MySQL HAVING 子句

 基本语法

SELECT 列1, 列2, ..., 聚合函数(列)

FROM 表名

[WHERE 条件]

GROUP BY 分组列

HAVING 分组后条件;

HAVING 与 WHERE 的核心区别

使用场景详解

1. 对聚合结果进行过滤

查询平均身高超过170cm的部门

SELECT 
    dept_id, 
    AVG(height) AS avg_height
FROM students
GROUP BY dept_id
HAVING AVG(height) > 170;

2. 使用字段别名过滤

使用SELECT中定义的别名

SELECT 
    dept_id, 
    COUNT(*) AS student_count
FROM students
GROUP BY dept_id
HAVING student_count > 3;

3. 多条件组合过滤

查询学生数超过2人且平均年龄小于23岁的部门

SELECT 
    dept_id,
    COUNT(*) AS count,
    AVG(age) AS avg_age
FROM students
GROUP BY dept_id
HAVING count > 2 AND avg_age < 23;

实际应用示例

示例1：销售数据分析

 查询总销售额超过10万元的销售员

SELECT 
    salesperson_id,
    SUM(amount) AS total_sales
FROM orders
GROUP BY salesperson_id
HAVING total_sales > 100000;

示例2：学生成绩统计

 查询及格率超过80%的课程

SELECT 
    course_id,
    COUNT(*) AS total,
    SUM(CASE WHEN score >= 60 THEN 1 ELSE 0 END) AS pass_count,
    CONCAT(ROUND(SUM(CASE WHEN score >= 60 THEN 1 ELSE 0 END)/COUNT(*)*100,2),'%') AS pass_rate
FROM exam_results
GROUP BY course_id
HAVING pass_count/total > 0.8;

示例3：用户活跃度分析

 查询月活跃天数超过15天的高活跃用户

SELECT 
    user_id,
    COUNT(DISTINCT DATE(login_time)) AS active_days
FROM user_logins
WHERE YEAR(login_time) = 2023 AND MONTH(login_time) = 6
GROUP BY user_id
HAVING active_days > 15;

性能优化建议

1. 优先使用WHERE过滤：尽可能在WHERE阶段减少数据量，减少分组压力

2. 避免在HAVING中重复计算：

    不推荐

   HAVING COUNT(*)/SUM(amount) > 0.1

    推荐

 HAVING ratio > 0.1

3. 合理使用索引：确保GROUP BY和WHERE中的字段有适当索引

4. 限制分组数据量：先通过WHERE缩小数据范围再分组

常见错误与解决方案