• 一、HAVING 子句
• 二、HAVING 子句的构成要素
• 三、相对于 HAVING 子句，更适合写在 WHERE 子句中的条件
• 请参阅

学习重点

• 使用 COUNT 函数等对表中数据进行汇总操作时，为其指定条件的不是 WHERE 子句，而是 HAVING 子句。

• 聚合函数可以在 SELECT 子句、HAVING 子句和 ORDER BY 子句中使用。

• HAVING 子句要写在 GROUP BY 子句之后。

• WHERE 子句用来指定数据行的条件，HAVING 子句用来指定分组的条件。

一、HAVING 子句

使用前一节学过的 GROUP BY 子句，可以得到将表分组后的结果。在此，我们来思考一下通过指定条件来选取特定组的方法。例如，如何才能取出“聚合结果正好为 2 行的组”呢（图 8）？

说到指定条件，估计大家都会首先想到 WHERE 子句。但是，WHERE 子句只能指定记录（行）的条件，而不能用来指定组的条件（例如，“数据行数为 2 行”或者“平均值为 500”等）。

因此，对集合指定条件就需要使用其他的子句了，此时便可以用 HAVING 子句 ^[1]。

KEYWORD

• HAVING 子句

HAVING 子句的语法如下所示。

语法 3　HAVING 子句

SELECT <列名1>, <列名2>, <列名3>, ……
  FROM <表名>
 GROUP BY <列名1>, <列名2>, <列名3>, ……
HAVING <分组结果对应的条件>

HAVING 子句必须写在 GROUP BY 子句之后，其在 DBMS 内部的执行顺序也排在 GROUP BY 子句之后。

▶ 使用 HAVING 子句时 SELECT 语句的顺序

SELECT → FROM → WHERE → GROUP BY → HAVING

法则 13

HAVING 子句要写在 GROUP BY 子句之后。

接下来就让我们练习一下 HAVING 子句吧。例如，针对按照商品种类进行分组后的结果，指定“包含的数据行数为 2 行”这一条件的 SELECT 语句，请参见代码清单 20。

代码清单 20　从按照商品种类进行分组后的结果中，取出“包含的数据行数为2行”的组

SELECT product_type, COUNT(*)
  FROM Product
 GROUP BY product_type
HAVING COUNT(*) = 2;

执行结果

 product_type | count
--------------+------
 衣服         |     2
 办公用品     |     2

我们可以看到执行结果中并没有包含数据行数为 4 行的“厨房用具”。未使用 HAVING 子句时的执行结果中包含“厨房用具”，但是通过设置 HAVING 子句的条件，就可以选取出只包含 2 行数据的组了（代码清单 21）。

代码清单 21　不使用 HAVING 子句的情况

SELECT product_type, COUNT(*)
  FROM Product
 GROUP BY product_type;

执行结果

下面我们再来看一个使用 HAVING 子句的例子。这次我们还是按照商品种类对表进行分组，但是条件变成了“销售单价的平均值大于等于 2500 日元”。

首先来看一下不使用 HAVING 子句的情况，请参见代码清单 22。

代码清单 22　不使用 HAVING 子句的情况

SELECT product_type, AVG(sale_price)
  FROM Product
 GROUP BY product_type;

执行结果

 product_type |         avg
--------------+----------------------
 衣服         | 2500.0000000000000000
 办公用品     |  300.0000000000000000
 厨房用具     | 2795.0000000000000000

按照商品种类进行切分的 3 组数据都显示出来了。下面我们使用 HAVING 子句来设定条件，请参见代码清单 23。

代码清单 23　使用 HAVING 子句设定条件的情况

SELECT product_type, AVG(sale_price)
  FROM Product
 GROUP BY product_type
HAVING AVG(sale_price) >= 2500;

执行结果

 product_type |          avg
--------------+----------------------
 衣服         | 2500.0000000000000000
 厨房用具     | 2795.0000000000000000

销售单价的平均值为 300 日元的“办公用品”在结果中消失了。

二、HAVING 子句的构成要素

HAVING 子句和包含 GROUP BY 子句时的 SELECT 子句一样，能够使用的要素有一定的限制，限制内容也是完全相同的。HAVING 子句中能够使用的 3 种要素如下所示。

• 常数

• 聚合函数

• GROUP BY 子句中指定的列名（即聚合键）

代码清单 20 中的例文指定了 HAVING COUNT(*)= 2 这样的条件，其中 COUNT(*) 是聚合函数，2 是常数，全都满足上述要求。反之，如果写成了下面这个样子就会发生错误（代码清单 24）。

