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在 SQL 中增加 HAVING 子句原因是,WHERE 关键字无法与聚合函数一起使用。

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HAVING 子句可以让我们筛选分组后的各组数据。
SELECT
 
column1
, 
aggregate_function
(
column2
)
 
FROM
 
table_name
 
GROUP
 
BY
 
column1
 
HAVING
 
condition
;
参数说明:
column1:要检索的列。aggregate_function(column2):一个聚合函数,例如SUM、COUNT、AVG等,应用于column2的值。table_name:要从中检索数据的表。GROUP BY column1:根据column1列的值对数据进行分组。HAVING condition:一个条件,用于筛选分组的结果。只有满足条件的分组会包含在结果集中。在本教程中,我们将使用 RUNOOB 样本数据库。
下面是选自 "Websites" 表的数据:
+----+--------------+---------------------------+-------+---------+ | id | name | url | alexa | country | +----+--------------+---------------------------+-------+---------+ | 1 | Google | https://www.google.cm/ | 1 | USA | | 2 | 淘宝 | https://www.taobao.com/ | 13 | CN | | 3 | 菜鸟教程 | http://www.runoob.com/ | 4689 | CN | | 4 | 微博 | http://weibo.com/ | 20 | CN | | 5 | Facebook | https://www.facebook.com/ | 3 | USA | | 7 | stackoverflow | http://stackoverflow.com/ | 0 | IND | +----+---------------+---------------------------+-------+---------+
下面是 "access_log" 网站访问记录表的数据:
mysql> SELECT * FROM access_log; +-----+---------+-------+------------+ | aid | site_id | count | date | +-----+---------+-------+------------+ | 1 | 1 | 45 | 2016-05-10 | | 2 | 3 | 100 | 2016-05-13 | | 3 | 1 | 230 | 2016-05-14 | | 4 | 2 | 10 | 2016-05-14 | | 5 | 5 | 205 | 2016-05-14 | | 6 | 4 | 13 | 2016-05-15 | | 7 | 3 | 220 | 2016-05-15 | | 8 | 5 | 545 | 2016-05-16 | | 9 | 3 | 201 | 2016-05-17 | +-----+---------+-------+------------+ 9 rows in set (0.00 sec)
现在我们想要查找总访问量大于 200 的网站。
我们使用下面的 SQL 语句:
SELECT
 
Websites
.
name
, 
Websites
.
url
, 
SUM
(
access_log
.
count
)
 
AS
 
nums
 
FROM
 
(
access_log
 
INNER
 
JOIN
 
Websites
 
ON
 
access_log
.
site_id
=
Websites
.
id
)
 
GROUP
 
BY
 
Websites
.
name
 
HAVING
 
SUM
(
access_log
.
count
)
 > 
200
;
执行以上 SQL 输出结果如下:
现在我们想要查找总访问量大于 200 的网站,并且 alexa 排名小于 200。
我们在 SQL 语句中增加一个普通的 WHERE 子句:
SELECT
 
Websites
.
name
, 
SUM
(
access_log
.
count
)
 
AS
 
nums
 
FROM
 
Websites
 
INNER
 
JOIN
 
access_log
 
ON
 
Websites
.
id
=
access_log
.
site_id
 
WHERE
 
Websites
.
alexa
 < 
200
 
GROUP
 
BY
 
Websites
.
name
 
HAVING
 
SUM
(
access_log
.
count
)
 > 
200
;
执行以上 SQL 输出结果如下: