group by 和having by 区别

在 SQL 中，GROUP BY 和 HAVING BY 用于对查询结果进行分组和筛选。

GROUP BY 语句根据一个或多个列对查询结果进行分组，并对每个组应用一个聚合函数，例如 SUM、AVG、COUNT 等，以便计算每个组的总和、平均值、数量等。GROUP BY 子句必须出现在 WHERE 子句之后，ORDER BY 子句之前。

HAVING BY 子句与 WHERE 子句类似，不同之处在于它是用于 GROUP BY 分组后的结果集的筛选。HAVING BY 子句的作用是对 GROUP BY 分组后的结果集进行筛选，并且只返回符合筛选条件的分组结果。HAVING BY 子句必须出现在 GROUP BY 子句之后，ORDER BY 子句之前。

因此，GROUP BY 用于对查询结果进行分组并计算聚合函数，而 HAVING BY 用于在 GROUP BY 分组后对结果集进行筛选。

相关问题

groupby 和having

groupby是一种SQL语句，用于将数据按照指定的列进行分组，然后对每个分组进行聚合操作。having是groupby语句的一个子句，用于筛选分组后的结果。

具体来说，groupby语句的语法如下：

SELECT 列1, 列2, ... FROM 表名 GROUP BY 列1, 列2, ...;

这条语句会将表中的数据按照列1、列2等指定的列进行分组，然后对每个分组进行聚合操作，最终返回每个分组的聚合结果。

而having子句则是在groupby语句中使用的，它的语法如下：

SELECT 列1, 列2, ... FROM 表名 GROUP BY 列1, 列2, ... HAVING 条件;

这条语句会先按照列1、列2等指定的列进行分组，然后对每个分组进行聚合操作，最后筛选出符合条件的分组。

例如，我们有一个学生表，包含学生姓名、科目和成绩三个字段，我们想要按照科目对学生进行分组，并且只显示平均成绩大于80分的科目，可以使用如下SQL语句：

SELECT 科目, AVG(成绩) as 平均成绩 FROM 学生表 GROUP BY 科目 HAVING 平均成绩 > 80;

group by 和having

group by和having是用于对查询结果进行分组和过滤的关键字。它们的使用顺序是先使用group by对结果进行分组，然后使用having对分组后的结果进行过滤。\[1\]

具体来说，group by关键字用于将查询结果按照指定的字段进行分组，将具有相同值的记录归为一组。而having关键字则用于对分组后的结果进行过滤，只保留满足指定条件的分组。\[2\]

需要注意的是，where关键字用于对表数据进行过滤，而having关键字用于对分组数据进行过滤。where在分组和聚合之前选取数据，而having在聚合和分组之后选取分组数据。\[3\]

所以，group by和having的执行顺序是先进行分组，然后再对分组后的结果进行过滤。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [GROUP BY和HAVING用法介绍](https://blog.csdn.net/Shiny0815/article/details/108490810)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [group by和having](https://blog.csdn.net/weixin_47456381/article/details/128785765)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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