sql中where和having的使用场景与区别

本文通过实例对比了MySQL中WHERE与HAVING子句的使用场景与区别,包括它们可以互换使用的场合、WHERE独有的使用场景以及HAVING特有的用法,特别是针对聚合函数的应用。

分享关于mysql中的where和having子句的区别

下面以一个例子来具体的讲解:

1. where和having都可以使用的场景

    1)select addtime,name from dw_users where addtime> 1500000000

    2)select addtime,name from dw_users having addtime> 1500000000

解释:上面的having可以用前提是我已经筛选出了addtime字段,在这种情况下和where的效果是等效的,但是如果我没有select addtime就会报错!!因为having是从前面筛选的字段再筛选,而where是从数据表中的字段直接进行的筛选的。

2. 只可以用where,不可以用having的情况

    1) select addtime,name from dw_users where addtime> 1500000000

    2) select phone,name from dw_users having addtime> 1500000000 //报错!!!因为前面并没有筛选出addtime字段

3. 只可以用having,不可以用where情况

查询每种category_id商品的价格平均值,获取平均价格大于100元的商品信息

    1)select category_id , avg(price) as ag from dw_goods group by goods_category having ag > 100

    2)select category_id , avg(price) as ag from dw_goods where ag>100 group by goods_category //报错!!因为from dw_goods 这张数据表里面没有ag这个字段

注意:
where 后面要跟的是数据表里的存在的字段,如果我把ag换成avg(price)也是错误的!因为表里没有该字段。
而having只是根据前面查询出来的是什么就可以后面接什么(比如一些聚合函数这样的伪字段”)。

