SQL 為聚合結果指定條件（HAVING）

• 一、HAVING 子句
• 二、HAVING 子句的構成要素
• 三、相對于 HAVING 子句，更適合寫在 WHERE 子句中的條件
• 請參閱

學習重點

• 使用 COUNT 函式等對表中資料進行匯總操作時，為其指定條件的不是 WHERE 子句，而是 HAVING 子句，

• 聚合函式可以在 SELECT 子句、HAVING 子句和 ORDER BY 子句中使用，

• HAVING 子句要寫在 GROUP BY 子句之后，

• WHERE 子句用來指定資料行的條件，HAVING 子句用來指定分組的條件，

一、HAVING 子句

使用前一節學過的 GROUP BY 子句，可以得到將表分組后的結果，在此，我們來思考一下通過指定條件來選取特定組的方法，例如，如何才能取出“聚合結果正好為 2 行的組”呢（圖 8）？

說到指定條件，估計大家都會首先想到 WHERE 子句，但是，WHERE 子句只能指定記錄（行）的條件，而不能用來指定組的條件（例如，“資料行數為 2 行”或者“平均值為 500”等），

因此，對集合指定條件就需要使用其他的子句了，此時便可以用 HAVING 子句 ^[1]，

KEYWORD

• HAVING 子句

HAVING 子句的語法如下所示，

語法 3　HAVING 子句

SELECT <列名1>, <列名2>, <列名3>, ……
  FROM <表名>
 GROUP BY <列名1>, <列名2>, <列名3>, ……
HAVING <分組結果對應的條件>

HAVING 子句必須寫在 GROUP BY 子句之后，其在 DBMS 內部的執行順序也排在 GROUP BY 子句之后，

? 使用 HAVING 子句時 SELECT 陳述句的順序

SELECT → FROM → WHERE → GROUP BY → HAVING

法則 13

HAVING 子句要寫在 GROUP BY 子句之后，

接下來就讓我們練習一下 HAVING 子句吧，例如，針對按照商品種類進行分組后的結果，指定“包含的資料行數為 2 行”這一條件的 SELECT 陳述句，請參見代碼清單 20，

代碼清單 20　從按照商品種類進行分組后的結果中，取出“包含的資料行數為2行”的組

SELECT product_type, COUNT(*)
  FROM Product
 GROUP BY product_type
HAVING COUNT(*) = 2;

執行結果

 product_type | count
--------------+------
 衣服         |     2
 辦公用品     |     2

我們可以看到執行結果中并沒有包含資料行數為 4 行的“廚房用具”，未使用 HAVING 子句時的執行結果中包含“廚房用具”，但是通過設定 HAVING 子句的條件，就可以選取出只包含 2 行資料的組了（代碼清單 21），

代碼清單 21　不使用 HAVING 子句的情況

SELECT product_type, COUNT(*)
  FROM Product
 GROUP BY product_type;

執行結果

下面我們再來看一個使用 HAVING 子句的例子，這次我們還是按照商品種類對表進行分組，但是條件變成了“銷售單價的平均值大于等于 2500 日元”，

首先來看一下不使用 HAVING 子句的情況，請參見代碼清單 22，

代碼清單 22　不使用 HAVING 子句的情況

SELECT product_type, AVG(sale_price)
  FROM Product
 GROUP BY product_type;

執行結果

 product_type |         avg
--------------+----------------------
 衣服         | 2500.0000000000000000
 辦公用品     |  300.0000000000000000
 廚房用具     | 2795.0000000000000000

按照商品種類進行切分的 3 組資料都顯示出來了，下面我們使用 HAVING 子句來設定條件，請參見代碼清單 23，

代碼清單 23　使用 HAVING 子句設定條件的情況

SELECT product_type, AVG(sale_price)
  FROM Product
 GROUP BY product_type
HAVING AVG(sale_price) >= 2500;

執行結果

 product_type |          avg
--------------+----------------------
 衣服         | 2500.0000000000000000
 廚房用具     | 2795.0000000000000000

銷售單價的平均值為 300 日元的“辦公用品”在結果中消失了，

二、HAVING 子句的構成要素

HAVING 子句和包含 GROUP BY 子句時的 SELECT 子句一樣，能夠使用的要素有一定的限制，限制內容也是完全相同的，HAVING 子句中能夠使用的 3 種要素如下所示，

• 常數

• 聚合函式

• GROUP BY 子句中指定的列名（即聚合鍵）

代碼清單 20 中的例文指定了 HAVING COUNT(*)= 2 這樣的條件，其中 COUNT(*) 是聚合函式，2 是常數，全都滿足上述要求，反之，如果寫成了下面這個樣子就會發生錯誤（代碼清單 24），

