前言
在SQL的世界里，Where与Having就像是两位强力助手，它们负责对数据进行筛选和过滤，为我们提供精确的结果。但究竟是使用Where还是Having，往往成为了SQL编程中的一大难题。今天，就让我们一起来揭开Where与Having的神秘面纱，探索它们在SQL语句中的妙用吧！
where与having简介
在SQL中，WHERE和HAVING是用于筛选数据的两个关键字，它们虽然都用于过滤数据，但在使用时有一些区别。
WHERE子句：
WHERE子句用于在查询中指定条件，以过滤出满足条件的记录。- 它通常用于对行级数据进行筛选，即在表的行中选择满足条件的记录。
WHERE子句在执行查询之前对数据进行筛选，过滤出满足条件的行。
HAVING子句：
HAVING子句用于对分组后的结果进行筛选，通常与GROUP BY一起使用。- 它通常用于对分组后的数据进行过滤，即在聚合后的结果集中选择满足条件的分组。
HAVING子句在对数据进行分组并计算聚合函数后对结果进行筛选。
区别和使用场景：
- 应用对象：
WHERE子句应用于行级数据，用于过滤记录。HAVING子句应用于分组后的数据，用于过滤分组。
- 使用位置：
WHERE子句通常出现在SELECT语句中的FROM子句之后和GROUP BY子句之前。HAVING子句通常出现在GROUP BY子句之后和ORDER BY子句之前。
- 条件类型：
WHERE子句中的条件通常基于行级数据的列，可以包括列之间的比较、逻辑运算符和通配符等。HAVING子句中的条件通常基于聚合函数的结果，可以包括对聚合函数的比较、逻辑运算符和通配符等。
- 性能影响：
- 由于
HAVING子句是在分组后的结果集上进行操作，因此它的性能开销通常比WHERE子句更大。因此，尽量在需要分组的情况下使用HAVING，在不需要分组的情况下使用WHERE。
总的来说，WHERE用于过滤行级数据，HAVING用于过滤分组后的数据，它们在功能和使用场景上有所不同，但都是用于筛选数据的重要关键字。
where条件筛选
当使用 SQL 查询数据时，可以使用 WHERE 子句来添加条件筛选，从而过滤出符合特定条件的记录。下面是一个简单的示例演示如何使用 WHERE 子句进行条件筛选，并提供一些常见的 WHERE 条件筛选示例。
假设我们有一个名为 students 的表，其中包含学生的信息，如学生姓名、年龄、性别等字段。
-- 示例数据库表格 students CREATE TABLE students ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(50), age INT, gender VARCHAR(10) ); -- 示例数据插入 INSERT INTO students (id, name, age, gender) VALUES (1, 'Alice', 20, 'Female'), (2, 'Bob', 22, 'Male'), (3, 'Charlie', 21, 'Male'), (4, 'David', 19, 'Male'), (5, 'Emma', 20, 'Female');
现在，让我们来演示如何使用 WHERE 条件筛选学生信息表中的记录。
-- 示例1：筛选年龄大于等于 20 岁的学生 SELECT * FROM students WHERE age >= 20; -- 示例2：筛选性别为男性的学生 SELECT * FROM students WHERE gender = 'Male'; -- 示例3：筛选姓名以字母 'A' 开头的学生 SELECT * FROM students WHERE name LIKE 'A%'; -- 示例4：筛选年龄在 18 岁到 21 岁之间的学生 SELECT * FROM students WHERE age BETWEEN 18 AND 21; -- 示例5：筛选姓名不是 'David' 的学生 SELECT * FROM students WHERE name <> 'David'; -- 示例6：筛选年龄大于 20 岁且性别为女性的学生 SELECT * FROM students WHERE age > 20 AND gender = 'Female'; -- 示例7：使用 OR 运算符，筛选年龄小于 20 岁或性别为女性的学生 SELECT * FROM students WHERE age < 20 OR gender = 'Female';
以上示例演示了使用 WHERE 子句进行条件筛选的几种常见情况，包括基于数值、文本模式匹配、范围以及逻辑运算符等条件筛选示例。
having条件筛选
示例：
假设我们有一个名为 orders 的表，其中包含订单信息，包括订单号、客户号和订单金额。
-- 示例数据库表格 orders CREATE TABLE orders ( order_id INT PRIMARY KEY, customer_id INT, order_amount DECIMAL(10, 2) ); -- 示例数据插入 INSERT INTO orders (order_id, customer_id, order_amount) VALUES (1, 101, 50.00), (2, 102, 100.00), (3, 101, 75.00), (4, 103, 120.00), (5, 102, 80.00);
现在，让我们演示如何使用 HAVING 子句对分组后的数据进行筛选。
-- 示例：筛选订单金额总额大于 100 的客户 SELECT customer_id, SUM(order_amount) AS total_amount FROM orders GROUP BY customer_id HAVING SUM(order_amount) > 100; -- 示例：筛选客户下的订单数量大于等于 2 的客户 SELECT customer_id, COUNT(*) AS order_count FROM orders GROUP BY customer_id HAVING COUNT(*) >= 2;
以上示例演示了如何使用 HAVING 子句对分组后的数据进行筛选。在这些示例中，HAVING 子句用于筛选总订单金额大于 100 的客户以及订单数量大于等于 2 的客户。
应用技巧
下面是一些关于 WHERE 和 HAVING 的应用技巧和最佳实践，以及一些SQL优化的建议和技巧：
WHERE 和 HAVING 的应用技巧和最佳实践：
- 使用 WHERE 进行初始筛选： 在查询中，首先应该使用
WHERE条件对数据进行初步筛选，以减少需要分组和聚合的数据量，提高查询效率。 - 使用 HAVING 进行分组后筛选： 在使用
GROUP BY进行分组后，应该使用HAVING对分组后的数据进行进一步筛选，只保留满足条件的分组，而不是在WHERE中进行分组前的筛选。 - 注意 WHERE 和 HAVING 条件的顺序： 在编写查询语句时，应该注意
WHERE和HAVING条件的顺序，确保条件的合理性和正确性。 - 避免过度使用 HAVING： 尽量避免在不需要分组的情况下使用
HAVING，因为它会增加查询的执行成本。 - 使用子查询代替 HAVING： 在某些情况下，可以使用子查询来替代
HAVING条件，以提高查询的可读性和性能。
SQL 优化的建议和技巧：
- 合理使用索引： 通过为经常使用的查询字段创建索引，可以提高查询的性能。但要注意不要过度索引，因为索引会增加写操作的成本。
- 避免使用通配符查询： 尽量避免在
WHERE条件中使用通配符（如%），因为它会导致全表扫描，降低查询性能。 - 使用连接替代子查询： 在某些情况下，可以使用连接（JOIN）来替代子查询，以提高查询的性能。
- 分页查询优化： 当需要分页查询时，应该使用
LIMIT和OFFSET关键字来限制返回的数据量，避免一次性查询大量数据。 - 定期清理无用数据： 定期清理数据库中的无用数据，以减少数据库的存储空间占用，并提高查询性能。
- 使用 EXPLAIN 分析查询计划： 使用
EXPLAIN关键字可以分析查询的执行计划，帮助优化查询语句和索引的设计。
综上所述，合理使用 WHERE 和 HAVING 条件，以及遵循SQL优化的建议和技巧，可以提高查询的效率和性能，从而提升应用程序的性能和用户体验。
