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sql怎样使用having结合聚合函数筛选数据 sql聚合筛选与having用法的技巧

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发布： 2025-08-19 08:28:01

原创

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HAVING用于筛选分组后的聚合结果，WHERE用于过滤分组前的原始行数据；执行顺序上WHERE先于GROUP BY，HAVING在GROUP BY之后，二者可结合使用以提升查询效率。

sql怎样使用having结合聚合函数筛选数据 sql聚合筛选与having用法的技巧

HAVING

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子句在SQL中，是专门用来筛选经过

GROUP BY

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分组后的数据。它与

WHERE

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子句不同，

WHERE

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在数据分组之前对单行记录进行筛选，而

HAVING

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则是在聚合函数（如

COUNT()

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SUM()

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AVG()

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MAX()

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MIN()

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）计算出结果之后，再对这些聚合结果进行条件过滤。简单来说，如果你想基于某个总和、平均值或数量来筛选组，那就用

HAVING

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。

解决方案

使用

HAVING

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结合聚合函数筛选数据，其核心在于理解SQL查询的执行顺序。它总是在

GROUP BY

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之后执行。基本语法结构是这样的：

SELECT
    column1,
    aggregate_function(column2)
FROM
    table_name
GROUP BY
    column1
HAVING
    aggregate_function(column2) [comparison_operator] value;

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举个例子，假设我们有一个

orders

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表，里面有

customer_id

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和

amount

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字段。我们想找出那些总订单金额超过1000的客户。

SELECT
    customer_id,
    SUM(amount) AS total_spent
FROM
    orders
GROUP BY
    customer_id
HAVING
    SUM(amount) > 1000;

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这里，

SUM(amount)

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是一个聚合函数，它计算了每个客户的总金额。

HAVING SUM(amount) > 1000

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则是在这些总金额计算出来之后，筛选出那些总金额大于1000的客户。如果没有

HAVING

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，我们是无法直接在

WHERE

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子句中使用

SUM(amount)

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的，因为

WHERE

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是在行级别操作的。

HAVING与WHERE子句有何本质区别？何时选用它们？

这真的是SQL初学者，甚至是一些有经验的开发者都会偶尔混淆的点。我个人觉得，理解它们的执行时机是关键。

WHERE

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子句，它就像是数据进入厨房前的第一道关卡，负责对每一份食材（每一行数据）进行检查，不符合条件的直接剔除，连锅都不让进。它作用于原始的、未聚合的行数据。所以，你不能在

WHERE

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里直接用

COUNT()

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、

SUM()

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这类聚合函数，因为那时候数据还没“聚”起来。

而

HAVING

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呢，它更像是菜肴出锅前的最后一道品控。当所有食材都经过烹饪（

GROUP BY

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分组和聚合函数计算）变成了最终的菜品（聚合结果）后，

HAVING

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才开始工作，检查这些“菜品”是否符合标准。比如，你做了一桌菜，

HAVING

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会说：“这盘菜如果总重量小于500克，就不能上桌！”它看的是整体，是聚合后的结果。

什么时候用哪个？

用
```
WHERE
```
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：当你需要基于原始行数据进行筛选时。比如，只统计“活跃”用户的订单，或者只考虑“2023年”的销售数据。这些条件都不依赖于聚合结果。
```
-- 找出2023年单笔订单金额超过100的所有订单
SELECT order_id, customer_id, amount
FROM orders
WHERE order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31'
AND amount > 100;
```
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用
```
HAVING
```
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：当你的筛选条件依赖于聚合函数的结果时。比如，找出平均销售额超过某个数值的地区，或者至少有5个订单的客户。
```
-- 找出平均订单金额超过200的客户
SELECT customer_id, AVG(amount) AS avg_order_amount
FROM orders
GROUP BY customer_id
HAVING AVG(amount) > 200;
```
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有时候，两者甚至会一起出现。比如，我们想找出2023年那些总订单金额超过1000的客户。这时，先用

