group by dis having count()=1 和 where count()=1 group by dis 有什么区别

时间: 2024-05-18 09:15:31 浏览: 69

sql中的 where 、group by 和 having 用法解析

在SQL查询中，`WHERE`、`GROUP BY`和`HAVING`子句都是用于数据筛选和分组的重要部分，但它们各自承担不同的任务。理解它们的用法对于编写有效的SQL查询至关重要。 `WHERE`子句是SQL查询中最基本的过滤条件，它位于`SELECT`和`FROM`子句之间，用于在从数据库中提取数据之前，基于指定的条件筛选出满足条件的行。例如，如果你有一个包含员工信息的表，你可以使用`WHERE`子句来选择特定部门的员工： ```sql SELECT * FROM Employees WHERE Department = 'Sales' ``` 这将返回所有属于销售部门的员工记录。接下来，`GROUP BY`子句用于将数据按照一个或多个列进行分组，通常与聚合函数（如`COUNT`, `SUM`, `AVG`, `MAX`, `MIN`等）一起使用，以对每个组进行统计计算。例如，如果你想知道每个部门的员工人数： ```sql SELECT Department, COUNT(*) AS EmployeeCount FROM Employees GROUP BY Department ``` 这将返回每个部门及其对应的员工人数。在`GROUP BY`之后，如果需要对分组后的结果进行进一步筛选，就不能再使用`WHERE`子句，因为它只能作用于原始数据行。这时，`HAVING`子句就派上用场了。`HAVING`子句用于在分组后的基础上设置筛选条件，它可以引用聚合函数。比如，如果你想要找出员工人数超过10人的部门： ```sql SELECT Department, COUNT(*) AS EmployeeCount FROM Employees GROUP BY Department HAVING EmployeeCount > 10 ``` 这将只显示员工人数超过10人的部门。 `GROUP BY ALL`是一个可选的扩展，允许包含所有组，即使这些组在其他条件下可能不会被选择。这在某些特定的分析场景中可能是有用的。在查询执行顺序方面，通常遵循以下顺序：`FROM` -> `WHERE` -> `GROUP BY` -> `HAVING` -> `SELECT`。这意味着`WHERE`先筛选行，然后`GROUP BY`进行分组，接着`HAVING`对分组后的结果进行筛选，最后`SELECT`决定返回哪些列。总结来说，`WHERE`是对原始数据的筛选，`GROUP BY`用于数据的分组，`HAVING`则在分组后对结果进行筛选。理解这三个子句的区别和协同工作方式是SQL查询中的关键技能。在实际应用中，根据需求灵活运用它们，能够帮助我们从数据库中获取所需的信息。

这两个语句的区别在于执行的顺序和过滤的时机。 - `group by dis having count(*)=1` 先对数据按照 dis 进行分组，然后统计每组中的记录数量，最后筛选出记录数量为1的组。 - `where count(*)=1 group by dis` 先筛选出记录数量为1的记录，然后再按照 dis 进行分组。因此，两个语句的结果可能是不同的，具体取决于数据的分布情况和筛选条件。通常情况下，第一个语句更为常用，因为它可以更有效地利用数据库的索引和优化器，提高查询效率。

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