sql-having

having用法 sql
在SQL中，HAVING子句通常用于根据聚合函数的结果来筛选行。

它与WHERE子句的区别在于，WHERE子句筛选行时使用的是行级别的条件，而HAVING子句则是使用聚合函数结果的条件来筛选行。

基本语法如下：
SELECT列名1,列名2,...。

FROM表名。

GROUPBY列名。

HAVING聚合函数(列名)运算符值;。

例如，求出学生按照性别分组后，评分均值大于等于80的分组：
SELECT gender, AVG(score) 。

FROM student 。

GROUP BY gender 。

HAVING AVG(score) >= 80;。

在此示例中，我们对表格 student 进行分组，根据列名 gender，然后筛选那些评分均值大于等于80的组。

最后，结果是仅包含符合条件的组，其中每个组仅包含两列：性别和评分均值。

sql having 的用法SQL中的HAVING语句是用于对GROUP BY子句生成的数据进行过滤的方式之一。

它在聚合函数之后执行，允许我们基于聚合结果来检索特定的数据。

HAVING语句用于过滤GROUP BY子句生成的结果集，类似于WHERE语句用于过滤单个记录。

在本文中，我们将一步一步地回答“SQL HAVING的用法”这个主题，以便更好地理解HAVING语句的功能和用法。

第一部分：HAVING语句的基本概念和语法（300字左右）HAVING语句用于根据聚合函数的结果过滤GROUP BY子句生成的数据。

它是WHERE语句在聚合查询中的替代品，因为WHERE不能用于过滤聚合结果。

HAVING语句的基本语法如下：SELECT 列名1, 列名2, ...FROM 表名WHERE 条件GROUP BY 列名1HAVING 条件;其中，HAVING子句紧随GROUP BY子句之后，用于过滤聚合结果。

HAVING子句可以使用聚合函数、列名和其他运算符。

第二部分：HAVING语句的使用示例（800字左右）假设我们有一个存储各个部门销售记录的表格，名为“sales”。

该表格包含以下列：department（部门名）、employee（员工名）、product（产品名）和amount（销售额）。

现在，我们想要通过使用HAVING语句来过滤销售额超过500的部门。

我们可以使用以下SQL查询来实现这个目标：SELECT department, SUM(amount) as total_salesFROM salesGROUP BY departmentHAVING total_sales > 500;在上述查询中，首先通过GROUP BY子句按部门对销售记录进行分组。

然后，我们使用SUM函数计算每个部门的总销售额，并将其作为别名“total_sales”。

最后，HAVING子句用于仅返回总销售额超过500的部门。

sql中的where、groupby和having⽤法解析--sql中的 where 、group by 和 having ⽤法解析--如果要⽤到group by ⼀般⽤到的就是“每这个字” 例如说明现在有⼀个这样的表：每个部门有多少⼈就要⽤到分组的技术select DepartmentID as '部门名称',COUNT(*) as '个数' from BasicDepartment group by DepartmentID--这个就是使⽤了group by +字段进⾏了分组，其中我们就可以理解为我们按照了部门的名称ID--DepartmentID将数据集进⾏了分组；然后再进⾏各个组的统计数据分别有多少；--如果不⽤count(*) ⽽⽤类似下⾯的语法select DepartmentID,DepartmentName from BasicDepartment group by DepartmentID--将会出现错误--选择列表中的列 'BasicDepartment.DepartmentName' ⽆效，因为该列没有包含在聚合函数或 GROUP BY ⼦句中。

这就是我们需要注意的⼀点，如果在返回集字段中，这些字段要么就要包含在Group By语句的后⾯,作为分组的依据；要么就要被包含在聚合函数中,作为分组的依据；--出现的错误详解:咱们看看group by 的执⾏的过程,先执⾏select 的操作返回⼀个程序集，--然后去执⾏分组的操作，这时候他将根据group by 后⾯的字段--进⾏分组，并且将相同的字段并称⼀列数据，如果group by 后⾯没有这个字段的话就要分成好多的数据。