WHERE

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筛选出2023年的订单，再用

GROUP BY

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和

HAVING

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来聚合和筛选。

SELECT
    customer_id,
    SUM(amount) AS total_spent
FROM
    orders
WHERE
    order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31' -- 先筛选2023年的订单
GROUP BY
    customer_id
HAVING
    SUM(amount) > 1000; -- 再筛选总金额大于1000的客户

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这种组合使用非常常见，也是写出高效且精确SQL的关键。

结合多个聚合函数或条件在HAVING中进行筛选的实际场景

HAVING

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子句的强大之处在于，它不仅限于一个简单的聚合条件。你可以像在

WHERE

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子句中那样，使用

AND

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、

OR

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、

NOT

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等逻辑运算符来组合多个聚合条件，甚至结合多个不同的聚合函数进行筛选。这在处理复杂的业务逻辑时显得尤为有用。

想象一个场景：我们想找出那些平均订单金额超过500，并且总订单数至少有3个的客户。

SELECT
    customer_id,
    AVG(amount) AS avg_order_amount,
    COUNT(order_id) AS total_orders
FROM
    orders
GROUP BY
    customer_id
HAVING
    AVG(amount) > 500 AND COUNT(order_id) >= 3;

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在这个例子中，我们同时使用了

AVG()

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和

COUNT()

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这两个聚合函数，并在

HAVING

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子句中用

AND

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将它们的条件连接起来。只有同时满足这两个条件的客户才会被返回。

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再来一个稍微复杂点的：找出那些总销售额超过10000，或者虽然总销售额没到10000但至少有100笔交易的商品。

SELECT
    product_id,
    SUM(sale_amount) AS total_sales,
    COUNT(transaction_id) AS total_transactions
FROM
    sales_records
GROUP BY
    product_id
HAVING
    SUM(sale_amount) > 10000 OR COUNT(transaction_id) >= 100;

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这种灵活性让

HAVING

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成为处理报表和数据分析中“基于汇总数据进行筛选”任务的利器。你可能会发现，很多时候业务部门提的需求，最终落实到SQL上，都需要

HAVING

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来完成这种多维度、基于聚合结果的筛选。

在SQL查询优化中，HAVING的使用有哪些值得注意的地方？

谈到优化，

HAVING

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的使用确实有一些值得我们思考的地方。我经常会看到一些查询，明明可以在

WHERE

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子句中完成的筛选，却被放到了

HAVING

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里。虽然结果可能一样，但性能上却可能大相径庭。

核心原则是：能用

WHERE

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的，就不要用
HAVING
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。

为什么这么说？因为

WHERE

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子句在数据分组和聚合之前就对数据进行了过滤。这意味着它减少了需要处理的行数，从而减轻了

GROUP BY

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和聚合函数的工作量。如果你的原始数据集非常庞大，先用

WHERE

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过滤掉大量不相关的行，那么后续的聚合操作就会快很多。

举个例子：我们只想分析2023年的数据，并且找出总金额超过1000的客户。

低效的做法（尽量避免，如果条件可以下推到WHERE）：

SELECT
    customer_id,
    SUM(amount) AS total_spent
FROM
    orders
GROUP BY
    customer_id
HAVING
    SUM(amount) > 1000
    AND MAX(order_date) >= '2023-01-01' -- 这里尝试用HAVING过滤年份，但效率不如WHERE
    AND MIN(order_date) <= '2023-12-31';

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这里，

MAX(order_date)

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和

MIN(order_date)

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是聚合函数，所以它们必须在

HAVING

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里。但如果目的只是筛选2023年的订单，那么在

WHERE

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里直接过滤

order_date

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列会更高效。

高效的做法：

SELECT
    customer_id,
    SUM(amount) AS total_spent
FROM
    orders
WHERE
    order_date BETWEEN '2023-01-01' AND '2023-12-31' -- 先在WHERE过滤年份
GROUP BY
    customer_id
HAVING
    SUM(amount) > 1000; -- 再在HAVING过滤聚合结果

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在这个高效的例子中，数据库引擎首先会根据