HAVING短语

在数据库查询中，使用HAVING短语可以筛选出购买次数超过3次的商品编号，并计算其销售数量的最大值和最小值。与WHERE子句不同，HAVING短语适用于对已分组的数据进行条件筛选。集函数的条件应在HAVING短语中使用，确保准确筛选出符合条件的数据组。

DISTINCT短语用于从结果表中移除重复记录。

短语消息的大规模聚类研究，挺值得前端工程师看看的一篇博士论文，尤其是你在做文本、内容推荐、甚至是评论聚合时，都会碰到类似需求。里面讲了不少关于如何搞定超大文本集的聚类思路，思路清晰，还带点实战味道，挺接地气的。 大规模文本聚类的核心，就是怎么把成千上万条消息按主题自动分好类。常见的方案像KMeans、层次聚类、CURE 算法这些，文中都有提到，还列出了几个优化思路。比如用融合层次和划分的方法提升准确率，挺适合你那种消息量大、分类又不固定的场景。 你平时要是写后台管理、做内容聚合或者想搞个评论系统，建议看看这篇论文里的聚类融合算法，逻辑清楚，用法也不复杂。比如你可以先用KMeans跑初步聚类，再

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。

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

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。

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

说到 K-means 聚类，你一定知道它在数据挖掘中的重要性。可是，K-means 需要人工设定聚类个数，这点真的挺麻烦的，尤其是对大数据集来说，容易陷入局部极优。那如果有个办法能自动这个问题呢？好消息是，基于最近共享邻近节点的 K-means 聚类算法（KSNN）就能做到这一点！它通过搜索数据集的中心点，自动确定聚类个数，而且在全局收敛性上比传统的 K-means 要好得多，效果还不错哦。实验证明，KSNN在多算法中表现最好，比如 K-means、粒子群 K-means（PSO）和多中心聚类算法（MCA）都不如它！你可以参考相关的文章，了解更多关于 K-means 算法以及其他聚类技术的应用

HAVING子句仅在检索完整数据后才进行结果集过滤，包含排序和汇总操作。若能通过WHERE子句限制记录数，可显著减少这些开销。通常，只有对聚合函数如COUNT()进行比较的条件才应使用HAVING，其他条件应写在WHERE子句中。

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。