--但是分组就只能将相同的数据分成两列数据，⽽⼀列中⼜只能放⼊⼀个字段，所以那些没有进⾏分组的--数据系统不知道将数据放⼊哪⾥，所以就出现此错误--⽬前⼀种分组情况只有⼀条记录，⼀个数据格是⽆法放⼊多个数值的，--所以这⾥就需要通过⼀定的处理将这些多值的列转化成单值，然后将其放在对应的--数据格中，那么完成这个步骤的就是聚合函数。

sql having用法
HAVING语句通常与GROUP BY语句联合使用，用来过滤由GROUP BY语句返回的记录集。

HAVING语句的存在弥补了WHERE关键字不能与聚合函数联合使用的不足。

语法：
SELECT column1, column2, ... column_n, aggregate_function (expression) FROM tables
WHERE predicates
GROUP BY column1, column2, ... column_n
HAVING condition1 ... condition_n;
同样使用本文中的学生表格，如果想查询平均分高于80分的学生记录可以这样写：
SELECT id, COUNT(course) as numcourse, AVG(score) as avgscore FROM student
GROUP BY id
HAVING AVG(score)>=80;
在这里，如果用WHERE代替HAVING就会出错。

数据操纵
数据操纵语言是完成数据操作的命令，一般分为两种类型的数据操纵。

1、数据检索(常称为查询)：寻找所需的具体数据。

2、数据修改：插入、删除和更新数据。

数据操纵语言一般由INSERT(插入)、DELETE(删除)、UPDATE(更新)、SELECT(检索，又称查询)等组成。

由于SELECT经常使用，所以一般将它称为查询(检索)语言并单独出现。

sqlserver having用法
HAVING 是 SQL 语言中的一个关键字，它可用于分组查询或聚合查询时来筛选结果集。

HAVING 用于在使用 GROUP BY 对查询结果进行分组的情况下，根据 WHERE 条件对每
一个组进行筛选。

它通常和 GROUP BY 关键字一起使用，用于对查询分组的结果进行筛选。

语法：
SELECT column_name(s)
FROM table_name
WHERE condition
GROUP BY column_name(s)
HAVING condition
HAVING 的工作流程是：先针对 WHERE 参数进行筛选，再根据GROUP BY进行分组，
最后，在每一个组内进行筛选。

HAVING 要求使用 Group By 条件来定义每一组，所以它只能出现在Group By 语句之后，而且它不能被用来筛选结果。

通常，HAVING 子句会只包含对分组结果的条件，包括对列值求和的函数、聚合函数（如MIN、MAX 和 AVG）等。

就像 WHERE 子句一样，HAVING 子句也接受逻辑运算符和逻
辑性的表达式来筛选和返回聚合数据，但不接受普通的表达式。

示例：
例如，假设我们想要查询每个城市的售出商品数量，同时只查找大于 300 的城市：
上述查询会先从 sales 表中查出 city 列，然后根据 city 列把所有的行分组，并
使用 COUNT(*) 聚合函数来统计每个城市售出商品的数量，最后，通过 HAVING 子句来筛
选出售出商品数量大于 300 的城市。

sql中窗口函数和having的运算顺序SQL中窗口函数和HAVING子句的运算顺序是在查询语句的不同阶段执行的。

为了理解这两个部分如何相互作用，让我们首先了解一下SQL查询的一般执行顺序。

SQL查询的一般执行顺序如下：1. FROM子句：查询语句通常以FROM子句开始，它指定了要查询的表或视图。

2. WHERE子句：WHERE子句用于过滤要返回的记录。

只有满足WHERE条件的记录才会进入结果集。

3. GROUP BY子句：GROUP BY子句按照指定的列对结果集进行分组。

它将所有具有相同值的行分为一组。

4. HAVING子句：HAVING子句在GROUP BY子句之后进行筛选，可以对分组进行过滤。

只有满足HAVING条件的分组才会出现在最终结果中。

5. SELECT子句：SELECT子句用于指定要返回的列，并可以使用聚合函数对列进行计算。

6. ORDER BY子句：ORDER BY子句用于对结果集进行排序。

7. LIMIT子句：LIMIT子句用于限制返回的记录数。

现在，让我们更详细地看看窗口函数和HAVING子句在查询语句中的执行顺序：1. FROM子句-窗口函数和HAVING子句只能在查询中使用，而不是在FROM子句中使用。

