子句来精确筛选和聚合数据。通过具体的例子展示了不同子句的应用顺序及其对结果的影响。
SELECT AVG(ticket_key) , ticket_title
FROM srweb_ticket_ticket
GROUP BY ticket_title

以上这句是按照投票的标题排序，体现在GROUP BY ticket_title，执行完上序之后得出如下的结果
328 苹果
328 葡萄
327 西瓜

如果加上having条件的话会出现如下的结果，having是出现在group by之后的条件的
SELECT AVG(ticket_key) , ticket_title
FROM srweb_ticket_ticket
GROUP BY ticket_title having AVG(ticket_key)>327

328 苹果
328 葡萄

如果再加上where条件的话会出现下面的结果
SELECT AVG(ticket_key) , ticket_title
FROM srweb_ticket_ticket
where ticket_title not in('葡萄') GROUP BY ticket_title having AVG(ticket_key)>327

328 苹果

通过分析，式子。。首先是执行where条件去掉一些不满足的，之后通过group by按照类型进行分组运算，之后在分组求了数的基础上再用having去掉一些数据
SQL中Group By的使用
10-02 6671
转：http://www.cnblogs.com/rainman/archive/2013/05/01/3053703.html#m5 1、概述 “Group By”从字面意义上理解就是根据“By”指定的规则对数据进行分组，所谓的分组就是将一个“数据集”划分成若干个“小区域”，然后针对若干个“小区域”进行数据处理。 2、原始表 3、简单Group By ...
MySQL GROUP BY 和 HAVING 详解
大白菜代码的博客
01-07 1292
GROUP BY用于数据分组和聚合HAVING用于对分组结果的条件过滤注意SELECT列的限制合理使用可以进行复杂的数据分析。
GROUP BY and HAVING用法
yangy608の专栏
04-27 1059
SELECT AVG(ticket_key) , ticket_title FROM srweb_ticket_ticketGROUP BY ticket_title 以上这句是按照投票的标题排序，体现在GROUP BY ticket_title，执行完上序之后得出如下的结果 328       苹果 328       葡萄 327       西瓜 如果加上having条件的话会出现如下的结果...
T-SQL 高级应用之数据汇总（聚合函数之2 group by） .
SelfImprovement
10-28 4080
1、概述2、原始表3、简单Group By4、Group By 和 Order By5、Group By中Select指定的字段限制6、Group By All7、Group By与聚合函数8、Having与Where的区别9、Compute 和 Compute By 1、概述 “Group By”从字面意义上理解就是根据“By”指定的规则对数据进行分组，所谓的分组就是将一个“数据集”划分
Group by与having理解
Ethan_Novice的专栏
10-14 1049
注意：select 后的字段，必须要么包含在group by中，要么包含在having 后的聚合函数里。 1. GROUP BY 是分组查询, 一般 GROUP BY 是和聚合函数配合使用 group by 有一个原则,就是 select 后面的所有列中,没有使用聚合
深入浅析SQL中的group by 和 having 用法
12-16
在SQL查询中，`GROUP BY`和`HAVING`是两个非常重要的子句，它们用于数据的分组和过滤，特别是在处理聚合数据时。本文将深入解析这两个概念及其使用方法。 首先，`GROUP BY`子句是用于将数据集按照指定的列或表达式...
sql中的 where 、group by 和 having 用法解析
09-09
在SQL查询中，`WHERE`、`GROUP BY`和`HAVING`子句都是用于数据筛选和分组的重要部分，但它们各自承担不同的任务。理解它们的用法对于编写有效的SQL查询至关重要。 首先，`WHERE`子句是SQL查询中最基本的过滤条件，...
浅谈sql语句中GROUP BY 和 HAVING的使用方法
12-16
在SQL语言中，GROUP BY和HAVING子句是数据分析和数据汇总的重要工具，它们与聚合函数如SUM, COUNT, MAX, AVG等一起使用，帮助我们处理多条记录的数据。首先，聚合函数对一组数据进行计算，例如求和、计数、最大值或...
mysql必知必会——GROUP BY和HAVING
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点滴积累
09-16 13万+
GROUP BY语法可以根据给定数据列的每个成员对查询结果进行分组统计，最终得到一个分组汇总表。 select子句中的列名必须为分组列或列函数，列函数对于group by子句定义的每个组返回一个结果。 某个员工信息表结构和数据如下：   id  name  dept  salary  edlevel  hiredate    1 张三 开发部 2000 3
