在本文中，我们将深入解析 HAVING 的功能，了解它的用法，以及它和 WHERE 子句的区别。通过许多实际案例，我们将完整地分析 HAVING 在 SQL 中的实际应用。

HAVING 子句概述

HAVING 子句专门用于 对聚合数据进行过滤，即它用于 GROUP BY 语句的结果集。在执行 SQL 查询时，我们通常先用 WHERE 过滤原始数据，然后用 HAVING 对分组后的数据进行进一步筛选。

1. HAVING 的基本语法

SELECT 列名, 聚合函数
FROM 表名
GROUP BY 列名
HAVING 条件;

2. WHERE 和 HAVING 的区别

在 SQL 查询优化中，推荐 尽可能使用 WHERE 进行初步筛选，以减少 GROUP BY 需要处理的数据量，从而提升查询效率。

HAVING 子句的应用实例

案例 1：计算每个部门的员工数，并筛选员工数大于 3 的部门

SELECT department, COUNT(*) AS emp_count
FROM employees
GROUP BY department
HAVING COUNT(*) > 3;

📌 解析：

• GROUP BY department 按部门分组。

• COUNT(*) 计算每个部门的员工数量。

• HAVING COUNT(*) > 3 只保留 员工数量大于 3 的部门。

案例 2：筛选平均薪资高于 5000 的部门

SELECT department, AVG(salary) AS avg_salary
FROM employees
GROUP BY department
HAVING AVG(salary) > 5000;

📌 解析：

• 计算 department 组内的平均薪资。

• HAVING 过滤掉 平均薪资低于 5000 的部门。

案例 3：同时使用 WHERE 和 HAVING

SELECT department, SUM(salary) AS total_salary
FROM employees
WHERE salary > 3000
GROUP BY department
HAVING SUM(salary) > 20000;

📌 解析：

• WHERE salary > 3000 先筛选 工资高于 3000 的员工。

• GROUP BY department 按部门分组。

• HAVING SUM(salary) > 20000 只保留 薪资总和大于 20000 的部门。

HAVING 子句的高级用法

1. 使用多重条件筛选

SELECT department, COUNT(*) AS emp_count, AVG(salary) AS avg_salary
FROM employees
GROUP BY department
HAVING COUNT(*) > 5 AND AVG(salary) > 6000;

📌 解析：

• HAVING 支持逻辑运算符 AND、OR 组合多个条件。

• 过滤掉 员工数少于 5 或者平均薪资低于 6000 的部门。

2. 使用 HAVING 进行范围筛选

SELECT department, SUM(salary) AS total_salary
FROM employees
GROUP BY department
HAVING SUM(salary) BETWEEN 10000 AND 50000;

📌 解析：

• HAVING SUM(salary) BETWEEN 10000 AND 50000 过滤 薪资总和在 10000 到 50000 之间的部门。

3. 结合 ORDER BY 进行排序

SELECT department, COUNT(*) AS emp_count
FROM employees
GROUP BY department
HAVING COUNT(*) > 3
ORDER BY COUNT(*) DESC;

📌 解析：

• ORDER BY COUNT(*) DESC 按 员工数降序排列，以便快速查看最大部门。

HAVING 子句的优化策略

• 尽量使用 WHERE 进行初步筛选，减少数据规模，提高 GROUP BY 计算效率。

• 避免在 HAVING 语句中进行复杂计算，可以将计算结果存入临时表，提高查询性能。

• 使用索引优化分组字段，如果 GROUP BY 作用在大表的字段上，可以考虑创建索引，以提升查询速度。

总结

• HAVING 主要用于 对聚合结果进行筛选，而 WHERE 用于 单行数据的筛选。

• 在 SQL 查询优化时，推荐 优先使用 WHERE 过滤原始数据，然后在 HAVING 里进行聚合数据筛选。

• HAVING 适用于 COUNT、SUM、AVG、MAX、MIN 等聚合函数的筛选，配合 ORDER BY 可以更方便地分析数据。

通过合理使用 HAVING，可以有效优化 SQL 查询，提高数据库操作的效率。

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