SQL 中having 和where的区别分析

在数据库查询中，`SELECT`语句的`GROUP BY`子句是一个强大的工具，它可以将数据行按照指定的列进行分组，进而生成每个组的汇总信息。为了使结果更为精炼，我们可以使用聚组函数来汇总每个组的数据。而`HAVING`子句则用于进一步筛选已经分组后的数据，确保只有满足特定条件的组被返回。

想象一下，我们正在处理一个庞大的数据库，如Oracle，其中包含大量的员工信息。我们想要知道每个部门的员工工资总和，这可以通过使用`GROUP BY`子句根据部门编号(`deptno`)进行分组，并使用聚组函数`SUM(sal)`计算每个部门的工资总和。如果我们只想看到工资总和超过某个值的部门，就需要用到`HAVING`子句来过滤这些分组后的结果。

让我们来看一个具体的例子：

```sql

SELECT deptno, SUM(sal)

FROM emp

WHERE sal > 1200

GROUP BY deptno

HAVING SUM(sal) > 8500

ORDER BY deptno;

```

在这个查询中，首先通过`WHERE`子句过滤掉工资低于1200的员工。接着，使用`GROUP BY`子句根据部门编号进行分组并计算每个部门的工资总和。然后，`HAVING`子句确保只有工资总和超过8500的部门被返回。通过`ORDER BY`子句按照部门编号排序结果。

你可能会问，何时应该使用`WHERE`，何时应该使用`HAVING`？简单来说，`WHERE`子句在`GROUP BY`之前运行，用于在分组之前过滤数据。而`HAVING`子句则在`GROUP BY`之后运行，用于过滤已经分组的组。值得注意的是，由于`HAVING`用于筛选分组后的数据，所以它的条件中经常包含聚组函数。

如果你想要查询每个部门的每种职位的雇员数，可以这样写：

```sql

SELECT deptno, job, COUNT()

FROM emp

GROUP BY deptno, job;

```

这个查询将根据部门和职位对员工信息进行分组，并使用`COUNT()`函数计算每个组中的员工数量。

深入理解`GROUP BY`和`HAVING`的功能和使用场景，可以帮助你更有效地从数据库中获取所需的信息。希望这篇文章能够帮助你更好地掌握这两个强大的数据库查询工具。