HAVING子句在SQL数据查询中的应用

SQL分组查询子句对比 三个子句在分组查询中扮演着不同的角色，协同完成数据筛选和分组统计： | 子句 | 作用 | 执行顺序 ||---|---|---|| WHERE | 从原始数据集中筛选符合条件的行 | 在 GROUP BY 之前执行 || GROUP BY | 将筛选后的数据行按照指定列分组 | 在 WHERE 之后，HAVING 之前执行 || HAVING | 对分组后的结果集进行筛选，去除不符合条件的组 | 在 GROUP BY 之后执行 | 简单来说: WHERE: 像过滤器，在分组前剔除不需要的行。 GROUP BY: 像分类器，将数据按指定列分成不同组别。 HAVI

在SQL中，使用HAVING子句和子查询是高级查询技巧的一部分。Oracle数据库中，可以在HAVING子句中嵌套子查询，以便根据特定条件筛选数据。例如，可以通过子查询在主查询的HAVING子句中返回最低薪水大于某个部门的所有部门。这种方法不仅可以在WHERE子句中使用子查询，还可以在HAVING子句中使用，为查询添加更多的灵活性和精确度。

SQL HAVING 子句用于筛选 HAVING 子句中的组，它在 GROUP BY 子句之后使用。HAVING 子句可用于根据组的聚合值（例如 SUM、COUNT、AVG）来过滤组。

Select子句 Select子句指定要检索的数据项，位于SELECT语句开头。它通常包括要选择的表和用逗号分隔的选择项。每个选择项生成一个查询结果列，可以是：

如果你在写 SQL 查询时，想提高查询效率，可以试试用WHERE子句代替HAVING子句哦。通常，HAVING会在所有数据都返回之后才进行过滤，这个过程其实挺费资源的，尤其在做排序和聚合计算时。如果能把过滤条件提前到WHERE子句里，能显著减少性能开销。 举个例子，假设你有一个查询： SELECT REGION, AVG(LOG_SIZE) FROM LOCATION GROUP BY REGION HAVING REGION != 'SYDNEY' AND REGION != 'PERTH' 这个查询在执行时会先获取所有数据，再进行聚合和筛选，挺不高效的。 优化后的版本可以这样写： SELE

MySQL中的数据查询语言（DQL）使用having关键字对已经进行聚合函数的查询结果进行进一步筛选。例如，可以查询书籍的平均价格，要求平均价格大于40。具体的SQL语句如下：select avg(price) as p, id from books group by title having p > 40;

避免使用HAVING子句，因为HAVING只在检索所有记录后对结果集进行过滤，这包括排序和总计等操作。通过使用WHERE子句限制记录数目，可以减少这些开销。例如，不高效的写法是：SELECT REGION，AVG(LOG_SIZE) FROM LOCATION GROUP BY REGION HAVING REGION != ‘SYDNEY’ AND REGION != ‘PERTH’；而更高效的写法是：SELECT REGION，AVG(LOG_SIZE) FROM LOCATION WHERE REGION != ‘SYDNEY’ AND REGION != ‘PERTH’ GROUP B

在SQL查询优化中，推荐使用WHERE子句来限制记录数，而不是使用HAVING子句。HAVING子句会在检索所有记录后进行过滤，需要排序和总计等操作。通过使用WHERE子句，可以有效减少这些开销。例如，不推荐的写法是在LOCATION表中按REGION分组后再使用HAVING子句过滤不需要的REGION，而更高效的做法是在WHERE子句中直接排除不需要的REGION，然后再进行GROUP BY操作。

避免使用HAVING子句，因为它只在检索所有记录之后才进行结果集过滤，需要排序和总计等操作。通过WHERE子句限制记录数目可以减少这些开销。例如：非效率的写法如下：SELECT REGION，AVG(LOG_SIZE) FROM LOCATION GROUP BY REGION HAVING REGION != ‘SYDNEY’ AND REGION != ‘PERTH’；而效率更高的写法是：SELECT REGION，AVG(LOG_SIZE) FROM LOCATION WHERE REGION != ‘SYDNEY’ AND REGION != ‘PERTH’ GROUP BY REGI