MySQL中使用having的语法是什么,有什么用
导读:这篇文章给大家介绍了“MySQL中使用having的语法是什么,有什么用”的相关知识,讲解详细,步骤过程清晰,对大家进一步学习和理解“MySQL中使用having的语法是什么,有什么用”有一定的帮助,希望大家阅读完这篇文章能有所收获。下面就...
这篇文章给大家介绍了“MySQL中使用having的语法是什么,有什么用”的相关知识,讲解详细,步骤过程清晰,对大家进一步学习和理解“MySQL中使用having的语法是什么,有什么用”有一定的帮助,希望大家阅读完这篇文章能有所收获。下面就请大家跟着小编的思路一起来学习一下吧。在mysql中,having子句用于筛选分组之后的各种数据,通常与“group by”联合使用,该语句弥补了where关键字无法与聚合函数联合使用的不足。
本教程操作环境:windows10系统、mysql8.0.22版本、Dell G3电脑。
mysql中having的用法是什么
在 SQL 中增加 HAVING 子句原因是,WHERE 关键字无法与聚合函数一起使用。
HAVING 子句可以让我们筛选分组后的各组数据。
SQL HAVING 语法
SELECT column_name, aggregate_function(column_name) FROM table_name WHERE column_name operator value GROUP BY column_name HAVING aggregate_function(column_name) operator value;
演示数据库
在本教程中,我们将使用 RUNOOB 样本数据库。
下面是选自 "Websites" 表的数据:
+----+--------------+---------------------------+-------+---------+ | id | name | url | alexa | country | +----+--------------+---------------------------+-------+---------+ | 1 | Google | https://www.google.cm/ | 1 | USA | | 2 | 淘宝 | https://www.taobao.com/ | 13 | CN | | 3 | 菜鸟教程 | http://www.runoob.com/ | 4689 | CN | | 4 | 微博 | http://weibo.com/ | 20 | CN | | 5 | Facebook | https://www.facebook.com/ | 3 | USA | | 7 | stackoverflow | http://stackoverflow.com/ | 0 | IND | +----+---------------+---------------------------+-------+---------+
下面是 "access_log" 网站访问记录表的数据:
mysql> SELECT * FROM access_log; +-----+---------+-------+------------+ | aid | site_id | count | date | +-----+---------+-------+------------+ | 1 | 1 | 45 | 2016-05-10 | | 2 | 3 | 100 | 2016-05-13 | | 3 | 1 | 230 | 2016-05-14 | | 4 | 2 | 10 | 2016-05-14 | | 5 | 5 | 205 | 2016-05-14 | | 6 | 4 | 13 | 2016-05-15 | | 7 | 3 | 220 | 2016-05-15 | | 8 | 5 | 545 | 2016-05-16 | | 9 | 3 | 201 | 2016-05-17 | +-----+---------+-------+------------+ 9 rows in set (0.00 sec)
SQL HAVING 实例
现在我们想要查找总访问量大于 200 的网站。
我们使用下面的 SQL 语句:
SELECT Websites.name, Websites.url, SUM(access_log.count) AS nums FROM (access_log INNER JOIN Websites ON access_log.site_id=Websites.id) GROUP BY Websites.name HAVING SUM(access_log.count) > 200;
执行以上 SQL 输出结果如下:
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