SQL HAVINGKlauseln

HAVING-Klausel

Der Grund für das Hinzufügen der HAVING-Klausel in SQL ist, dass das Schlüsselwort WHERE nicht mit Aggregatfunktionen verwendet werden kann.

Die HAVING-Klausel ermöglicht es uns, die gruppierten Daten nach der Gruppierung zu filtern.

SQL HAVING-Syntax

SQL HAVING-Syntax

SELECT column1, aggregate_function(column2) FROM table_name GROUP BY column1 HAVING condition;

Parameter description:

  • column1: Die abzurufende Spalte.
  • aggregate_function(column2): Eine Aggregatfunktion wie SUM, COUNT, AVG usw., angewendet aufcolumn2der Wert von.
  • table_name: Die Tabelle, aus der Daten abgerufen werden.
  • GROUP BY column1: Gemäßcolumn1Gruppieren Sie die Daten basierend auf den Werten der Spalte.
  • HAVING condition: Eine Bedingung, die zum Filtern der gruppierten Ergebnisse verwendet wird. Nur Gruppen, die die Bedingung erfüllen, werden in die Ergebnismenge aufgenommen.

Demo-Datenbank

In diesem Tutorial verwenden wir die Beispieldatenbank EXAMPLE.

Das Folgende sind Daten, die aus der Tabelle "Websites" ausgewählt wurden:

+----+--------------+---------------------------+-------+---------+
| id | name         | url                       | alexa | country |
+----+--------------+---------------------------+-------+---------+
| 1  | Google       | https://www.google.cm/    | 1     | USA     |
| 2  | 淘宝          | https://www.taobao.com/   | 13    | CN      |
| 3  | Example      | http://www.example.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     |
+----+---------------+---------------------------+-------+---------+

Im Folgenden sind die Daten aus der Website-Zugriffslogtabelle "access_log" aufgeführt:

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-Beispiel

Jetzt wollen wir Websites finden, deren Gesamtzahl der Besuche größer als 200 ist.

Wir verwenden die folgende SQL-Anweisung:

Beispiel

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;

Die Ausführung des obigen SQL erzeugt die folgende Ausgabe:

Jetzt wollen wir Websites finden, deren Gesamtzahl der Besuche größer als 200 und deren Alexa-Ranking kleiner als 200 ist.

Wir fügen der SQL-Anweisung eine gewöhnliche WHERE-Klausel hinzu:

Beispiel

SELECT Websites.name, SUM(access_log.count) AS nums FROM Websites INNER JOIN access_log ON Websites.id=access_log.site_id WHERE Websites.alexa < 200 GROUP BY Websites.name HAVING SUM(access_log.count) > 200;

Die Ausführung des obigen SQL erzeugt die folgende Ausgabe:

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