2. WHERE子句- WHERE子句指定了要返回的记录的过滤条件。

它在查询中执行，过滤掉不满足条件的行。

3. GROUP BY子句- GROUP BY子句将结果集分组，并根据指定的列创建分组。

它在查询中的起始部分执行。

4. HAVING子句- HAVING子句用于在GROUP BY之后对分组进行筛选。

它在查询中的GROUP BY之后执行，但在SELECT之前执行。

HAVING子句对分组进行过滤，并将只有满足条件的分组包含在结果集中。

5.窗口函数-窗口函数在SELECT子句中使用。

它们对结果集中的每一行进行计算，产生一个结果值。

窗口函数可以在SELECT子句中任何时候使用，但它们通常在GROUP BY和HAVING之后执行，而在SELECT之前执行。

sql查询（三）--having⼦句求众数、中位数　⼀、建⽴需要查询的表CREATE TABLE Graduates(name VARCHAR(16) PRIMARY KEY,income INTEGER NOT NULL);-- 桑普森是个离群值，会拉⾼平均数INSERT INTO Graduates VALUES('桑普森', 400000);INSERT INTO Graduates VALUES('迈克', 30000);INSERT INTO Graduates VALUES('怀特', 20000);INSERT INTO Graduates VALUES('阿诺德', 20000);INSERT INTO Graduates VALUES('史密斯', 20000);INSERT INTO Graduates VALUES('劳伦斯', 15000);INSERT INTO Graduates VALUES('哈德逊', 15000);INSERT INTO Graduates VALUES('肯特', 10000);INSERT INTO Graduates VALUES('贝克', 10000);INSERT INTO Graduates VALUES('斯科特', 10000);1、求众数（1）在having⼦句中⽤包含谓词all 的⼦查询SELECT income, COUNT(*) AS cntFROM GraduatesGROUP BY income HAVING COUNT(*) >= ALL ( SELECT COUNT(*) FROM Graduates GROUP BY income)；缺点：谓词all ⽤于null和空集时会出现问题（2）在having⼦句中⽤包含极值函数的⼦查询select income ,count(*) as cntfrom graduatesgroup by incomehaving cnt >= (select max(cnt) from (select count(*) as cnt from graduates group by income) as tmp));2、求中位数⽤having⼦句进⾏⾃连接求中位数第⼀步-- 将集合⾥的元素按照⼤⼩分为上半部分、下班部分两个⼦集，求其交集（⽆论聚合数据的数⽬是奇数偶数）select t1.incomefrom gradutes t1 , gradutes t2group by t1.incomehaving sum(case when t2.income >=t1.income then 1 else 0 end) >= count(*)/2and sum(case when t2.income <=t1.income then 1 else 0 end) >= count(*)/2;第⼆步 -- 将上下部分集合求得的交集，去重，然后求平均，得到中值select avg(distinct income)from ( select t1.income from gradutes t1,gradutes t2 group by t1.income having sum(case when t2.income >= t1.income then 1 else 0) >= count(*)/2 and sum (case when t2.incomme <= t1.income then 1 else 0 ) >= count(*)/2) as tmp。

数据库中having的用法HAVING子句是SQL语句中用于筛选具有特定条件的组的过滤器。

通常在GROUP BY子句之后使用HAVING子句，用于筛选不同组的结果。

HAVING子句可以与聚合函数一起使用，用于对分组后的记录进行过滤。

它可以使用聚合函数（如COUNT，SUM，AVG等）以及与和或等操作符来定义条件。

以下是HAVING子句的一些常见用法：1. 筛选满足特定条件的组：SELECT col1, col2FROM tableGROUP BY col1, col2HAVING condition;例如：SELECT category, AVG(price)FROM productsGROUP BY categoryHAVING AVG(price) > 100;这个例子将返回一个结果集，其中包含类别和价格平均值大于100的产品类别。

