資料庫having用法

㈠ 資料庫中where與having區別~~~

1.類型：

「Where」是一個約束聲明，在查詢資料庫的結果返回之前對資料庫中的查詢條件進行約束，即在結果返回之前起作用，且where後面不能使用「聚合函數」；

「Having」是一個過濾聲明，所謂過濾是在查詢資料庫的結果返回之後進行過濾，即在結果返回之後起作用，並且having後面可以使用「聚合函數」。

2.使用的角度：

where後面之所以不能使用聚合函數是因為where的執行順序在聚合函數之前。

(1)資料庫having用法擴展閱讀

處理系統：

資料庫是一個單位或是一個應用領域的通用數據處理系統，它存儲的是屬於企業和事業部門、團體和個人的有關數據的集合。資料庫中的數據是從全局觀點出發建立的，按一定的數據模型進行組織、描述和存儲。

其結構基於數據間的自然聯系，從而可提供一切必要的存取路徑，且數據不再針對某一應用，而是面向全組織，具有整體的結構化特徵。

資料庫中的數據是為眾多用戶所共享其信息而建立的，已經擺脫了具體程序的限制和制約。不同的用戶可以按各自的用法使用資料庫中的數據。

多個用戶可以同時共享資料庫中的數據資源，即不同的用戶可以同時存取資料庫中的同一個數據。數據共享性不僅滿足了各用戶對信息內容的要求，同時也滿足了各用戶之間信息通信的要求。

主要特點：

1、實現數據共享

數據共享包含所有用戶可同時存取資料庫中的數據，也包括用戶可以用各種方式通過介面使用資料庫，並提供數據共享。

2、減少數據的冗餘度

同文件系統相比，由於資料庫實現了數據共享，從而避免了用戶各自建立應用文件。減少了大量重復數據，減少了數據冗餘，維護了數據的一致性。

3、數據的獨立性

數據的獨立性包括邏輯獨立性（資料庫中資料庫的邏輯結構和應用程序相互獨立）和物理獨立性（數據物理結構的變化不影響數據的邏輯結構）。

4、數據實現集中控制

文件管理方式中，數據處於一種分散的狀態，不同的用戶或同一用戶在不同處理中其文件之間毫無關系。利用資料庫可對數據進行集中控制和管理，並通過數據模型表示各種數據的組織以及數據間的聯系。

5、數據一致性和可維護性，以確保數據的安全性和可靠性

主要包括：①安全性控制：以防止數據丟失、錯誤更新和越權使用；②完整性控制：保證數據的正確性、有效性和相容性；③並發控制：使在同一時間周期內，允許對數據實現多路存取，又能防止用戶之間的不正常交互作用。

6、故障恢復

由資料庫管理系統提供一套方法，可及時發現故障和修復故障，從而防止數據被破壞。資料庫系統能盡快恢復資料庫系統運行時出現的故障，可能是物理上或是邏輯上的錯誤。比如對系統的誤操作造成的數據錯誤等。

㈡ Having 和子查詢的比較

首先這個跟with as 沒什麼關系啊，就是一個group by 與 having 合用

你用的是oracle資料庫吧，看樣子是，我把你數據復制過來，運行是有結果的

現在我只要SUM (y)小於200的，當然可以用嵌套查詢，比如

select a.* from

(SELECT x, SUM (y) total_y
FROM t
GROUP BY x) a

where a.total_y<200

然後資料庫引用了having 最後如果

SELECT x, SUM (y) total_y
FROM t
GROUP BY x having SUM(y)<200

也是可以的

這個having 必須要配合group by 使用，否則無效，當然了，這個sum也可以使用其他聚合函數，比如max,min,avg,count 等等，不懂再追問吧

㈢ 在oracle中where 子句和having子句中的區別

在oracle中where 子句和having子句中的區別

1.where 不能放在GROUP BY 後面
2.HAVING 是跟GROUP BY 連在一起用的，放在GROUP BY 後面，此時的作用相當於WHERE
3.WHERE 後面的條件中不能有聚集函數，比如SUM(),AVG()等，而HAVING 可以
Where和Having都是對查詢結果的一種篩選，說的書面點就是設定條件的語句。下面分別說明其用法和異同點。註：本文使用欄位為oracle資料庫中默認用戶scott下面的emp表，sal代表員工工資，deptno代表部門編號。
一、聚合函數
說明前我們先了解下聚合函數:聚合函數有時候也叫統計函數，它們的作用通常是對一組數據的統計，比如說求最大值，最小值，總數，平均值（
MAX,MIN，COUNT, AVG）等。這些函數和其它函數的根本區別就是它們一般作用在多條記錄上。簡單舉個例子：SELECT SUM(sal) FROM emp，這里的SUM作用是統計emp表中sal（工資）欄位的總和，結果就是該查詢只返回一個結果，即工資總和。通過使用GROUP BY 子句，可以讓SUM 和 COUNT 這些函數對屬於一組的數據起作用。
二、where子句
where自居僅僅用於從from子句中返回的值，from子句返回的每一行數據都會用where子句中的條件進行判斷篩選。where子句中允許使用比較運算符（>,<,>=,<=,<>,!=|等）和邏輯運算符（and，or，not）。由於大家對where子句都比較熟悉，在此不在贅述。
三、having子句
having子句通常是與order by 子句一起使用的。因為having的作用是對使用group by進行分組統計後的結果進行進一步的篩選。舉個例子：現在需要找到部門工資總和大於10000的部門編號？
第一步：
select deptno,sum(sal) from emp group by deptno;
篩選結果如下：
DEPTNO SUM(SAL)
------ ----------
30 9400
20 10875
10 8750
可以看出我們想要的結果了。不過現在我們如果想要部門工資總和大於10000的呢？那麼想到了對分組統計結果進行篩選的having來幫我們完成。
第二步：

