GROUP BY 和having
时间: 2024-04-16 10:06:30 浏览: 25
GROUP BY 和 HAVING 是 SQL 查询语句中用于对结果进行分组和筛选的关键字。
GROUP BY 用于对查询结果进行分组,将具有相同值的记录分为一组,常与聚合函数一起使用,例如 SUM,AVG,COUNT 等。通过 GROUP BY 可以对分组后的结果进行统计、汇总等操作。
HAVING 关键字用于对分组后的结果进行筛选,类似于 WHERE 关键字用于对整个结果集进行筛选。HAVING 可以使用聚合函数对结果进行筛选,例如 HAVING SUM(column) > 100。
例如,下面的 SQL 查询语句使用 GROUP BY 和 HAVING 对订单表进行分组和筛选,统计每个客户的订单总金额,并筛选出订单总金额大于 100 的客户:
```
SELECT customer, SUM(amount) as total_amount
FROM orders
GROUP BY customer
HAVING total_amount > 100;
```
相关问题
group by和having
group by和having是在SQL查询中常用的关键字。group by用于将查询结果按照某个或多个列进行分组,生成分组汇总的结果。having则用于对分组后的结果进行筛选,只保留满足条件的组。
具体来说,group by关键字一般用在查询语句的最后,紧跟着需要分组的列名。它会将相同值的行归为一组,并对每个组进行汇总操作。而having关键字则用于对分组结果进行筛选,只保留满足条件的组。条件表达式通常包括聚合函数和比较运算符,用于筛选出满足特定条件的组。
举个例子,假设有一个订单表orders,包含订单号(order_id)和订单金额(amount)两列。如果我们想要按照订单号分组,并只保留订单金额总额大于100的组,可以使用以下查询语句:
SELECT order_id, SUM(amount) as total_amount
FROM orders
GROUP BY order_id
HAVING total_amount > 100
在这个例子中,group by order_id将订单按照订单号进行分组,然后计算每个组的订单金额总额。having total_amount > 100则筛选出订单金额总额大于100的组。
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]
[ .reference_list ]
相关推荐
![application/msword](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083327.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)