2. 使用聚合函数来筛选组：SELECT col1, col2FROM tableGROUP BY col1, col2HAVING aggregate_function(condition);例如：SELECT category, COUNT(*)FROM productsGROUP BY categoryHAVING COUNT(*) > 10;这个例子将返回一个结果集，其中包含分类和产品数量大于10的组。

3. 使用HAVING子句与AND和OR操作符：SELECT col1, col2FROM tableGROUP BY col1, col2HAVING condition1 AND/OR condition2;例如：SELECT category, AVG(price)FROM productsGROUP BY categoryHAVING AVG(price) > 100 AND COUNT(*) > 5;这个例子将返回一个结果集，其中包含分类和价格平均值大于100且产品数量大于5的组。

简述having子句的使用方法Having子句是SQL语句中用来过滤查询结果的一种方式，它通常与SELECT语句一起使用。

具体来说，Having子句是用来对分组后的数据进行条件过滤的。

以下是对Having子句使用方法的简述。

1. 基本语法：Having子句通常紧跟在GROUP BY子句之后，具体语法为：HAVING condition，其中condition是一个逻辑表达式，用于过滤分组后的数据。

2. 过滤聚合函数的结果：Having子句可以用来过滤聚合函数的结果。

例如，可以使用Having子句筛选出总销售额大于10000的销售部门，语句如下：SELECT department, sum(sales) as total_salesFROM sales_tableGROUP BY departmentHAVING sum(sales) > 10000;3. 结合其他条件过滤：Having子句可以和其他条件一起使用，实现更复杂的查询。

例如，可以使用Having子句筛选出总销售额大于10000且销售部门为IT的数据，语句如下：SELECT department, sum(sales) as total_salesFROM sales_tableWHERE department = 'IT'GROUP BY departmentHAVING sum(sales) > 10000;4. 支持多个条件：Having子句可以支持多个条件，多个条件之间使用逻辑运算符（如AND、OR）连接。

例如，可以使用Having 子句筛选出总销售额大于10000且平均销售额大于500的销售部门，语句如下：SELECT department, sum(sales) as total_sales, avg(sales) as avg_salesFROM sales_tableGROUP BY departmentHAVING sum(sales) > 10000 AND avg(sales) > 500;5. 使用聚合函数：Having子句可以使用各种聚合函数（如COUNT、SUM、AVG、MIN、MAX等）。

Sql-GroupBy,Where,having⽤法Group by,where,having 是数据库查询中最常⽤的⼏个关键字。

在⼯作中，时常⽤到，前⾯遇到⼀个问题,⼀个查询中使⽤了where ,group by ,having及聚集函数时，执⾏顺序是怎么样的？为了回答这个问题，将这个三个关键字的⽤法整理⼀下。

Where：数据库中常⽤的是Where关键字，⽤于在初始表中筛选查询。

如下⾯这个例⼦，从user表中查询出userDepartmentId等于2的数据Select*from er where userDepartmentId=2Group by:对Select查询出来的数据集按照某个字段或者表达式进⾏分组，获得⼀组组的集合，然后从每组中取出⼀个指定字段或者表达式的值。

我们需要注意的是：在使⽤Group By的SQL语句中，select中返回的字段，必须满⾜以下两个条件之⼀：1. 包含在Group By语句的后⾯，作为分组的依据；2. 这些字段包含在聚合函数中。

常见的聚会函数有：count，sum，MAX, AVG等从刚才的那个例⼦中，我们查询出每个城市，相同年龄的员⼯数量：select city, count(*),age from er where departmentID=2group by city,ageHaving：⽤于对where和group by查询出来的分组经⾏过滤，查处出满⾜条件的分组结果。