select deptno,sum(sal) from emp group by deptno having sum(sal)>10000;
篩選結果如下：
DEPTNO SUM(SAL)
------ ----------
20 10875
當然這個結果正是我們想要的。
四、下面我們通過where子句和having子句的對比，更進一步的理解它們。
在查詢過程中聚合語句(sum,min,max,avg,count)要比having子句優先執行，簡單的理解為只有有了統計結果後我才能執行篩選啊。where子句在查詢過程中執行優先順序別優先於聚合語句(sum,min,max,avg,count)，因為它是一句一句篩選的。HAVING子句可以讓我們篩選成組後的對各組數據篩選。，而WHERE子句在聚合前先篩選記錄。如：現在我們想要部門號不等於10的部門並且工資總和大於8000的部門編號？
我們這樣分析：通過where子句篩選出部門編號不為10的部門，然後在對部門工資進行統計，然後再使用having子句對統計結果進行篩選。

select deptno,sum(sal) from emp
where deptno!='10' group by deptno
having sum(sal)>8000;
篩選結果如下：
DEPTNO SUM(SAL)
------ ----------
30 9400
20 10875
不做太多解釋了，這個簡單的小例子能夠很好的說明where和having的作用。
五、異同點
它們的相似之處就是定義搜索條件，不同之處是where子句為單個篩選而having子句與組有關，而不是與單個的行有關。
最後:理解having子句和where子句最好的方法就是基礎select語句中的那些句子的處理次序：where子句只能接收from子句輸出的數據，而having子句則可以接受來自group by，where或者from子句的輸入。

㈣ 資料庫的group 和group by 的用法

Group By語句從英文的字面意義上理解就是「根據(by)一定的規則進行分組(Group)」。

它的作用是通過一定的規則將一個數據集劃分成若干個小的區域，然後針對若干個小區域進行數據處理。注意：group by 是先排序後分組。

舉例子說明：如果要用到group by 一般用到的就是「每這個字」 例如說明現在有一個這樣的表：每個部門有多少人，就要用到分組的技術

selectDepartmentIDas「部門名稱」。

COUNT(*) as「個數」 from BasicDepartment group by DepartmentID

這個就是使用了group by +欄位進行了分組，其中我們就可以理解為我們按照了部門的名稱ID

DepartmentID將數據集進行了分組；然後再進行各個組的統計數據分別有多少；

如果不用count(*)而用類似下面的語法

selectDepartmentID，

將會出現錯誤

消息8120，級別16，狀態1，第1行

選擇列表中的列「BasicDepartment。DepartmentName」無效，因為該列沒有包含在聚合函數或 GROUP BY 子句中。

(4)資料庫having用法擴展閱讀

結構化查詢語言(Structured Query Language)簡稱sql(發音：/ˈes kjuː ˈel/ "S-Q-L")，是一種特殊目的的編程語言，是一種資料庫查詢和程序設計語言，用於存取數據以及查詢、更新和管理關系資料庫系統；同時也是資料庫腳本文件的擴展名。

結構化查詢語言是高級的非過程化編程語言，允許用戶在高層數據結構上工作。它不要求用戶指定對數據的存放方法，也不需要用戶了解具體的數據存放方式。

所以具有完全不同底層結構的不同資料庫系統, 可以使用相同的結構化查詢語言作為數據輸入與管理的介面。結構化查詢語言語句可以嵌套，這使它具有極大的靈活性和強大的功能。

㈤ SQL中Having和where的用法

這個是用在聚合函數的用法。當我們在用聚合函數的時候，一般都要用到groupby先進行分組，然後再進行聚合函數的運算。運算完後就要用到having的用法了，就是進行判斷了，例如說判斷聚合函數的值是否大於某一個值等等。
selectcustomer_name,sum(balance)
frombalance
groupbycustomer_name
havingbalance>200;
這個是銀行資料庫的例子

㈥ sql中「having」的用法是什麼

這個是用在聚合函數的用法。當我們在用聚合函數的時候，一般都要用到GROUP BY 先進行分組，然後再進行聚合函數的運算。運算完後就要用到HAVING 的用法了，就是進行判斷了。

㈦ sql中having用法

HAVING語句通常與GROUP BY語句聯合使用，用來過濾由GROUP BY語句返回的記錄集。

HAVING語句的存在彌補了WHERE關鍵字不能與聚合函數聯合使用的不足。

語法：

SELECT column1, column2, ... column_n, aggregate_function (expression)
FROM tables
WHERE predicates
GROUP BY column1, column2, ... column_n
HAVING condition1 ... condition_n;

