从浅入深,通过简明的示例启发读者,帮助他们深入理解having和group by在SQL中的应用。技术进步引领下,人工智能正逐步成为教育界的关键参与者。
详解SQL问题having与Group by的深入解析
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SQL第3章分组与聚合函数(GROUP BY与HAVING)
分组查询的 SQL 写法,是挺常见但又容易写错的一块。GROUP BY搭配聚集函数用得好,能省不少事。AVG、SUM这些函数,用来统计平均值、总和,场景多,比如查订单金额、算班级平均分之类的,挺实用。
GROUP BY 的核心,其实就一句话:按照某列的值,把表里的数据分组。每组跑一遍函数,比如:SELECT 班级, AVG(成绩) FROM 学生成绩表 GROUP BY 班级,是不是一下就明白了?
而HAVING这个关键字,和WHERE不太一样,它是过滤聚合结果的。你可以先分组求平均,再用HAVING AVG(成绩) > 80筛掉低分班,逻辑上更顺一点。
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SQL分组查询:WHERE、GROUP BY、HAVING子句对比
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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。
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WHERE 子句从原始数据中筛选出符合条件的行。GROUP BY 子句将数据行分组到指定的组中。统计函数对每个组计算统计值。HAVING 子句过滤掉不满足条件的分组。
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