having子句可以讓我們篩選成組后的各種數(shù)據(jù),having子句在查詢過(guò)程中慢于聚合語(yǔ)句,接下來(lái)通過(guò)實(shí)例介紹下,感興趣的你可以參考下,希望可以幫助到你
having的用法
having子句可以讓我們篩選成組后的各種數(shù)據(jù),having子句在查詢過(guò)程中慢于聚合語(yǔ)句(sum,min,max,avg,count).而where子句在查詢過(guò)程中則快于聚合語(yǔ)句(sum,min,max,avg,count)。
SQL實(shí)例:
一、顯示每個(gè)地區(qū)的總?cè)丝跀?shù)和總面積.
SELECT region, SUM(population), SUM(area) FROM bbc GROUP BY region
先以region把返回記錄分成多個(gè)組,這就是GROUP BY的字面含義。分完組后,然后用聚合函數(shù)對(duì)每組中
的不同字段(一或多條記錄)作運(yùn)算。
二、 顯示每個(gè)地區(qū)的總?cè)丝跀?shù)和總面積.僅顯示那些面積超過(guò)1000000的地區(qū)。
SELECT region, SUM(population), SUM(area)
FROM bbc
GROUP BY region
HAVING SUM(area)>1000000
在這里,我們不能用where來(lái)篩選超過(guò)1000000的地區(qū),因?yàn)楸碇胁淮嬖谶@樣一條記錄。
mysql中的where和having子句的區(qū)別
mysql中的where和having子句都可以實(shí)現(xiàn)過(guò)濾記錄的功能,但他們的用法還是有一些區(qū)別的,看一例子:
用group by和having子句聯(lián)合來(lái)查出不重復(fù)的記錄,sql如下:
select uid,email,count(*) as ct from `edm_user081217` GROUP BY email
然后看這個(gè),就容易理解了
select uid,email,count(*) as ct from `edm_user081217` GROUP BY email HAVING ct > 1
先用group by 對(duì)email進(jìn)行分組,在用having來(lái)過(guò)濾大于1的,這樣查找出來(lái)的就是重復(fù)的記錄了.
以下是having和where的區(qū)別:
Select city FROM weather WHERE temp_lo = (SELECT max(temp_lo) FROM weather);
作用的對(duì)象不同。WHERE 子句作用于表和視圖,HAVING 子句作用于組。
WHERE 在分組和聚集計(jì)算之前選取輸入行(因此,它控制哪些行進(jìn)入聚集計(jì)算), 而 HAVING 在分組和聚集之后選取分組的行。因此,WHERE 子句不能包含聚集函數(shù); 因?yàn)樵噲D用聚集函數(shù)判斷那些行輸入給聚集運(yùn)算是沒有意義的。相反,HAVING 子句總是包含聚集函數(shù)。(嚴(yán)格說(shuō)來(lái),你可以寫不使用聚集的 HAVING 子句,但這樣做只是白費(fèi)勁。同樣的條件可以更有效地用于 WHERE 階段。)
在前面的例子里,我們可以在 WHERE 里應(yīng)用城市名稱限制,因?yàn)樗恍枰奂?這樣比在 HAVING 里增加限制更加高效,因?yàn)槲覀儽苊饬藶槟切┪赐ㄟ^(guò) WHERE 檢查的行進(jìn)行分組和聚集計(jì)算
綜上所述:
having一般跟在group by之后,執(zhí)行記錄組選擇的一部分來(lái)工作的。
where則是執(zhí)行所有數(shù)據(jù)來(lái)工作的。
再者h(yuǎn)aving可以用聚合函數(shù),如having sum(qty)>1000
該文章在 2018/8/31 8:35:46 編輯過(guò)