mysql having的用法

liuyuehua

　　having字句可以让我们筛选成组后的各种数据，where字句在聚合前先筛选记录，也就是说作用在group by和having字句前。而 having子句在聚合后对组记录进行筛选。我的理解就是真实表中没有此数据，这些数据是通过一些函数生存。
　　SQL实例：
　　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
　　MySQL判断某个字段的长度：
　　select home_page from aaa表 where char_length(trim(home_page))1;
　　mysql中的where和having子句的区别
　　mysql中的where和having子句都可以实现过滤记录的功能,但他们的用法还是有一些区别的,看一例子:
　　用group by和having子句联合来查出不重复的记录,sql如下:
　　select uid,email,count() as ct from edm_user081217 GROUP BY email
　　然后看这个，就容易理解了
　　select uid,email,count() as ct from edm_user081217 GROUP BY email HAVING ct > 1
　　先用group by 对email进行分组,在用having来过滤大于1的,这样查找出来的就是重复的记录了.
　　以下是having和where的区别：
　　Select city FROM weather WHERE temp_lo = (SELECT max(temp_lo) FROM weather);
　　作用的对象不同。WHERE 子句作用于表和视图，HAVING 子句作用于组。
　　WHERE 在分组和聚集计算之前选取输入行（因此，它控制哪些行进入聚集计算）， 而 HAVING 在分组和聚集之后选取分组的行。因此，WHERE 子句不能包含聚集函数； 因为试图用聚集函数判断那些行输入给聚集运算是没有意义的。 相反，HAVING 子句总是包含聚集函数。（严格说来，你可以写不使用聚集的 HAVING 子句， 但这样做只是白费劲。同样的条件可以更有效地用于 WHERE 阶段。）
　　在前面的例子里，我们可以在 WHERE 里应用城市名称限制，因为它不需要聚集。 这样比在 HAVING 里增加限制更加高效，因为我们避免了为那些未通过 WHERE 检查的行进行分组和聚集计算
　　综上所述：
　　having一般跟在group by之后，执行记录组选择的一部分来工作的。
　　where则是执行所有数据来工作的。
　　再者having可以用聚合函数，如having sum(qty)>1000
　　2017-07-05 12:03:48更新：
　　我们来对比一下
　　SELECT ip,ip1,ip2,ip3,ip4,count() ct,mobile_info FROM lmaster_log
　　GROUP BY ip1,ip2,ip3 ORDER BY ip1,ip2,ip3,ip4 HAVING ct > 2;
　　SELECT ip,ip1,ip2,ip3,ip4,count() ct,mobile_info FROM lmaster_log
　　GROUP BY ip1,ip2,ip3 HAVING ct > 2 ORDER BY ip1,ip2,ip3,ip4;
　　一个语句
　　[Err] 1064 - You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'HAVING ct > 2' at line 2
　　语句2是出现结果，所以我们在使用order by时要注意，他的位置HAVING子句必须位于GROUP BY之后ORDER BY之前。