所以Having的使⽤需要注意以下⼏点：1. Having只能⽤于Group By（分组统计语句中）2. WHERE 是⽤于在初始表中筛选查询，HAVING⽤于在WHERE和GROUP BY 结果分组中查询3. Having ⼦句中的每⼀个元素也必须出现在select列表中4. Having语句可以使⽤聚合函数，⽽where不使⽤。

还是刚才的例⼦，我们进⼀步整理，查询员⼯数量⼤于20的城市和年龄段select city, count(*),age from er where departmentID=2group by city,age having age >40回到本章开头的那个问题：当⼀个语句中同时含有where、group by 、having及聚集函数时，执⾏顺序如下：1. 执⾏where⼦句查找符合条件的数据；2. 使⽤group by ⼦句对数据进⾏分组；对group by ⼦句形成的组运⾏聚集函数计算每⼀组的值；3. 最后⽤having ⼦句去掉不符合条件的组。

sql中的where、groupby和having⽤法解析废话不多说了，直接给⼤家贴代码了，具体代码如下所⽰：--sql中的 where 、group by 和 having ⽤法解析--如果要⽤到group by ⼀般⽤到的就是“每这个字” 例如说明现在有⼀个这样的表：每个部门有多少⼈就要⽤到分组的技术select DepartmentID as '部门名称',COUNT(*) as '个数' from BasicDepartment group by DepartmentID--这个就是使⽤了group by +字段进⾏了分组，其中我们就可以理解为我们按照了部门的名称ID--DepartmentID将数据集进⾏了分组；然后再进⾏各个组的统计数据分别有多少；--如果不⽤count(*) ⽽⽤类似下⾯的语法select DepartmentID,DepartmentName from BasicDepartment group by DepartmentID--将会出现错误--选择列表中的列 'BasicDepartment.DepartmentName' ⽆效，因为该列没有包含在聚合函数或 GROUP BY ⼦句中。

这就是我们需要注意的⼀点，如果在返回集字段中，这些字段要么就要包含在Group By语句的后⾯,作为分组的依据；要么就要被包含在聚合函数中,作为分组的依据；--出现的错误详解:咱们看看group by 的执⾏的过程,先执⾏select 的操作返回⼀个程序集，--然后去执⾏分组的操作，这时候他将根据group by 后⾯的字段--进⾏分组，并且将相同的字段并称⼀列数据，如果group by 后⾯没有这个字段的话就要分成好多的数据。

--但是分组就只能将相同的数据分成两列数据，⽽⼀列中⼜只能放⼊⼀个字段，所以那些没有进⾏分组的--数据系统不知道将数据放⼊哪⾥，所以就出现此错误--⽬前⼀种分组情况只有⼀条记录，⼀个数据格是⽆法放⼊多个数值的，--所以这⾥就需要通过⼀定的处理将这些多值的列转化成单值，然后将其放在对应的--数据格中，那么完成这个步骤的就是聚合函数。

sqlserver中having的用法
HAVING是SQL中的一个关键词，它用于在对结果进行聚合函数计算后，对组对结果进行过滤，只留下符合条件的分组的结果。

HAVING的语法格式如下:
```
SELECT column1, column2, …
FROM table_name
WHERE condition
GROUP BY column1, column2, …
HAVING aggregate_function(column_name) operator value;
```
其中，
以下是一个使用HAVING关键词的例子：
这个例子查询了员工表employee中所有部门的薪资总和，然后只留下薪资总和超过10万的部门。

在实际应用中，通常使用HAVING关键词来完成以下两个任务：
1.使用分组的结果进行过滤
例如，我们需要查询销售额超过10万的部门名称及其销售额：
2.在聚合函数中排除一些不需要的数据
有时候聚合函数可能会对不必要的数据进行计算，而我们希望查询结果中只包含特定的数据集。