<think>嗯,用户想了解SQLHAVINGWHERE区别,正好站内有多个相关引用可以整合。从引用内容看,这两个关键字的区别主要体现在六个维度:作用对象、聚合函数支持、字段别名支持、执行顺序、索引使用场景适用性。 用户可能是正在学习SQL基础的程序员,或是工作中遇到分组过滤需求的数据分析师。ta特意强调"区别",说明需要对比性解答而非单独解释术语。引用[2]的结构最清晰,可以按"作用对象→函数支持→别名支持→场景→执行顺序"的逻辑展开,再补充引用[3]提到的索引差异。 需要注意引用[4]的派生表示例有些偏离主题,重点应保留其"having基于聚合结果过滤"的注释。用户没提聚合函数场景,但必须强调这是having的核心价值——比如要筛选总销售额超10万的客户组,where到这点。 执行顺序部分引用[1][2]都提到"where→group by→having"的链条,这个一定要图解化展示。突然想到用户可能混淆字段作用域,得提醒"where使用select中的别名",而having可以——这点引用[5]虽未出现,但属于重要知识点。 最后要用对比表格收尾,把零散点系统化。用户如果实战经验少,可能需要补充示例说明:比如先用where过滤2010年后订单,再用having筛选年均消费超5万的客户组。 </think>好的,SQL 中的 `HAVING` `WHERE` 子句都用于过滤数据,但它们在应用时机、作用对象支持的功能上有本质区别。以下是详细对比: **核心区别总结:** | 特性 | WHERE | HAVING | | :----------- | :----------------------------------------- | :------------------------------------------ | | **作用对象** | **单个数据行** | **分组后的结果集(分组)** | | **应用时机** | **在数据分组 (`GROUP BY`) 之前执行** | **在数据分组 (`GROUP BY`) 之后执行** | | **执行顺序** | `WHERE` -> `GROUP BY` -> `HAVING` | `WHERE` -> `GROUP BY` -> `HAVING` | | **聚合函数** | **能** 在条件使用聚合函数 (如 `SUM`, `AVG`, `COUNT`) | **可以** 在条件使用聚合函数 | | **字段别名** | **能** 使用 `SELECT` 子句中定义的别名 | **可以** 使用 `SELECT` 子句中定义的别名 | | **数据来源** | 直接操作数据表中的原始字段 | 操作 `GROUP BY` 后的分组结果或聚合计算结果 | | **索引利用** | **可以** 有效利用索引加速过滤 | **直接**利用索引,但依赖的 `GROUP BY` 可能利用索引 | | **典型场景** | 过滤掉符合条件的原始记录(例如:`age > 18`) | 过滤掉符合条件的分组(例如:`AVG(salary) > 5000`) | **详细解释:** 1. **作用对象同:** * `WHERE`:作用于数据库表中的**原始数据行**。它根据表中实际的列值来过滤记录,决定哪些行有资格进入后续的查询操作(如分组、排序)。 * `HAVING`:作用于 `GROUP BY` 子句创建的**分组结果集**。它基于分组后的聚合结果(或分组字段的值)来过滤分组,决定哪些分组最终会被包含在查询结果中。[^1][^2][^3] 2. **应用时机执行顺序同:** * `WHERE` 是在数据被分组 (`GROUP BY`) **之前**应用的。数据库引擎首先扫描表,根据 `WHERE` 条件筛选出符合条件的行。只有通过这些筛选的行才会参后续的分组操作。 * `HAVING` 是在数据被分组 (`GROUP BY`) **之后**(并且在聚合函数计算完成之后)应用的。它对分组操作产生的结果集(每个分组及其聚合值)进行过滤。 * **标准执行顺序:** `FROM` -> `WHERE` -> `GROUP BY` -> `聚合函数计算` -> `HAVING` -> `SELECT` -> `ORDER BY` -> `LIMIT`。关键点:`WHERE` **早于** `GROUP BY`,`GROUP BY` **早于** `HAVING`。[^1][^2][^3] 3. **对聚合函数的支持同:** * `WHERE`:**能** 在过滤条件使用聚合函数(`SUM()`, `AVG()`, `COUNT()`, `MAX()`, `MIN()` 等)。因为在 `WHERE` 执行时,数据还未分组,聚合值无从计算。试图在 `WHERE` 中使用聚合函数会导致语法错误。 * `HAVING`:**可以且经常** 在过滤条件使用聚合函数。因为 `HAVING` 作用于分组完成后、聚合值已经计算出来的结果集上。这正是 `HAVING` 存在的主要意义之一。[^1][^2][^3] 4. **对字段别名的支持同:** * `WHERE`:**能** 使用 `SELECT` 子句列表中定义的列别名。因为 `WHERE` 的逻辑处理发生在 `SELECT` 之前,别名在 `WHERE` 执行时尚未生效。 * `HAVING`:**可以** 使用 `SELECT` 子句列表中定义的列别名(包括聚合列的别名)。因为 `HAVING` 的逻辑处理发生在 `SELECT` 之后(在标准逻辑顺序中,尽管某些数据库物理执行可能优化,但逻辑上 `HAVING` 可以引用 `SELECT` 的别名)。[^2][^3] 5. **索引使用:** * `WHERE`:条件中的列如果建立了合适的索引,数据库可以高效地利用索引快速定位读取符合条件的行,显著提升查询性能。 * `HAVING`:本身直接利用索引进行过滤,因为它操作的是分组后的结果。然而,`GROUP BY` 操作所依赖的列如果有索引,可以加速分组过程,从而间接影响 `HAVING` 的效率。[^3] **示例说明:** 假设有一个 `Orders` 表 (`OrderID`, `CustomerID`, `OrderDate`, `Amount`)。 * **使用 `WHERE` (过滤行):** ```sql SELECT CustomerID, SUM(Amount) AS TotalSpent FROM Orders WHERE OrderDate >= '2023-01-01' -- 过滤掉2023年之前的订单行 GROUP BY CustomerID; ``` > 说明:`WHERE` 先过滤掉所有 2023 年之前的订单记录。然后对剩下的 2023 年及之后的订单按 `CustomerID` 分组,最后计算每个客户的总消费额 (`SUM(Amount)`)。这里 `WHERE` 作用于原始行数据。 * **使用 `HAVING` (过滤分组):** ```sql SELECT CustomerID, SUM(Amount) AS TotalSpent FROM Orders GROUP BY CustomerID HAVING SUM(Amount) > 1000; -- 过滤掉总消费额超过1000的客户分组 -- 或者使用别名: HAVING TotalSpent > 1000 ``` > 说明:首先将所有订单按 `CustomerID` 分组,并计算每个客户的总消费额 `SUM(Amount)`。然后 `HAVING` 子句检查每个分组的总消费额,只保留那些总消费额大于 1000 的分组。这里 `HAVING` 作用于分组结果(聚合值)。 * **结合使用 `WHERE` `HAVING`:** ```sql SELECT CustomerID, AVG(Amount) AS AvgOrderValue FROM Orders WHERE OrderDate >= '2023-01-01' -- 先过滤行:只考虑2023年的订单 GROUP BY CustomerID HAVING AVG(Amount) > 500; -- 再过滤分组:只保留平均订单金额>500的客户 ``` > 说明:`WHERE` 先筛选出 2023 年的订单记录。然后对这些记录按 `CustomerID` 分组,计算每个客户在 2023 年的平均订单金额 (`AVG(Amount)`)。最后 `HAVING` 过滤掉平均订单金额超过 500 的客户分组。 **结论:** * 当你需要根据**表中原始列的值过滤掉符合条件的行**(无论是否分组)时,使用 **`WHERE`**。 * 当你需要根据**分组后的结果或聚合函数的值过滤掉符合条件的分组**时,使用 **`HAVING`**。 * `HAVING` 几乎总是 `GROUP BY` 一起出现(极少数如窗口函数后过滤的复杂场景除外),而 `WHERE` 可以独立于 `GROUP BY` 使用。 * 理解它们在 SQL 语句**执行顺序**中的位置是掌握其区别的关键:`WHERE` (行级过滤) -> `GROUP BY` (分组) -> `HAVING` (分组级过滤)。 [^1]: 引用[1]:Sqlhavingwhere区别WHERE HAVING 关键字存在以下几点差异:1、作用对象(行 vs 分组);2、聚合函数支持(WHERE可,HAVING可);3、执行时机(分组前 vs 分组后);4、数据来源(原始表 vs 查询结果);5、字段别名(WHERE可,HAVING可);6、执行顺序(where 早于 group by 早于 having)。 [^2]: 引用[2]:[SQL篇]HAVINGWHERE区别。详细比较了作用对象(单行 vs 分组)、聚合函数支持、字段别名支持、使用场景、执行顺序(WHERE在分组前,HAVING在分组后)。强调了WHERE在分组前过滤单个行,HAVING在分组后基于聚合结果过滤分组。 [^3]: 引用[3]:sql中的havingwhere对比。对比点:使用场景having需group by,where需要);影响范围(where决定读取哪些行,having决定返回哪些分组);索引使用where可用索引,having直接使用但受group by索引影响);聚合函数(where能用,having专门用)。总结:where分组前基于列名过滤(可用索引),having分组后基于聚合结果过滤。
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