代码清单 24　HAVING 子句的不正确使用方法

SELECT product_type, COUNT(*)
  FROM Product
 GROUP BY product_type
HAVING product_name = '圆珠笔';

执行结果

ERROR: 列"product,product_name"必须包含在GROUP BY子句当中，或者必须在聚合函数中使用
行 4: HAVING product_name = '圆珠笔';

product_name 列并不包含在 GROUP BY 子句之中，因此不允许写在 HAVING 子句里。在思考 HAVING 子句的使用方法时，把一次汇总后的结果（类似表 2 的表）作为 HAVING 子句起始点的话更容易理解。

表 2　按照商品种类分组后的结果

可以把这种情况想象为使用 GROUP BY 子句时的 SELECT 子句。汇总之后得到的表中并不存在 product_name 这个列，SQL 当然无法为表中不存在的列设定条件了。

三、相对于 HAVING 子句，更适合写在 WHERE 子句中的条件

也许有的读者已经发现了，有些条件既可以写在 HAVING 子句当中，又可以写在 WHERE 子句当中。这些条件就是聚合键所对应的条件。原表中作为聚合键的列也可以在 HAVING 子句中使用。因此，代码清单 25 中的 SELECT 语句也是正确的。

代码清单 25　将条件书写在 HAVING 子句中的情况

SELECT product_type, COUNT(*)
  FROM Product
 GROUP BY product_type
HAVING product_type = '衣服';

执行结果

 product_type | count
--------------+------
 衣服         |     2

上述 SELECT 语句的返回结果与代码清单 26 中 SELECT 语句的返回结果是相同的。

代码清单 26　将条件书写在 WHERE 子句中的情况

SELECT product_type, COUNT(*)
  FROM Product
WHERE product_type = '衣服'
 GROUP BY product_type;

执行结果

 product_type | count
--------------+------
 衣服         |     2

虽然条件分别写在 WHERE 子句和 HAVING 子句当中，但是条件的内容以及返回的结果都完全相同。因此，大家可能会觉得两种书写方式都没问题。

如果仅从结果来看的话，确实如此。但笔者却认为，聚合键所对应的条件还是应该书写在 WHERE 子句之中。

理由有两个。

首先，根本原因是 WHERE 子句和 HAVING 子句的作用不同。如前所述，HAVING 子句是用来指定“组”的条件的。因此，“行”所对应的条件还是应该写在 WHERE 子句当中。这样一来，书写出的 SELECT 语句不但可以分清两者各自的功能，理解起来也更加容易。

WHERE 子句 = 指定行所对应的条件

HAVING 子句 = 指定组所对应的条件

其次，对初学者来说，研究 DBMS 的内部实现这一话题有些深奥，这里就不做介绍了，感兴趣的读者可以参考随后的专栏——WHERE 子句和 HAVING 子句的执行速度。

法则 14

聚合键所对应的条件不应该书写在 HAVING 子句当中，而应该书写在 WHERE 子句当中。

专栏

WHERE 子句和 HAVING 子句的执行速度

在 WHERE 子句和 HAVING 子句中都可以使用的条件，最好写在 WHERE 子句中的另一个理由与性能即执行速度有关系。由于性能不在本教程介绍的范围之内，因此暂不进行说明。通常情况下，为了得到相同的结果，将条件写在 WHERE 子句中要比写在 HAVING 子句中的处理速度更快，返回结果所需的时间更短。

为了理解其中原因，就要从 DBMS 的内部运行机制来考虑。使用 COUNT 函数等对表中的数据进行聚合操作时，DBMS 内部就会进行排序处理。排序处理是会大大增加机器负担的高负荷的处理^[2]。因此，只有尽可能减少排序的行数，才能提高处理速度。

通过 WHERE 子句指定条件时，由于排序之前就对数据进行了过滤，因此能够减少排序的数据量。但 HAVING 子句是在排序之后才对数据进行分组的，因此与在 WHERE 子句中指定条件比起来，需要排序的数据量就会多得多。虽然 DBMS 的内部处理不尽相同，但是对于排序处理来说，基本上都是一样的。

此外，WHERE 子句更具速度优势的另一个理由是，可以对 WHERE 子句指定条件所对应的列创建索引，这样也可以大幅提高处理速度。创建索引是一种非常普遍的提高 DBMS 性能的方法，效果也十分明显，这对 WHERE 子句来说也十分有利。

KEYWORD

• 索引（index）

请参阅

• 对表进行聚合查询
• 对表进行分组
• 为聚合结果指定条件
• 对查询结果进行排序

（完）