这时候我们就需要使用WHERE子句和HAVING子句配合使用。

使用WHERE子句来筛选出需要显示的数据，然后使用HAVING子句来从这些数据中筛选出需要的分组结果。

SQL分组（groupby和having）⾸先，创建数据表如下：1、数据分组（GROUP BY)：SQL中数据可以按列名分组，搭配聚合函数⼗分实⽤。

例，统计每个班的⼈数:SELECT student_class,COUNT(ALL student_name) AS 总⼈数 FROM t_student GROUP BY (student_class);AS为定义别名，别名的使⽤在组合及联接查询时会有很好的效果，之后再说。

分组中也可以加⼊筛选条件WHERE，不过这⾥⼀定要注意的是，执⾏顺序为：WHERE过滤→分组→聚合函数。

牢记！统计每个班上20岁以上的学⽣⼈数：SELECT student_class,COUNT(student_name) AS 总⼈数 FROM t_student WHERE student_age >20 GROUP BY (student_class);2、HAVING过滤条件：之前说了分组操作、聚合函数、WHERE过滤的执⾏顺序，那如果我们希望在聚合之后执⾏过滤条件怎么办？例，我们想查询平均年龄在20岁以上的班级能⽤下⾯的语句吗？SELECT student_class, AVG(student_age) FROM t_student WHERE AVG(student_age)>20 GROUP BY student_class;结果会出错。

正因为聚合函数在WHERE之后执⾏，所以这⾥在WHERE判断条件⾥加⼊聚合函数是做不到的。

这⾥使⽤HAIVING即可完成：SELECT student_class,AVG(student_age) AS 平均年龄 FROM t_student GROUP BY (student_class) HAVING AVG(student_age)>20;这⾥再啰嗦⼀句SQL的执⾏顺序：–第⼀步：执⾏FROM–第⼆步：WHERE条件过滤–第三步：GROUP BY分组–第四步：执⾏SELECT投影列，聚集函数–第五步：HAVING条件过滤–第六步：执⾏ORDER BY 排序。

SQL HAVING用法详解HAVING 子句对 GROUP BY 子句设置条件的方式与 WHERE 和 SELECT 的交互方式类似。

WHERE 搜索条件在进行分组操作之前应用；而 HAVING 搜索条件在进行分组操作之后应用。

HAVING 语法与 WHERE 语法类似，但 HAVING 可以包含聚合函数。

HAVING 子句可以引用选择列表中显示的任意项。

下面的示例按产品 ID 对 SalesOrderDetail 进行了分组，并且只包含那些订单合计大于 $1,000,000 且其平均订单数量小于 3 的产品组。

USE AdventureWorks;GOSELECT ProductID, AVG(OrderQty) AS AverageQuantity, SUM(LineTotal) AS TotalFROM Sales.SalesOrderDetailGROUP BY ProductIDHAVING SUM(LineTotal) > $1000000.00AND AVG(OrderQty) < 3 ;GO请注意，如果 HAVING 中包含多个条件，那么这些条件将通过 AND、OR 或NOT 组合在一起。

若要查看总销量大于 $2,000,000 的产品，请使用下面的查询：USE AdventureWorks;GOSELECT ProductID, Total = SUM(LineTotal)FROM Sales.SalesOrderDetailGROUP BY ProductIDHAVING SUM(LineTotal) > $2000000.00 ;GO下面是结果集：ProductID Total----------- ----------------------781 3864606.54937208969 2010943.97244001793 2897478.01200001784 3699803.72383008780 3880441.60780208976 2079038.42948795 2268057.09000002783 4548164.01783709779 4170215.3849281782 5032968.13026809794 2679200.01336002753 2006264.4236(12 row(s) affected)若要确保对每种产品的计算中至少包含 1500 项，请使用 HAVING COUNT(*) > 1500 消除返回的销售总数小于 1500 项的产品。