代碼清單 24　HAVING 子句的不正確使用方法

SELECT product_type, COUNT(*)
  FROM Product
 GROUP BY product_type
HAVING product_name = '圓珠筆';

執行結果

ERROR: 列"product,product_name"必須包含在GROUP BY子句當中，或者必須在聚合函式中使用
行 4: HAVING product_name = '圓珠筆';

product_name 列并不包含在 GROUP BY 子句之中，因此不允許寫在 HAVING 子句里，在思考 HAVING 子句的使用方法時，把一次匯總后的結果（類似表 2 的表）作為 HAVING 子句起始點的話更容易理解，

表 2　按照商品種類分組后的結果

可以把這種情況想象為使用 GROUP BY 子句時的 SELECT 子句，匯總之后得到的表中并不存在 product_name 這個列，SQL 當然無法為表中不存在的列設定條件了，

三、相對于 HAVING 子句，更適合寫在 WHERE 子句中的條件

也許有的讀者已經發現了，有些條件既可以寫在 HAVING 子句當中，又可以寫在 WHERE 子句當中，這些條件就是聚合鍵所對應的條件，原表中作為聚合鍵的列也可以在 HAVING 子句中使用，因此，代碼清單 25 中的 SELECT 陳述句也是正確的，

代碼清單 25　將條件書寫在 HAVING 子句中的情況

SELECT product_type, COUNT(*)
  FROM Product
 GROUP BY product_type
HAVING product_type = '衣服';

執行結果

 product_type | count
--------------+------
 衣服         |     2

上述 SELECT 陳述句的回傳結果與代碼清單 26 中 SELECT 陳述句的回傳結果是相同的，

代碼清單 26　將條件書寫在 WHERE 子句中的情況

SELECT product_type, COUNT(*)
  FROM Product
WHERE product_type = '衣服'
 GROUP BY product_type;

執行結果

 product_type | count
--------------+------
 衣服         |     2

雖然條件分別寫在 WHERE 子句和 HAVING 子句當中，但是條件的內容以及回傳的結果都完全相同，因此，大家可能會覺得兩種書寫方式都沒問題，

如果僅從結果來看的話，確實如此，但筆者卻認為，聚合鍵所對應的條件還是應該書寫在 WHERE 子句之中，

理由有兩個，

首先，根本原因是 WHERE 子句和 HAVING 子句的作用不同，如前所述，HAVING 子句是用來指定“組”的條件的，因此，“行”所對應的條件還是應該寫在 WHERE 子句當中，這樣一來，書寫出的 SELECT 陳述句不但可以分清兩者各自的功能，理解起來也更加容易，

WHERE 子句 = 指定行所對應的條件

HAVING 子句 = 指定組所對應的條件

其次，對初學者來說，研究 DBMS 的內部實作這一話題有些深奧，這里就不做介紹了，感興趣的讀者可以參考隨后的專欄——WHERE 子句和 HAVING 子句的執行速度，

法則 14

聚合鍵所對應的條件不應該書寫在 HAVING 子句當中，而應該書寫在 WHERE 子句當中，

專欄

WHERE 子句和 HAVING 子句的執行速度

在 WHERE 子句和 HAVING 子句中都可以使用的條件，最好寫在 WHERE 子句中的另一個理由與性能即執行速度有關系，由于性能不在本教程介紹的范圍之內，因此暫不進行說明，通常情況下，為了得到相同的結果，將條件寫在 WHERE 子句中要比寫在 HAVING 子句中的處理速度更快，回傳結果所需的時間更短，

為了理解其中原因，就要從 DBMS 的內部運行機制來考慮，使用 COUNT 函式等對表中的資料進行聚合操作時，DBMS 內部就會進行排序處理，排序處理是會大大增加機器負擔的高負荷的處理^[2]，因此，只有盡可能減少排序的行數，才能提高處理速度，

通過 WHERE 子句指定條件時，由于排序之前就對資料進行了過濾，因此能夠減少排序的資料量，但 HAVING 子句是在排序之后才對資料進行分組的，因此與在 WHERE 子句中指定條件比起來，需要排序的資料量就會多得多，雖然 DBMS 的內部處理不盡相同，但是對于排序處理來說，基本上都是一樣的，

此外，WHERE 子句更具速度優勢的另一個理由是，可以對 WHERE 子句指定條件所對應的列創建索引，這樣也可以大幅提高處理速度，創建索引是一種非常普遍的提高 DBMS 性能的方法，效果也十分明顯，這對 WHERE 子句來說也十分有利，

KEYWORD

• 索引（index）

請參閱

• 對表進行聚合查詢
• 對表進行分組
• 為聚合結果指定條件
• 對查詢結果進行排序

（完）

標籤：SQL Server

上一篇：為云而生，云原生資料庫TDSQL-C技術突破與演進

下一篇：SQL如何洗掉所有欄位都相同的重復資料？