where、group by、 having 的用法

本文深入解析SQL中的where、groupby和having关键字,阐述其在数据筛选、分组及过滤中的应用,强调聚合函数的使用场景,助您掌握高效数据查询技巧。

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where:

数据库中最常用的是where关键字,用于在初始表中筛选查询。它是一个约束声明,用于约束数据,在返回结果集之前起作用。

group by:

对select查询出来的结果集按照某个字段或者表达式进行分组,获得一组组的集合,然后从每组中取出一个指定字段或者表达式的值。

having:

用于对where和group by查询出来的分组经行过滤,查出满足条件的分组结果。它是一个过滤声明,是在查询返回结果集以后对查询结果进行的过滤操作。

 

基本语法:

select 列a,聚合函数 from 表名 where 过滤条件 group by 列a having 过滤条件;

 

where与having的区别:

1、where一定在group by 之前,having一般在group by 之后;

2、where后的条件表达式里不允许使用聚合函数,而having可以;

3、having 子句中的每一个元素也必须出现在select列表中(有些数据库例外,如Oracle)

4、语法顺序和执行顺序:

①执行where子句查找符合条件的数据,返回结果集1;

②使用group by 子句对结果集1进行分组;

③对group by 子句形成的组运行聚集函数计算每一组的值,返回结果集2;

④最后用having 子句去掉不符合条件的组,返回最终结果集。

即先对select xx from xx的记录集合用where进行筛选,然后再使用group by 对筛选后的结果进行分组,最后使用having子句对分组后的结果进行筛选。

当加上其他sql语句时,执行顺序如下:

select –>where –> group by–> having–>order by

 

group by 语句中,select中返回的字段,必须满足以下两个条件之一:

①包含在group by语句的后面,作为分组的依据;

②这些字段包含在聚合函数中

 

 

相关概念:

聚合函数:聚合函数是SQL语言中一种特殊的函数,例如:

count(*):获取数量

sum():求和(这里要注意求和是忽略null值的,null与其他数值相加结果为null,所以可以通过isnull(xxx,0)将null的值赋为0)