数据库中having的用法介绍如下：数据库中having子句是在SQL中用来筛选分组数据的子句，它常用于与GROUP BY一起使用，用于对分组后的数据进行过滤。

HAVING子句可以筛选出符合条件的组，数据库中having子句的语法如下：SELECT column_name1, column_name2, …FROM table_nameWHERE conditionGROUP BY column_name1, column_name2, …HAVING conditionORDER BY column_name1, column_name2, …;在上述语法中，HAVING子句紧随GROUP BY子句之后，用于对分组后的结果进行筛选。

HAVING子句中的条件可以使用聚合函数，如COUNT、SUM、AVG等。

它的作用是在分组后的结果集中，对聚合函数的结果进行筛选。

如果HAVING子句中的条件不成立，那么对应的分组数据将不会出现在最终结果中。

例如，以下查询将从"orders"表中选择那些订单总金额大于1000的客户，并按照客户ID分组：SELECT customer_id, SUM(order_total) as total_amountFROM ordersGROUP BY customer_idHAVING SUM(order_total) > 1000;这个查询会将所有订单按照客户ID分组，并且对每个分组计算订单总金额。

然后，HAVING子句会筛选出那些订单总金额大于1000的客户分组。

最后，SELECT子句会返回客户ID和订单总金额。

需要注意的是，HAVING子句仅用于筛选分组数据，而WHERE子句用于筛选行数据。

HAVING子句通常与GROUP BY一起使用，以在聚合数据上进行过滤。

sql中的groupby和having⽤法sql中的group by ⽤法：
-- Group By语句从英⽂的字⾯意义上理解就是“根据(by)⼀定的规则进⾏分组(Group)”。

--它的作⽤是通过⼀定的规则将⼀个数据集划分成若⼲个⼩的区域，然后针对若⼲个⼩区域进⾏数据处理。

在同⼀个查询中同时存在where⼦句和having⼦句，那么SQL⾸先应⽤where⼦句中的谓词，
满⾜where谓词的元组通过group by⼦句形成分组。

having⼦句若存在，就将作⽤于每⼀分组
，不符合having⼦句谓词的分组将被抛弃，剩余的组被select⼦句⽤来产⽣查询结果元组。

group by和having 常伴随聚集函数使⽤（聚集函数是以值的⼀个集合为输⼊，返回单个值的函数）
平均值：avg 最⼩值：min 最⼤值：max 总和：sum 计数：count。

having的作用Having是一个英语的动词，翻译为“拥有”或“具有”的意思。

但是，在SQL语言中，它的用法与普通用法大不相同。

它是一种限制语句，用于对查询的结果进行筛选和限制。

它与WHERE语句类似，但是它主要用于限制一个组中的结果，而WHERE语句则是用于限制一个表中的结果。

举个例子，假设我们有一张学生选课表，其中包含了学生的学号、课程名和成绩。

我们现在想查询出每个学生的最高成绩，可以使用以下SQL语句：SELECT student_id, MAX(score)FROM courseGROUP BY student_id;这个查询会返回每个学生的最高成绩。

但是，如果我们想筛选出成绩大于90分的学生，同时保留每个学生最高成绩的信息，该怎么办呢？这时候，就可以使用HAVING语句：SELECT student_id, MAX(score)FROM courseGROUP BY student_idHAVING MAX(score) > 90;这个查询会返回成绩大于90分的学生的最高成绩。

这里的HAVING 语句会限制结果集中最高成绩必须大于90分才能被返回。

需要注意的是，HAVING语句只能与GROUP BY语句一起使用，而不能单独使用。

这是因为HAVING语句是对分组后的结果进行限制的，如果没有分组，就无法进行限制。

此外，我们还应该注意HAVING语句的时机。

通常，我们应该尽量在WHERE语句中完成筛选和限制操作，而不是在HAVING语句中完成。

这是因为WHERE语句可以在查询之前完成限制，从而提高查询效率。

综上所述，HAVING语句是SQL语言中的一个限制语句，可以用于对查询结果进行筛选和限制，主要用于限制一个组中的结果。

我们应该在使用之前清楚自己的查询目的，并慎重选择使用时机。

sql中窗口函数和having的运算顺序在SQL查询中，窗口函数和HAVING子句的运算顺序可能会让人困惑。

为了更好地理解这一点，我们首先要了解窗口函数和HAVING子句的作用。

1.窗口函数的运算顺序窗口函数是对每个分组内的记录按照某种规则进行计算的。

它们的计算顺序如下：- 按照ORDER BY子句指定的排序顺序对分组进行排序- 应用窗口函数计算每个分组内的值需要注意的是，窗口函数是基于分组的，因此在计算一个窗口函数时，其他窗口函数的计算结果是不变的。

