group by where having 联合使用

having子句与where有相似之处但也有区别,都是设定条件的语句。
在查询过程中聚合语句(sum,min,max,avg,count)要比having子句优先执行.而where子句在查询过程中执行优先级别优先于聚合语句(sum,min,max,avg,count)。
简单说来：
where子句：
select sum(num) as rmb from order where id>10
//只有先查询出id大于10的记录才能进行聚合语句

having子句:
select reportsto as manager, count(*) as reports from employees
group by reportsto having count(*) > 4
以northwind库为例.having条件表达示为聚合语句。肯定的说having子句查询过程执行优先级别低于聚合语句。
再换句说话说把上面的having换成where则会出错。统计分组数据时用到聚合语句。
对分组数据再次判断时要用having。如果不用这些关系就不存在使用having。直接使用where就行了。
having就是来弥补where在分组数据判断时的不足。因为where执行优先级别要快于聚合语句。

聚合函数，这是必需先讲的一种特殊的函数：
例如SUM, COUNT, MAX, AVG等。这些函数和其它函数的根本区别就是它们一般作用在多条记录上。
SELECT SUM(population) FROM tablename

这里的SUM作用在所有返回记录的population字段上，结果就是该查询只返回一个结果，即所有
国家的总人口数。 通过使用GROUP BY 子句，可以让SUM 和 COUNT 这些函数对属于一组的数据起作用。
当你指定 GROUP BY region 时， 属于同一个region（地区）的一组数据将只能返回一行值．
也就是说，表中所有除region（地区）外的字段，只能通过 SUM, COUNT等聚合函数运算后返回一个值．
HAVING子句可以让我们筛选成组后的各组数据．
HAVING子句在聚合后对组记录进行筛选
而WHERE子句在聚合前先筛选记录．也就是说作用在GROUP BY 子句和HAVING子句前
看下面这几个例子吧：

一、显示每个地区的总人口数和总面积．
SELECT region, SUM(population), SUM(area)
FROM bbc
GROUP BY region
先以region把返回记录分成多个组，这就是GROUP BY的字面含义。分完组后，然后用聚合函数对每组中的不同字段（一或多条记录）作运算。

二、 显示每个地区的总人口数和总面积．仅显示那些面积超过1000000的地区。
SELECT region, SUM(population), SUM(area)
FROM bbc
GROUP BY region
HAVING SUM(area)>1000000
在这里，我们不能用where来筛选超过1000000的地区，因为表中不存在这样一条记录。
相反，HAVING子句可以让我们筛选成组后的各组数据．

以下示例使用的数据库是MySQL 5。
数据表：student
表结构：
Field Name DataType Len
id                int           20
name           varchar    25
major           varchar    25
score           int           20
sex              varchar    20

表数据：
编号/姓名/专业/学分/性别
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

现在我们要得到一个视图：
要求查询性别为男生，并且列出每个学生的总成绩：
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

可以看到总共查到有两组，两组的学生分别是jak和leo，每一组都是同一个学生，这样我们就可以使用聚合函数了。
只有使用了group by语句，才能使用如：count()、sum()之类的聚合函数。

下面我们再对上面的结果做进一步的筛选，只显示总分数大于230的学生：
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

可见having于where的功能差不多。

结论：
1.WHERE 子句用来筛选 FROM 子句中指定的操作所产生的行。
2.GROUP BY 子句用来分组 WHERE 子句的输出。
3.HAVING 子句用来从分组的结果中筛选行。

select 列a,聚合函数 from 表名 where 过滤条件 group by 列a having 过滤条件

group by 字句也和where条件语句结合在一起使用。当结合在一起时，where在前，group by 在后。即先对select xx from xx的记录集合用where进行筛选，然后再使用group by 对筛选后的结果进行分组 使用having字句对分组后的结果进行筛选

需要注意having和where的用法区别：

1.having只能用在group by之后，对分组后的结果进行筛选(即使用having的前提条件是分组)。

2.where肯定在group by 之前

3.where后的条件表达式里不允许使用聚合函数，而having可以。

四、当一个查询语句同时出现了where,group by,having,order by的时候，执行顺序和编写顺序是：

1.执行where xx对全表数据做筛选，返回第1个结果集。

2.针对第1个结果集使用group by分组，返回第2个结果集。

3.针对第2个结果集中的每1组数据执行select xx，有几组就执行几次，返回第3个结果集。

4.针对第3个结集执行having xx进行筛选，返回第4个结果集。

5.针对第4个结果集排序。

例子：

完成一个复杂的查询语句，需求如下：

按由高到低的顺序显示个人平均分在70分以上的学生姓名和平均分，为了尽可能地提高平均分，在计算平均分前不包括分数在60分以下的成绩，并且也不计算贱人（jr）的成绩。

 分析：

1．要求显示学生姓名和平均分

因此确定第1步

?

1	select s_name,avg(score) from student

2．计算平均分前不包括分数在60分以下的成绩，并且也不计算贱人（jr）的成绩

因此确定第2步

?

1	where score>=60 and s_name !=’jr’

3．显示个人平均分

相同名字的学生（同一个学生）考了多门科目 因此按姓名分组

确定第3步

?

1	group by s_name

4．显示个人平均分在70分以上

因此确定第4步

?

1	having avg(s_score)>=70

 5．按由高到低的顺序

因此确定第5步

?

1	order by avg(s_score) desc

前面也记录一篇

/database/201212/179348.html

五、索引

  1.索引是单独的数据库对象，索引也需要被维护。

  2.索引可以提高查询速度，但会降增删改的速度。

  3.通过一定的查询触发，并不是越多越好。

  什么时候不适合用索引？

  1.当增删改的操作大于查询的操作时。

  2.查询的语句大于所有语句的三分之一时。

?

1 2	创建索引语法：create index 索引名 on 表明 （列名） 删除索引语法：drop index 索引名