HAVING

导学

WHERE 过滤的是原始行，但如果想过滤"平均分大于 80 的班级"这类基于聚合结果的条件，WHERE 就无能为力了。HAVING 正是为这种需求而生。

定义

HAVING：用于对 GROUP BY 分组后的结果进行过滤。与 WHERE 不同，HAVING 可以使用聚合函数，因为它在聚合计算完成后执行。

核心语法

SELECT 列, 聚合函数(列)
FROM 表
WHERE 行过滤条件
GROUP BY 分组列
HAVING 组过滤条件
ORDER BY 排序列;

完整示例准备：建表与数据

CREATE TABLE employees (
    emp_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    emp_name VARCHAR(20),
    dept VARCHAR(20),
    score DECIMAL(5,2)
);

INSERT INTO employees (emp_name, dept, score) VALUES
('大翔', '技术部', 100),
('白歌', '技术部', NULL);

完整示例一：过滤聚合结果——人数超过 1 人的部门

当前数据状态

SELECT * FROM employees;

执行 HAVING 过滤

SELECT dept, COUNT(*) AS cnt
FROM employees
GROUP BY dept
HAVING COUNT(*) > 1;

操作后的结果

结果解读

• COUNT(*) > 1 是聚合后的条件，必须用 HAVING
• 如果放在 WHERE 中会报错，因为 WHERE 执行时还没有完成分组和聚合
• 技术部有 2 人，满足条件，因此返回

完整示例二：HAVING 使用多个聚合条件

当前数据状态

基于上面的 employees 表。

执行多条件 HAVING

SELECT
    dept,
    COUNT(*) AS 人数,
    ROUND(AVG(score), 2) AS 平均分,
    MAX(score) AS 最高分
FROM employees
GROUP BY dept
HAVING COUNT(*) >= 2
   AND AVG(score) > 50;

操作后的结果

结果解读

• HAVING 中可以使用多个聚合条件，用 AND / OR 组合
• 技术部平均分 100.00，高于 50，满足条件
• COUNT(*) >= 2 和 AVG(score) > 50 同时满足，因此保留

完整示例三：WHERE 和 HAVING 结合使用

当前数据状态

基于上面的 employees 表。

执行 WHERE + HAVING 组合查询

-- 查询 score 不为 NULL 的、人数达到 1 人的部门
SELECT dept, COUNT(*) AS cnt, ROUND(AVG(score), 2) AS 平均分
FROM employees
WHERE score IS NOT NULL
GROUP BY dept
HAVING COUNT(*) >= 1;

操作后的结果

执行顺序分析

1. WHERE score IS NOT NULL：先过滤出 score 不为 NULL 的员工（共 1 人：大翔）
2. GROUP BY dept：按部门分组
3. HAVING COUNT(*) >= 1：过滤人数达到 1 的部门

结果解读

• WHERE 先过滤原始行，减少进入分组的数据量
• HAVING 再对分组结果进行过滤
• 先用 WHERE 过滤原始数据，再用 HAVING 过滤聚合结果，是标准且高效的写法

完整示例四：HAVING 中使用 SELECT 别名（MySQL 扩展）

当前数据状态

基于上面的 employees 表。

执行查询

SELECT dept, COUNT(*) AS cnt, ROUND(AVG(score), 2) AS avg_score
FROM employees
GROUP BY dept
HAVING cnt >= 2 AND avg_score > 50;

操作后的结果

结果解读

• 标准 SQL 不允许在 HAVING 中使用 SELECT 别名，但 MySQL 允许
• HAVING cnt >= 2 等价于 HAVING COUNT(*) >= 2
• HAVING avg_score > 50 等价于 HAVING AVG(score) > 50
• 这是 MySQL 的扩展语法，移植到其他数据库时需注意兼容性

完整示例五：HAVING 过滤非聚合列（不推荐但可行）

当前数据状态

基于上面的 employees 表。

执行查询

SELECT dept, COUNT(*) AS cnt
FROM employees
GROUP BY dept
HAVING dept LIKE '%技术%';

操作后的结果

结果解读

• HAVING 中可以使用非聚合列条件，但不高效
• 普通列条件应放在 WHERE 中，在分组前过滤，减少数据量
• 上面的查询应改写为：

SELECT dept, COUNT(*) AS cnt
FROM employees
WHERE dept LIKE '%技术%'
GROUP BY dept;

完整示例六：没有 GROUP BY 时使用 HAVING

当前数据状态

基于上面的 employees 表。

执行查询

SELECT COUNT(*) AS total_employees
FROM employees
HAVING COUNT(*) > 1;

操作后的结果

修改条件后再执行

SELECT COUNT(*) AS total_employees
FROM employees
HAVING COUNT(*) > 100;

操作后的结果

结果解读

• 没有 GROUP BY 时，HAVING 过滤的是全表聚合后的单一结果行
• COUNT(*) = 2，满足 > 1，因此返回 1 行
• COUNT(*) = 2，不满足 > 100，因此返回空集
• 这种写法虽然不常见，但完全合法

WHERE vs HAVING 对比

常见误区

面试考点

Q：WHERE 和 HAVING 的执行顺序？

FROM → WHERE → GROUP BY → HAVING → SELECT → ORDER BY → LIMIT。WHERE 先过滤行，HAVING 后过滤组。

Q：能用 WHERE 的为什么要避免用 HAVING？

WHERE 在分组前过滤，可以减少进入分组和聚合的数据量，更高效。HAVING 对所有分组后的结果进行过滤，数据量更大。

Q：没有 GROUP BY 时 HAVING 有用吗？

有用。SELECT COUNT(*) FROM table HAVING COUNT(*) > 0; 这种写法虽然不常见，但合法。没有 GROUP BY 时，整个结果集视为一个组。

小结

• HAVING 过滤分组后的聚合结果，WHERE 过滤原始行
• HAVING 可以使用聚合函数，WHERE 不可以
• 能用 WHERE 的过滤条件不要放到 HAVING 中，以提高性能
• MySQL 允许在 HAVING 中使用 SELECT 别名

下一章引子：到本章为止，你已经掌握了 JOIN、子查询、UNION、GROUP BY 和 HAVING。回顾一下，DISTINCT 其实也是一个"去重"操作，但它和 GROUP BY 的去重有什么区别？