avg():求平均数

max():求最大值

min():求最小值

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。

<think>嗯,用户现在想了解SQL查询中wheregroupbyhaving和orderby的排序机制。之前他们已经问过关于MySQL覆盖索引和回表查询的问题,现在转向SQL语句的执行顺序和各个子句的作用。根据用户提供的引用资料,他们可能已经看过一些关于执行顺序的内容,但需要更清晰的解释,可能是在实际应用中遇到了性能问题或者结果不符合预期的情况。 首先,我需要确认用户是否清楚这些子句的基本用法,以及执行顺序如何影响查询结果。比如,wherehaving的区别,group by如何影响聚合函数,order by在何时起作用。用户可能希望有一个结构化的解释,结合实例来展示每个步骤的影响。 用户提到的引用资料指出,执行顺序是from > where > group by > having > select > order by,而书写顺序不同。需要解释为什么执行顺序是这样的,以及这对结果有什么影响。例如,wheregroup by之前执行,所以它过滤的是原始数据,而having过滤的是分组后的数据。这可能是一个常见的混淆点,用户可能在这里容易犯错。 另外,用户可能想知道在使用group by时,select中的字段有什么限制,为什么有时候会报错。引用中提到,select的列必须是group by的字段或聚合函数,这需要详细说明,可能举一个例子说明正确和错误的写法。 还有,关于order by的位置,用户可能困惑如果在group by前后使用会有什么不同。引用中提到如果有order bygroup by之前,排序后的数据会被分组打乱,而如果在之后,则分组后的结果会被排序。这可能需要用实例来演示。 用户可能还关心性能优化,比如如何合理安排wherehaving的条件,减少数据处理量,提高查询效率。比如,尽早用where过滤数据,减少group by处理的行数,再用having进一步筛选分组后的结果。 需要检查是否有遗漏的点,比如聚合函数的使用位置,或者多个字段排序时的优先级。同时,用户可能希望知道这些子句在复杂查询中的组合使用,比如同时有wheregroup byhaving和order by的情况,执行顺序如何影响最终结果。 最后,总结部分需要简明扼要,强调关键点,帮助用户记忆。可能还需要给出一些最佳实践,比如尽量在where中过滤数据,避免在having中处理大量数据,合理使用索引来优化where和order by的性能等。</think>### SQL查询中WHEREGROUP BYHAVING、ORDER BY的排序机制解析 --- #### 一、核心执行顺序与逻辑 SQL查询的执行顺序与书写顺序不同,其核心流程如下: **实际执行顺序**: `FROM` → `WHERE` → `GROUP BY` → `HAVING` → `SELECT` → `ORDER BY` → `LIMIT` **书写顺序**: `SELECT` → `FROM` → `WHERE` → `GROUP BY` → `HAVING` → `ORDER BY` → `LIMIT` **关键区别**: - `WHERE`在`GROUP BY`之前执行,用于过滤原始数据 - `HAVING`在`GROUP BY`之后执行,用于过滤分组结果 - `ORDER BY`在`SELECT`之后执行,对最终结果排序[^4][^5] --- #### 二、各子句作用与限制 ##### 1. **WHERE子句** - **执行阶段**:数据分组前 - **功能**:过滤原始表中的行(**行级过滤**) - **限制**: - 不能使用聚合函数(如`SUM()`、`COUNT()`) - 不能引用`SELECT`中定义的别名 **示例**: ```sql SELECT department, AVG(salary) FROM employees WHERE hire_date > '2020-01-01' -- 先过滤入职时间 GROUP BY department; ``` ##### 2. **GROUP BY子句** - **执行阶段**:在`WHERE`之后,`HAVING`之前 - **功能**:按指定列分组并计算聚合值 - **强制规则**: - `SELECT`中的非聚合字段必须出现在`GROUP BY`中 - 分组顺序影响结果集结构 **示例**: ```sql SELECT department, COUNT(*) AS emp_count FROM employees GROUP BY department; -- 正确:SELECT字段与GROUP BY一致 ``` ##### 3. **HAVING子句** - **执行阶段**:数据分组后 - **功能**:过滤分组结果(**组级过滤**) - **特点**: - 可使用聚合函数(如`HAVING AVG(salary) > 5000`) - 能引用`SELECT`中的别名 **示例**: ```sql SELECT department, AVG(salary) AS avg_salary FROM employees GROUP BY department HAVING avg_salary > 8000; -- 过滤分组后的平均值 ``` ##### 4. **ORDER BY子句** - **执行阶段**:所有数据处理完成后 - **功能**:对最终结果排序 - **特性**: - 可使用`SELECT`中的别名 - 支持多列排序(`ORDER BY col1 DESC, col2 ASC`) - 默认升序(`ASC`),降序需显式声明(`DESC`)[^5] **示例**: ```sql SELECT department, COUNT(*) AS emp_count FROM employees GROUP BY department ORDER BY emp_count DESC; -- 按统计结果降序排列 ``` --- #### 三、典型场景与执行流程演示 **场景**:统计各部门2020年后入职员工的平均工资,筛选出平均工资>6000的部门,按平均工资降序排列 ```sql SELECT department, AVG(salary) AS avg_salary FROM employees WHERE hire_date > '2020-01-01' -- 步骤1:过滤原始数据 GROUP BY department -- 步骤2:分组计算 HAVING avg_salary > 6000 -- 步骤3:过滤分组结果 ORDER BY avg_salary DESC; -- 步骤4:最终排序 ``` **执行流程分解**: 1. `FROM employees`:加载员工表 2. `WHERE hire_date > '2020-01-01'`:筛选符合条件的员工 3. `GROUP BY department`:按部门分组,计算各组的平均工资 4. `HAVING avg_salary > 6000`:淘汰平均工资≤6000的部门 5. `SELECT`:输出`department`和`avg_salary` 6. `ORDER BY avg_salary DESC`:按平均工资降序排列 --- #### 四、常见错误与避坑指南 1. **WHERE中使用聚合函数** ```sql -- 错误示例 SELECT department FROM employees WHERE AVG(salary) > 5000; -- WHERE不能包含聚合函数 ``` **修复方案**:改用`HAVING` 2. **GROUP BY遗漏字段** ```sql -- 错误示例 SELECT department, employee_name FROM employees GROUP BY department; -- employee_name未在GROUP BY中 ``` **修复方案**:将`employee_name`加入`GROUP BY`或使用聚合函数 3. **ORDER BYGROUP BY顺序混淆** ```sql -- 可能产生非预期结果 SELECT department, COUNT(*) FROM employees ORDER BY hire_date -- 先排序后分组,结果可能被覆盖 GROUP BY department; ``` **正确写法**:将`ORDER BY`放在`GROUP BY`之后 --- #### 五、性能优化建议 1. **优先使用WHERE过滤** - 在分组前尽可能减少数据量(`WHERE`比`HAVING`效率更高) - 示例:先过滤无效订单再统计销售额 2. **索引优化策略** | **查询条件** | **推荐索引** | |-------------------|-----------------------| | WHERE + GROUP BY | 联合索引(WHERE字段, GROUP BY字段) | | ORDER BY + GROUP BY | 联合索引(GROUP BY字段, ORDER BY字段) | 3. **避免过度分组** - 当分组字段过多时,考虑使用`DISTINCT`代替`GROUP BY` - 测试对比:`SELECT DISTINCT col1, col2` vs `GROUP BY col1, col2` --- ### 总结 1. **执行顺序核心逻辑**:`FROM`→过滤(`WHERE`)→分组(`GROUP BY`)→二次过滤(`HAVING`)→选择字段→排序 2. **WHEREHAVING区别**:前者过滤原始数据,后者过滤分组结果 3. **ORDER BY的最终性**:始终作用于最终结果集,可使用`SELECT`别名[^4][^5] ---
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