同樣使用本文中的學生表格，如果想查詢平均分高於80分的學生記錄可以這樣寫：

SELECT id, COUNT(course) as numcourse, AVG(score) as avgscore

FROM student

GROUP BY id

HAVING AVG(score)>=80;

在這里，如果用WHERE代替HAVING就會出錯。

數據操縱

數據操縱語言是完成數據操作的命令，一般分為兩種類型的數據操縱。

1、數據檢索(常稱為查詢)：尋找所需的具體數據。

2、數據修改：插入、刪除和更新數據。

數據操縱語言一般由 INSERT(插入)、 DELETE(刪除)、 UPDATE(更新)、 SELECT(檢索，又稱查詢)等組成。由於 SELECT經常使用，所以一般將它稱為查詢(檢索)語言並單獨出現。

㈧ GROUP BY，WHERE，HAVING之間的區別和用法

having子句與where有相似之處但也有區別,都是設定條件的語句。
在查詢過程中聚合語句(sum,min,max,avg,count)要比having子句優先執行.而where子句在查詢過程中執行優先順序別優先於聚合語句(sum,min,max,avg,count)。
簡單說來：
where子句：
select sum(num) as rmb from order where id>10
//只有先查詢出id大於10的記錄才能進行聚合語句

having子句:
select reportsto as manager, count(*) as reports from employees
group by reportsto having count(*) > 4
以northwind庫為例.having條件表達示為聚合語句。肯定的說having子句查詢過程執行優先順序別低於聚合語句。
再換句說話說把上面的having換成where則會出錯。統計分組數據時用到聚合語句。
對分組數據再次判斷時要用having。如果不用這些關系就不存在使用having。直接使用where就行了。
having就是來彌補where在分組數據判斷時的不足。因為where執行優先順序別要快於聚合語句。

聚合函數，這是必需先講的一種特殊的函數：
例如SUM, COUNT, MAX, AVG等。這些函數和其它函數的根本區別就是它們一般作用在多條記錄上。
SELECT SUM(population) FROM tablename

這里的SUM作用在所有返回記錄的population欄位上，結果就是該查詢只返回一個結果，即所有
國家的總人口數。 通過使用GROUP BY 子句，可以讓SUM 和 COUNT 這些函數對屬於一組的數據起作用。
當你指定 GROUP BY region 時， 屬於同一個region（地區）的一組數據將只能返回一行值．
也就是說，表中所有除region（地區）外的欄位，只能通過 SUM, COUNT等聚合函數運算後返回一個值．
HAVING子句可以讓我們篩選成組後的各組數據．
HAVING子句在聚合後對組記錄進行篩選
而WHERE子句在聚合前先篩選記錄．也就是說作用在GROUP BY 子句和HAVING子句前
看下面這幾個例子吧：

一、顯示每個地區的總人口數和總面積．
SELECT region, SUM(population), SUM(area)
FROM bbc
GROUP BY region
先以region把返回記錄分成多個組，這就是GROUP BY的字面含義。分完組後，然後用聚合函數對每組中的不同欄位（一或多條記錄）作運算。

二、 顯示每個地區的總人口數和總面積．僅顯示那些面積超過1000000的地區。
SELECT region, SUM(population), SUM(area)
FROM bbc
GROUP BY region
HAVING SUM(area)>1000000
在這里，我們不能用where來篩選超過1000000的地區，因為表中不存在這樣一條記錄。
相反，HAVING子句可以讓我們篩選成組後的各組數據．

以下示例使用的資料庫是MySQL 5。
數據表：student
表結構：
Field Name DataType Len
id int 20
name varchar 25
major varchar 25
score int 20
sex varchar 20

表數據：
編號/姓名/專業/學分/性別
id name major score sex
1 jak Chinese 40 f
2 rain Math 89 m
3 leo Phy 78 f
4 jak Math 76 f
5 rain Chinese 56 m
6 leo Math 97 f
7 jak Phy 45 f
8 jak Draw 87 f
9 leo Chinese 45 f

現在我們要得到一個視圖：
要求查詢性別為男生，並且列出每個學生的總成績：
SQL：
select s.*,sum(s.score) from student s where sex='f' group by s.name

Result:
id name major score sex sum(s.score)
1 jak Chinese 40 f 248
3 leo Phy 78 f 220

可以看到總共查到有兩組，兩組的學生分別是jak和leo，每一組都是同一個學生，這樣我們就可以使用聚合函數了。
只有使用了group by語句，才能使用如：count()、sum()之類的聚合函數。

下面我們再對上面的結果做進一步的篩選，只顯示總分數大於230的學生：
SQL：
select s.*,sum(s.score) from student s where sex='f' group by s.name having sum(s.score)>230

Result:
id name major score sex sum(s.score)
1 jak Chinese 40 f 248

可見having於where的功能差不多。

結論：
1.WHERE 子句用來篩選 FROM 子句中指定的操作所產生的行。
2.GROUP BY 子句用來分組 WHERE 子句的輸出。
3.HAVING 子句用來從分組的結果中篩選行。