GROUP BY,WHERE,HAVING间的区别和用法
having子句与where都是过滤语句。
where 子句的作用是在对查询结果进行分组前,将不符合where条件的行去掉,即在分组之前过滤数据,条件中不能包含聚组函数,使用where条件显示特定的行。
having 子句的作用是筛选满足条件的组,即在分组之后过滤数据,条件中经常包含聚组函数,使用having 条件显示特定的组,也可以使用多个分组标准进行分组。
总之,select 用where过滤,找到符合条件的元组。
而having 用在group by后,配合使用,过滤结果。过滤条件使用聚集函数。即一旦查询结果需要按某个值分组(group by语句),在组内进行过滤时,就用having,如having sum(某列)>4。
具体的区别:
聚合语句(sum,min,max,avg,count)在having 里,where 外,所以里先执行,外部的后执行。
where子句:
select sum(num) as rmb from order where id>10
//先where,后sum。只有先查询出id大于10的记录才能执行聚合语句。
在having里优先执行:
select reportsto as manager, count(*) as reports from employees
group by reportsto having count(*) > 4
分组时用having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。
聚合函数和group by都只返回一条结果:
聚合函数,例如SUM, COUNT, MAX, AVG等,区别于其他函数,他们作用在多条记录上。只返回一个结果,
如SELECT SUM(population) FROM tablename,SUM作用在所有返回记录的population字段上,返回所有
家的总人口数。
GROUP BY 子句,可以让SUM 和 COUNT 等函数只在一组内的数据起作用。
但返回结果只有一组内的一行。如GROUP BY region 时,同组(同一个region)的数据只返回一行值。表中的其他字段也只能返回一个值.
HAVING子句在聚合后对组内记录筛选.
例子:
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
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