select name,sum(amount) as balance from users left join transactions on users.account=transactions.account group by name having sum(account)>10000; 这句Mysql语句中为什么Column 'account' in having clause is ambiguous

在 SQL 查询中，如果查询语句中的多个表或子查询中有相同名称的列，则必须在使用这些列时使用表或别名来区分它们。

在这个查询中，`sum(account)` 既可以是 `users` 表中的 `account` 列，也可以是 `transactions` 表中的 `account` 列，因为这两个表都包含了 `account` 列。因此，在 `having` 子句中，MySQL 不知道应该使用哪个表的 `account` 列。

为了解决这个问题，您需要指定该列所属的表，例如：

SELECT name, SUM(amount) AS balance
FROM users
LEFT JOIN transactions ON users.account = transactions.account
GROUP BY name
HAVING SUM(transactions.account) > 10000;

这里我们使用了 `transactions.account` 来明确指定 `account` 列属于 `transactions` 表。

相关问题

优化sql：SELECT we.organization_id ,we.wip_entity_id ,case when wl.line_id is null then we.wip_entity_name else '' end wip_entity_name ,we.primary_item_id ,mtt.transaction_type_name ,mmt.transaction_date ,bd.department_code ,mmt.inventory_item_id ,mmt.subinventory_code ,mta.reference_account ,br.resource_code ,lu2.meaning as line_type_name ,mta.base_transaction_value ,mta.cost_element_id ,flv.meaning as cost_element ,wdj.class_code job_type_code ,ml.meaning job_type_name FROM (select * from gerp.mtl_material_transactions where substr(transaction_date,1,7) >= '2023-06' and transaction_source_type_id = 5) mmt inner join gerp.wip_entities we on mmt.organization_id = we.organization_id inner join gerp.mtl_transaction_accounts mta on mta.transaction_source_id = we.wip_entity_id and mta.transaction_id = mmt.transaction_id and mta.transaction_source_type_id = 5 inner join gerp.mtl_transaction_types mtt on mtt.transaction_type_id = mmt.transaction_type_id inner join mfg_lookups lu2 on lu2.lookup_code = mta.accounting_line_type and lu2.lookup_type = 'CST_ACCOUNTING_LINE_TYPE' inner join gerp.mtl_system_items_b msi on msi.inventory_item_id = mmt.inventory_item_id and msi.organization_id = mta.organization_id left join gerp.bom_departments bd on bd.department_id = mmt.department_id left join gerp.bom_resources br on br.resource_id = mta.resource_id left join gerp.wip_lines wl on wl.line_id = mmt.repetitive_line_id left join gerp.wip_discrete_jobs wdj on wdj.wip_entity_id = mta.transaction_source_id left join gerp.fnd_lookup_values_vl flv on cast(mta.cost_element_id as string) = flv.lookup_code and flv.lookup_type = 'CST_COST_CODE_TYPE' left join mfg_lookups ml on ml.lookup_code = wdj.job_type and ml.lookup_type = 'WIP_DISCRETE_JOB' 。其中mmt,we,mta,msi,wdj数据量很大

针对这个SQL语句，可以优化的地方有：

1. 使用JOIN语句时，可以根据数据量大小，将数据量大的表放在后面，这样可以避免在连接时出现性能问题。

2. 使用子查询时，可以在子查询中添加条件筛选，减少返回的数据量。

3. 可以对查询中的日期条件进行优化，例如使用日期范围查询时，可以使用BETWEEN关键字代替大于等于和小于等于的运算符。

4. 可以对大表进行分区或分片，以加快查询速度。

5. 可以对JOIN语句中的字段添加索引，以提高查询效率。

下面是对原SQL语句的优化：

SELECT 
    we.organization_id, 
    we.wip_entity_id, 
    CASE WHEN wl.line_id is null THEN we.wip_entity_name ELSE '' END wip_entity_name,
    we.primary_item_id, 
    mtt.transaction_type_name, 
    mmt.transaction_date, 
    bd.department_code, 
    mmt.inventory_item_id, 
    mmt.subinventory_code, 
    mta.reference_account, 
    br.resource_code, 
    lu2.meaning as line_type_name,
    mta.base_transaction_value, 
    mta.cost_element_id, 
    flv.meaning as cost_element, 
    wdj.class_code job_type_code, 
    ml.meaning job_type_name 
FROM 
    gerp.wip_entities we 
    INNER JOIN (
        SELECT 
            * 
        FROM 
            gerp.mtl_material_transactions 
        WHERE 
            transaction_date BETWEEN '2023-06-01' AND '2023-06-30' 
            AND transaction_source_type_id = 5
    ) mmt ON mmt.organization_id = we.organization_id 
    INNER JOIN gerp.mtl_transaction_accounts mta ON mta.transaction_source_id = we.wip_entity_id 
        AND mta.transaction_id = mmt.transaction_id 
        AND mta.transaction_source_type_id = 5 
    INNER JOIN gerp.mtl_transaction_types mtt ON mtt.transaction_type_id = mmt.transaction_type_id 
    INNER JOIN mfg_lookups lu2 ON lu2.lookup_code = mta.accounting_line_type AND lu2.lookup_type = 'CST_ACCOUNTING_LINE_TYPE' 
    INNER JOIN gerp.mtl_system_items_b msi ON msi.inventory_item_id = mmt.inventory_item_id 
        AND msi.organization_id = mta.organization_id 
    LEFT JOIN gerp.bom_departments bd ON bd.department_id = mmt.department_id 
    LEFT JOIN gerp.bom_resources br ON br.resource_id = mta.resource_id 
    LEFT JOIN gerp.wip_lines wl ON wl.line_id = mmt.repetitive_line_id 
    LEFT JOIN gerp.wip_discrete_jobs wdj ON wdj.wip_entity_id = mta.transaction_source_id 
    LEFT JOIN gerp.fnd_lookup_values_vl flv ON cast(mta.cost_element_id as string) = flv.lookup_code 
        AND flv.lookup_type = 'CST_COST_CODE_TYPE' 
    LEFT JOIN mfg_lookups ml ON ml.lookup_code = wdj.job_type AND ml.lookup_type = 'WIP_DISCRETE_JOB';

在优化后的SQL语句中，将子查询中的日期范围查询放在了WHERE语句中，将数据量较大的表放在了后面，左连接的表也放在了后面。同时，可以根据具体情况对需要添加索引的字段进行索引优化。

Select is_active,count(*)from transactions group by is_active order by 2

这是一条 SQL 查询语句，它的作用是从 transactions 表中查询 is_active 字段的取值及其对应的记录数，然后按照记录数从小到大排序。

具体来说，SELECT 关键字用于指定要查询的字段，这里是 is_active 和 count(*)，其中 count(*) 是一个聚合函数，用于计算每个 is_active 取值的记录数。FROM 关键字用于指定要查询的表，这里是 transactions 表。GROUP BY 关键字用于将结果按照 is_active 分组，这样就可以计算每个 is_active 取值的记录数了。ORDER BY 关键字用于按照记录数从小到大排序。

需要注意的是，这条查询语句中的 is_active 字段应该是 transactions 表中的一个布尔型字段，表示该交易是否处于活动状态。如果 is_active 不是布尔型字段，那么查询结果可能会出现错误。