having和group by

### 回答1：
`HAVING` 和 `GROUP BY` 是 SQL 查询中常用的两个关键字，它们通常一起使用。`GROUP BY` 用于对查询结果进行分组，而 `HAVING` 则用于对分组后的数据进行筛选。

具体来说，`GROUP BY` 会将查询结果按照指定的列进行分组，然后对每组数据进行聚合计算，例如求和、平均值等。而 `HAVING` 则用于对这些分组后的数据进行筛选，只返回符合指定条件的数据组。

例如，假设有一个表格 `students` 包含 `name` 和 `score` 两列，我们想要查询每个学生的平均分，并只返回平均分大于等于 80 分的学生姓名和平均分。我们可以使用下面的 SQL 语句：

SELECT name, AVG(score) as avg_score
FROM students
GROUP BY name
HAVING AVG(score) >= 80

在这个例子中，我们首先使用 `GROUP BY` 将数据按照 `name` 列进行分组，然后对每个分组求出平均分，使用 `AVG(score)` 函数计算出平均分并将其命名为 `avg_score`。然后我们使用 `HAVING` 对这些分组后的数据进行筛选，只返回平均分大于等于 80 分的学生姓名和平均分。

### 回答2：
在SQL语言中，HAVING和GROUP BY是一对常用的关键字，用于对查询结果进行分组和筛选。

GROUP BY语句主要用于根据一个或多个列对数据进行分组。它将具有相同值的行分为一个组，并对每个组应用聚合函数（如SUM、COUNT、AVG等）。通过GROUP BY，我们可以按照不同的列对数据进行分类统计，得到每个分类的汇总结果。例如，我们可以对销售数据进行GROUP BY，按照产品类别对销售额进行统计，以便了解每个类别的销售情况。

HAVING关键字接在GROUP BY语句之后，用于对已经分组的数据进行筛选。它通常和聚合函数（如SUM、COUNT、AVG等）一起使用，用于筛选满足特定条件的组。与WHERE关键字不同的是，HAVING可以使用聚合函数的结果作为条件进行筛选。例如，我们可以使用HAVING来筛选出销售额大于10000的产品类别，从而找到超过该销售额的热门产品类别。

总结起来，GROUP BY用于对数据进行分组，然后对每个组应用聚合函数，得到汇总结果；而HAVING用于对已经分组的结果进行筛选，筛选出符合条件的组。通过使用这两个关键字，我们可以更加灵活地进行数据分析和统计，得到更加有意义的结果。

### 回答3：
"having" 和 "group by" 是用于结构化查询语言（SQL）中的两个关键字，用于对查询的结果进行筛选和分组。

首先，"group by" 用于将查询结果按照一个或多个列进行分组。它可以将相同值的行聚合在一起，形成一个单独的分组。例如，我们可以使用 "group by" 将一个客户表按照地区进行分组，以了解每个地区的客户数量。在 "group by" 后面通常配合一个或多个聚合函数（如 SUM、COUNT、AVG 等）来计算每个分组的统计信息。例如，我们可以使用 "group by" 和 SUM 函数来计算每个地区的销售总额。

然而，有时我们对分组后的结果集需要进一步筛选，这时候就可以使用 "having" 关键字。"having" 用于在已经进行了分组的结果集上进行条件筛选。它和 "where" 关键字的功能类似，但是 "where" 用于对原始数据进行筛选，而 "having" 用于对分组后的结果集进行筛选。例如，在上述示例中，我们可以通过添加 "having" 子句来筛选出销售总额大于某个值的地区。

总结来说，"group by" 用于将查询结果按照一个或多个列进行分组，而 "having" 用于在已经进行了分组的结果集上进行条件筛选。它们可以一起使用，使查询结果更加精细化和符合特定的需求。