on与where、group by的使用技巧

分组查询用于按组聚合数据，并通过统计函数计算组内的统计值。WHERE 子句用于过滤数据，而 GROUP BY 子句用于按特定列分组数据。HAVING 子句用于过滤分组后的数据。 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。

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

order_by_、group_by_、having在SQL查询中的应用有着各自独特的作用和局限性。order_by用于排序返回结果集，group_by用于按列分组汇总数据，having用于筛选group_by分组后的结果。它们在SQL查询语句中扮演不同但关键的角色，深入理解它们的使用可以提升数据查询的效率和准确性。

避免使用HAVING子句，HAVING只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤。这一处理需要排序和总计等操作。如果能通过WHERE子句限制记录的数目，便能减少这方面的开销。低效示例:SELECT REGION, AVG(LOG_SIZE) FROM LOCATIONGROUP BY REGIONHAVING REGION != 'SYDNEY' AND REGION != 'PERTH'高效示例:SELECT REGION, AVG(LOG_SIZE) FROM LOCATIONWHERE REGION != 'SYDNEY' AND REGION != 'PERTH'GROUP BY RE

在 SQL Server 中，**GROUP BY** 子句是一个非常重要的功能，用于对数据进行分组，以便我们可以对每个组执行聚合函数，如 COUNT, SUM, AVG, MAX, 和 MIN 等。以下是结合 **GROUP BY** 和分页的示例： WITH CTE AS ( SELECT column1, column2, aggregate_function(column), ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY some_column) AS RowNum FROM table_name GROUP BY column1, column2 )

这是一个简单的示例，我自己用到了，因此我进行了研究。

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。

WHERE子句在SQL Server 2000中用于条件表达式和关系表达式，包括等于、不等于、大于、小于等操作符的运用。

在使用SELECT查询时，WHERE子句是关键部分，用于筛选出符合特定条件的记录。WHERE子句使用了多种运算符来比较和组合表达式。比较运算符包括=、>、<等，用于比较两个表达式的值。逻辑运算符如AND、OR、NOT用于组合多个表达式的运算结果或进行取反操作。范围运算符如BETWEEN、NOT BETWEEN用于判断查询值是否在指定范围内。列表运算符如IN、NOT IN用于判断查询值是否属于给定的列表之一。字符匹配符如LIKE、NOT LIKE用于判断字符串是否匹配特定模式。未知值判断运算符IS NULL、IS NOT NULL用于检查查询值是否为NULL。