Having基础用法

集合结果指定条件

注:HAVING子句中能够使用三种要素:常数,聚合函数,GROUP BY子句中指定的列名(聚合建)

HAVING子句:

用having就一定要和group by连用, 用group by不一有having(它只是一个筛选条件用的)

商品品种分组后结果中筛选出数据行数为2行的数据:
SELECT product_type, COUNT(*)
FROM Product
GROUP BY product_type
HAVING COUNT(*) = 2;
平均数,销售价格大于2500的
SELECT product_type, AVG(sale_price)
FROM Product
GROUP BY product_type
HAVING AVG(sale_price) >= 2500;

相对于HAVING子句,更适合写再Where子句中的条件:

  • where子句 = 指定行所对应的条件
  • having子句 = 指定组所对应的条件

    聚合建所对应的条件不应该书写在HAVING子句中,而应书写在WHERE子句当中。虽执行结果一样,但将条件写在where子句中比写在having子句中的处理速度更快,返回结果时间更短。

    原因:聚合操作时,DBMS内部会进行排序处理,where在排序之前就对数据进行过滤,having是在排序之后在对数据进行分组。
-- 先过滤后分组
SELECT product_type, COUNT(*)
FROM Product
GROUP BY product_type
HAVING product_type = '衣服'; -- 先分组后过滤(性能差点)
SELECT product_type, COUNT(*)
FROM Product
WHERE product_type = '衣服'
GROUP BY product_type;

寻找缺失编号

seq name
1 小明
2 小红
3 小王
5 小李
6 小黄
8 小小
-- 查看是否存在缺失编号
SELECT '存在缺失的编号' AS gap
FROM SeqTbl
HAVING COUNT(*) <> MAX(seq);
-- 查询缺失编号的最小值
SELECT MIN(seq + 1) AS ga
FROM SeqTbl
WHERE (seq+ 1) NOT IN ( SELECT seq FROM SeqTbl)

如果表 SeqTbl 里包含 NULL ,那么这条 SQL 语句的查询结果就不正确了(因为null值表示不确定)

用 HAVING 子句进行子查询:求众数

平均值有一个缺点,那就是很容易受到离群值(outlier)的影响。这种时候就必须使用更能准确反映出群体趋势的指标——众数(mode)就是其中之一。它指的是在群体中出现次数最多的值

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);
-- 众数的SQL 语句(1):使用谓词
SELECT income, COUNT(*) AS cnt
FROM Graduates
GROUP BY income HAVING COUNT(*) >= ALL ( SELECT COUNT(*) FROM Graduates GROUP BY income)

ALL 谓词用于 NULL 或空集时会出现问题,可以用极值函数来代替

-- 求众数的SQL 语句(2) :使用极值函数
SELECT income, COUNT(*) AS cnt
FROM Graduates
GROUP BY incomeHAVING COUNT(*) >= ( SELECT MAX(cnt)
FROM ( SELECT COUNT(*) AS cnt
FROM Graduates
GROUP BY income) TMP )

用 HAVING 子句进行自连接:求中位数

中位数:统计学中的专有名词,代表一个样本、种群或概率分布中的一个数值,其可将数值集合划分为相等的上下两部分。

-- 将集合里的元素按照大小分为上半部分和下半部分两个子集,同时让这 2 个子集共同拥有集合正中间的元素
SELECT T1.income FROM Graduates T1, Graduates T2 GROUP BY T1.income
HAVING SUM(CASE WHEN T2.income >= T1.income THEN 1 ELSE 0 END) >= COUNT(*) / 2
AND SUM(CASE WHEN T2.income <= T1.income THEN 1 ELSE 0 END) >= COUNT(*) / 2 -- 将上下部分集合平均然后得中值
SELECT AVG(DISTINCT income) FROM (
SELECT T1.income FROM Graduates T1, Graduates T2 GROUP BY T1.income
HAVING SUM(CASE WHEN T2.income >= T1.income THEN 1 ELSE 0 END) >= COUNT(*) / 2
AND SUM(CASE WHEN T2.income <= T1.income THEN 1 ELSE 0 END) >= COUNT(*) / 2 ) TMP;

查询不包含 NULL 的集合

COUNT()和COUNT(列)的区别:

第一个是性能上的区别;

第二个是 COUNT(
)可以用于NULL,而COUNT(列名)与其他聚合函数一样,要先排除掉NULL 的行再进行统计。

CREATE TABLE Students
(student_id INTEGER PRIMARY KEY,
dpt VARCHAR(16) NOT NULL,
sbmt_date DATE); INSERT INTO Students VALUES(100, '理学院', '2005-10-10');
INSERT INTO Students VALUES(101, '理学院', '2005-09-22');
INSERT INTO Students VALUES(102, '文学院', NULL);
INSERT INTO Students VALUES(103, '文学院', '2005-09-10');
INSERT INTO Students VALUES(200, '文学院', '2005-09-22');
INSERT INTO Students VALUES(201, '工学院', NULL);
INSERT INTO Students VALUES(202, '经济学院', '2005-09-25');
-- 查询“提交日期”列内不包含NULL 的学院(1) :使用COUNT 函数
SELECT dpt
FROM Students
GROUP BY dpt
HAVING COUNT(*) = COUNT(sbmt_date); -- 查询“提交日期”列内不包含NULL 的学院(2) :使用CASE 表达式
SELECT dpt
FROM Students
GROUP BY dpt
HAVING COUNT(*) = SUM(CASE WHEN sbmt_date IS NOT NULL THEN 1 ELSE 0 END);

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