2.HAVING子句的运算顺序HAVING子句用于过滤分组后的结果。

它的运算顺序如下：- 按照GROUP BY子句指定的分组字段进行分组- 对每个分组应用聚合函数（如COUNT、SUM、AVG等）- 根据聚合函数的结果，使用大于、小于、等于等条件过滤分组结果在HAVING子句中，我们可以使用窗口函数。

此时，窗口函数的计算顺序与上述步骤相同。

3.实例演示以下是一个实例，展示了窗口函数和HAVING子句的运算顺序：```sqlSELECTorder_date,SUM(revenue) OVER (PARTITION BY customer_id ORDER BY order_date) AS cumulative_revenue,COUNT(*) OVER (PARTITION BY customer_id) AS customer_count, HAVING customer_count > 1FROMsales;```在这个查询中，我们首先按照客户ID分组，然后计算每个分组的累计收入和客户数量。

最后，我们使用HAVING子句过滤出拥有多个订单的客户。

4.总结在SQL查询中，窗口函数和HAVING子句的运算顺序如下：- 窗口函数：按照ORDER BY子句指定的排序顺序对分组进行排序，然后应用窗口函数计算每个分组内的值- HAVING子句：按照GROUP BY子句指定的分组字段进行分组，对每个分组应用聚合函数，并根据聚合函数的结果进行过滤在包含窗口函数和HAVING子句的查询中，窗口函数的计算顺序与HAVING子句的计算顺序相同。

HAVING⼦句的⽤法——SQL的学习三HAVING ⼦句是 SQL ⾥⼀个⾮常重要的功能；HAVING ⼦句的⽤法，进⽽理解⾯向集合语⾔的第⼆个特性——以集合为单位进⾏操作。

寻找缺失的编号：SQL 会将多条记录作为⼀个集合来处理，因此如果将表整体看作⼀个集合，就可以像下⾯这样解决这个问题。

-- 如果有查询结果，说明存在缺失的编号SELECT'存在缺失的编号'AS gap FROM Class_B HAVING COUNT(*) <>MAX(id);个⼈理解等 count(*) <> max(id) 同于 (SELECT count(0) FROM Class_B) <> (SELECT MAX(id) from Class_B)-- 如果count(0)计算的结果不等于 MAX(id)的话查询全部-- 即：(SELECT count(0) FROM Class_B) <> (SELECT MAX(id) from Class_B) 的值是trueSELECT*FROM Class_B WHERE (SELECT count(0) FROM Class_B) <> (SELECT MAX(id) from Class_B)在以前的 SQL 标准⾥，HAVING ⼦句必须和 GROUP BY ⼦句⼀起使⽤，所以到现在也有⼈会有这样的误解。

但是，按照现在的 SQL 标准来说，HAVING ⼦句是可以单独使⽤的。

不过这种情况下，就不能在 SELECT ⼦句⾥引⽤原来的表⾥的列了，要么就得像⽰例⾥⼀样使⽤常量，要么就得像 SELECT COUNT(*) 这样使⽤聚合函数。

-- 查询缺失编号的最⼩值SELECT MIN(seq +1) AS gap FROM SeqTbl WHERE (seq +1) NOT IN (SELECT seq FROM SeqTbl);⽤ HAVING ⼦句进⾏⼦查询——求众数：以上是毕业⽣收⼊表从这个例⼦可以看出，简单地求平均值有⼀个缺点，那就是很容易受到离群值（outlier）的影响。