SQL学习之Group by和Having
Day day up!
10-08 1054
转自：http://dev.yesky.com/230/2669730.shtml　　在介绍GROUP BY 和 HAVING 子句前，我们必需先讲讲sql语言中一种特殊的函数：聚合函数，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(populat
group by 的用法
山顶的小树苗
02-15 686
Group By语句最常见的用法了，Group By + [分组字段](可以有多个)。在执行了这个操作以后，数据集将根据分组字段的值将一个数据集划分成各个不同的小组。比如有如下数据集，其中水果名称(FruitName)和出产国家(ProductPlace)为联合主键： FruitName ProductPlace Price
group by的用法
niaixiao1987的博客
01-08 1489
GROUP BY 是 SQL 中的一个子句，用于将多行数据按照一个或多个列进行分组。通常与聚合函数（如 COUNT(), SUM(), AVG() 等）一起使用，以对每个分组进行汇总或计算。这些是 GROUP BY 的基本用法。当然，还有许多高级用法和与其他 SQL 功能（如 JOIN）的结合使用。与 WHERE 子句不同，HAVING 子句用于过滤分组结果。3. 使用 HAVING 子句进行过滤。1. 基本的 GROUP BY 示例。2. 使用多个列进行分组。4. 与聚合函数结合使用。
Group by的用法
weixin_41655296的博客
06-07 224
sql语句中的执行顺序:from-> where -> join -> group by -> having ->select ->order by ->limitgroup by之后，select语句能够写的字段只有三种1）group by的字段2）聚合函数 sum count...3) 常量值例如：错误的写法，brand，model属性无法进行查询 纠正：...
group by 用法
一小生，名大白
10-15 8546
group by 聚合操作 Group by 操作 把 某字段相同值 聚合 在一起，然后对聚合后不同的值做个总结，比如最大值总结 查找某类的最大，某类的平均值 展示每个部门收入最高的员工（部门是聚合值，最高收入是聚合的总结值） Select deptno,max(sal) from emp group by deptno; 展示每个部门员工平均收入（部门是聚合值，平均收入聚合的总结值） ...
group by 用法
zzds111的博客
11-24 4075
之前一直搞不明白什么时候用group by group by故名思意是用来分组时使用的，他会根据你后面跟上的字段将数据分组 这是我创建的一个名为stu1的表 根据一个字段分组： 根据name字段分组，我们name字段的内容只有三种：甲、乙、丙，如果可以输出,结果一定只有三行的 那么我先查询name,结果肯定不会有错的，group by后面的字段也出现在select 后面，这肯定可以啊，我就是根据你进行分组 select name from stu1 group by name ...
group by用法
weixin_43735471的博客
10-24 200
group by的理解和使用
GROUP BY用法
616度
10-27 706
MySQL GROUP BY用法
sql中group by和having怎么用？
最新发布
07-30
<think>我们正在讨论SQL中的GROUP BY和HAVING子句。根据引用内容，我们可以总结如下： 1. GROUP BY用于将数据集划分为若干组，通常与聚合函数（如COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN等）一起使用，以对每个组进行统计。 2. HAVING子句用于对分组后的结果进行条件过滤，它作用于组，而不是单个记录。 3. WHERE子句在分组前对记录进行过滤，而HAVING在分组后对组进行过滤。 4. HAVING子句的条件中通常包含聚合函数，而WHERE子句则不能直接使用聚合函数。 引用[1]给出了一个例子：查询每个学生的平均成绩，并筛选出平均成绩大于学号为3的学生的平均成绩的记录。 引用[2]详细说明了Group By的使用，包括与聚合函数的结合、与Order By的区别、字段限制等，并强调了Having与Where的区别。 引用[3]通过一个例子说明HAVING子句的条件是聚合语句，并且执行优先级低于聚合语句（即先执行聚合，再使用HAVING过滤）。 引用[4]解释了GROUP BY是“根据一定规则分组”，并举例说明每个部门的人数统计。 现在，我们用一个具体的例子来说明： 假设有一个学生成绩表（sc），包含字段：学号（sno）、课程号（cno）、成绩（grade）。 问题1：统计每个学生的平均成绩。 ```sql SELECT sno, AVG(grade) AS avg_grade FROM sc GROUP BY sno; ``` 问题2：统计平均成绩大于80分的学生。 ```sql SELECT sno, AVG(grade) AS avg_grade FROM sc GROUP BY sno HAVING AVG(grade) > 80; ``` 问题3：查询平均成绩大于学号为3的学生的平均成绩的学生。 ```sql SELECT sno, AVG(grade) AS avg_grade FROM sc GROUP BY sno HAVING AVG(grade) > (SELECT AVG(grade) FROM sc WHERE sno=3); ``` 注意：在HAVING子句中，我们使用了子查询来获取学号为3的学生的平均成绩。 总结区别： - WHERE：在分组前过滤行，条件中不能使用聚合函数。 - HAVING：在分组后过滤组，条件中通常使用聚合函数。 因此，使用步骤通常是： 1. 使用WHERE过滤不需要的行（如果有条件）。 2. 使用GROUP BY对剩余行分组。 3. 使用HAVING过滤分组。 例如：查询选修了3门以上课程且平均成绩大于80的学生的学号和平均成绩。 ```sql SELECT sno, AVG(grade) AS avg_grade FROM sc GROUP BY sno HAVING COUNT(*) > 3 AND AVG(grade) > 80; ``` 但是，如果我们要先筛选成绩大于60的记录，再分组，则： ```sql SELECT sno, AVG(grade) AS avg_grade FROM sc WHERE grade > 60 -- 先过滤掉不及格的记录 GROUP BY sno HAVING COUNT(*) > 3 AND AVG(grade) > 80; ``` 这样，WHERE子句先过滤掉成绩小于等于60的记录，然后再分组，最后用HAVING过滤分组。 希望这个解释能帮助您理解。 §§相关问题§§ 1. SQL中GROUP BY和HAVING的执行顺序是怎样的？ 2. 在HAVING子句中可以使用哪些聚合函数？ 3. 能否在GROUP BY子句中使用多个列进行分组？ 4. HAVING子句能否引用SELECT子句中定义的别名？ 5. 在WHERE子句中不能使用聚合函数，那么如何实现基于聚合函数的条件过滤？</think>### SQL中GROUP BY和HAVING的用法详解 #### 1. **GROUP BY 核心作用** - **分组统计**：将数据按指定列分组，配合聚合函数进行统计计算 例如统计每个部门的人数： ```sql SELECT DepartmentID AS '部门', COUNT(*) AS '人数' FROM BasicDepartment GROUP BY DepartmentID; -- 按部门分组统计[^4] ``` - **执行顺序**：先排序后分组（`GROUP BY` 隐含排序操作）[^4] - **字段限制**：`SELECT` 中的非聚合字段必须出现在 `GROUP BY` 中 #### 2. **HAVING 核心作用** - **分组后过滤**：对分组结果进行条件筛选（作用于组级别） 例如筛选平均分>80的班级： ```sql SELECT class_id, AVG(score) FROM scores GROUP BY class_id HAVING AVG(score) > 80; -- 分组后过滤[^1] ``` - **聚合条件**：必须使用聚合函数（如 `COUNT()`, `SUM()`, `AVG()`） #### 3. **与WHERE的关键区别** | 特性 | WHERE | HAVING | |--------------|--------------------------------|---------------------------------| | **作用时机** | 分组前过滤（原始数据行） | 分组后过滤（聚合结果组）[^3] | | **聚合函数** | 不可直接使用 | 必须配合聚合函数使用[^2] | | **执行顺序** | 先于 `GROUP BY` | 在 `GROUP BY` 之后执行 | | **性能影响** | 先过滤可减少分组计算量 | 对已分组结果进行二次筛选 | **典型错误示例**： ```sql -- 错误！WHERE不能使用聚合函数 SELECT dept, AVG(salary) FROM employees WHERE AVG(salary) > 5000 -- 非法用法 GROUP BY dept; -- 正确写法 SELECT dept, AVG(salary) FROM employees GROUP BY dept HAVING AVG(salary) > 5000; -- HAVING处理聚合条件[^3] ``` #### 4. **组合使用场景** ```sql -- 统计订单量>100且总金额>10万的客户 SELECT customer_id, COUNT(order_id) AS order_count, SUM(amount) AS total_amount FROM orders WHERE order_date > '2023-01-01' -- 先过滤近期订单 GROUP BY customer_id HAVING COUNT(order_id) > 100 -- 再筛选大客户 AND SUM(amount) > 100000; -- 基于聚合结果过滤[^2] ``` #### 5. **执行顺序解析** ```mermaid graph LR A[FROM] --> B[WHERE] --> C[GROUP BY] --> D[HAVING] --> E[SELECT] ``` 1. 先通过 `WHERE` 过滤原始数据 2. 再通过 `GROUP BY` 分组 3. 最后用 `HAVING` 筛选分组结果[^3] ---
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