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一、MySQL 的 HAVING 是干什么的？
1. 焦点定义
- HAVING：
- HAVING 是 SQL 中用于对分组后的结果举行筛选的关键字。
- 它通常与 GROUP BY 共同利用，用于过滤聚合函数（如 COUNT、SUM、AVG 等）的结果。
二、利用场景
1. 常见利用场景
- 分组统计后筛选：
- 在分组的基础上筛选符合条件的数据（如订单数目大于 1 的用户）。
- 业务分析：
- 统计并筛选出满意特定条件的分组数据（如贩卖额凌驾一定阈值的地域）。
- 异常检测：
- 检测分组后的异常数据（如某类商品的库存低于安全线）。
- 报表天生：
三、底层原理
1. HAVING 的工作机制
- 作用：
- 原理：
- 分组操作：
- 聚合计算：
- 条件筛选：
- 实行操持优化：
- MySQL 剖析查询并天生实行操持，选择最优的索引和扫描方式。
2. 具体步骤
- 剖析查询：
- MySQL 剖析 SQL 查询语句，辨认 SELECT、FROM、GROUP BY 和 HAVING 子句。
- 分组操作：
- 聚合计算：
- 条件筛选：
- 返回结果：
四、流程图与概念图
1. 流程图
- 开始
- ↓
- 解析 SQL 查询
- ↓
- 分组数据（GROUP BY）
- ↓
- 聚合计算（COUNT/SUM/AVG）
- ↓
- 条件筛选（HAVING）
- ↓
- 返回结果
- ↓
- 结束
- +-------------------+
- | 数据表 |
- +-------------------+
- ↓
- +-------------------+
- | 分组操作 |
- +-------------------+
- ↓
- +-------------------+
- | 聚合计算 |
- +-------------------+
- ↓
- +-------------------+
- | 条件筛选 |
- +-------------------+
- ↓
- +-------------------+
- | 结果返回 |
- +-------------------+
- +-----------------------+
- | GroupedQueryHandler |
- +-----------------------+
- | + filterWithHaving() |
- +-----------------------+
- MySQL HAVING
- ├── 使用场景
- │ ├── 分组统计后筛选
- │ ├── 业务分析
- │ ├── 异常检测
- │ └── 报表生成
- ├── 底层原理
- │ ├── 分组操作
- │ ├── 聚合计算
- │ ├── 条件筛选
- │ └── 执行计划优化
- └── 具体步骤
- ├── 解析查询
- ├── 分组操作
- ├── 聚合计算
- ├── 条件筛选
- └── 返回结果
五、具体的完整 MySQL 实例代码
以下是一个完整的 MySQL 示例代码，展示怎样利用 HAVING 举行分组筛选。
1. 创建示例表
- -- 创建订单表
- CREATE TABLE orders (
- order_id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
- user_id INT, -- 用户 ID
- amount DECIMAL(10, 2), -- 订单金额
- order_date DATE -- 订单日期
- );
- -- 插入测试数据
- INSERT INTO orders (user_id, amount, order_date) VALUES
- (1, 100.00, '2023-10-01'),
- (1, 200.00, '2023-10-02'),
- (2, 150.00, '2023-10-01'),
- (3, 300.00, '2023-10-01'),
- (3, 250.00, '2023-10-03'),
- (3, 400.00, '2023-10-05');
- orders 表包含订单 ID、用户 ID、订单金额和订单日期。
- 插入了多个用户的订单数据，其中部分用户有多条订单记录。
2. 利用 HAVING 查询
- -- 查询总订单金额大于 500 的用户
- SELECT
- user_id, -- 用户 ID
- SUM(amount) AS total_amount -- 统计总订单金额
- FROM
- orders -- 数据来源表
- GROUP BY
- user_id -- 按用户 ID 分组
- HAVING
- SUM(amount) > 500; -- 筛选总订单金额大于 500 的用户
- GROUP BY user_id：将数据按 user_id 分组。
- SUM(amount)：统计每组的订单总金额。
- HAVING SUM(amount) > 500：筛选总订单金额大于 500 的用户。
3. 查询结果
假设插入的数据如下：
order_iduser_idamountorder_date11100.002023-10-0121200.002023-10-0232150.002023-10-0143300.002023-10-0153250.002023-10-0363400.002023-10-05 实行查询后，结果如下：
user_idtotal_amount3950.00 注释：
- 用户 3 的总订单金额为 950.00，满意条件。
- 用户 1 和用户 2 的总订单金额分别为 300.00 和 150.00，不满意条件。
六、总结
1. 为什么需要 HAVING？
- 分组统计后筛选：
- 业务分析：
- 异常检测：
- 报表天生：
2. 底层原理总结
3. 留意事项
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