好的，各位观众老爷们，欢迎来到今天的“SQL玄学之夜”！我是你们的老朋友，人称“Bug终结者”的程序猿老王。今天咱们不聊人生理想，就聊聊SQL里面两个让人又爱又恨的小妖精：GROUP BY 和 HAVING。
别看它们长得挺朴实，但用不好，那可是会让你半夜惊醒，冷汗直冒的罪魁祸首！今天，老王就带你们深入了解一下这两个家伙的高级用法，顺便传授一些独家秘笈，让你们在SQL的世界里，也能像吕布一样，所向披靡！
第一幕：GROUP BY 的风花雪月
首先，咱们来聊聊 GROUP BY。这家伙的作用很简单，就是把你的数据按照指定的列进行分组。想象一下，你有一堆水果，苹果、香蕉、梨子混在一起。GROUP BY 就像一个勤劳的小蜜蜂，把它们按照种类，分门别类地放好。
- 基础用法：简单粗暴的分组
最简单的用法，就是按照单个列进行分组。比如，你想统计一下每个城市有多少个用户：
SELECT city, COUNT(*) AS user_count
FROM users
GROUP BY city;这条SQL语句就像一个喇叭，对着数据库喊：“喂！把用户们按照城市分一下组，然后告诉我每个城市有多少人！”
- 进阶用法：多列分组，花样百出
当然，GROUP BY 并不满足于只按照一个列分组。它可以同时按照多个列进行分组，让你的数据更加精细。
比如，你想统计一下每个城市，不同性别的用户数量：
SELECT city, gender, COUNT(*) AS user_count
FROM users
GROUP BY city, gender;这条语句就像一个更高级的喇叭，喊道：“喂！把用户们先按照城市分组，然后在每个城市里，再按照性别分组，最后告诉我每个城市，每种性别有多少人！”
第二幕：HAVING 的爱恨情仇
GROUP BY 负责分组，那 HAVING 又是干什么的呢？HAVING 的作用，就是对分组后的结果进行筛选。注意，它只能用在 GROUP BY 之后，专门针对分组后的结果进行过滤。
你可以把 HAVING 想象成一个严厉的考官，它只允许符合条件的分组通过。
WHERE和HAVING的恩怨情仇：剪不断，理还乱
很多新手都会搞混 WHERE 和 HAVING。它们都是用来进行筛选的，但它们的作用对象不同。
WHERE是在分组之前进行筛选，针对的是原始数据。HAVING是在分组之后进行筛选，针对的是分组后的结果。
举个例子，你想找出用户数量超过100的城市：
SELECT city, COUNT(*) AS user_count
FROM users
GROUP BY city
HAVING COUNT(*) > 100;这条语句的意思是：“先按照城市分组，然后统计每个城市的用户数量，最后只保留用户数量超过100的城市。”
如果你用 WHERE 来实现这个需求，那可就麻烦了，因为 WHERE 不能直接使用聚合函数（比如 COUNT()）。
- 高级用法：
HAVING结合子查询，威力无穷
HAVING 还可以结合子查询，实现更复杂的筛选逻辑。
比如，你想找出平均年龄大于所有城市平均年龄的城市：
SELECT city, AVG(age) AS avg_age
FROM users
GROUP BY city
HAVING AVG(age) > (SELECT AVG(age) FROM users);这条语句的意思是：“先按照城市分组，然后计算每个城市的平均年龄，最后只保留平均年龄大于所有城市平均年龄的城市。”
第三幕：优化秘笈，决胜千里
掌握了 GROUP BY 和 HAVING 的基本用法，还远远不够。想要在SQL的世界里叱咤风云，还需要掌握一些优化秘笈。
- 秘笈一：能用
WHERE就不用HAVING
记住，WHERE 的效率通常比 HAVING 高。所以，如果你的筛选条件可以在分组之前进行，那就尽量使用 WHERE。
- 秘笈二：索引是王道
在 GROUP BY 和 HAVING 中使用的列，最好建立索引。这样可以大大提高查询效率。
- 秘笈三：避免不必要的计算
尽量避免在 GROUP BY 和 HAVING 中进行复杂的计算。如果可以，先把计算结果存储到一个临时表中，然后再进行分组和筛选。
- 秘笈四：合理使用子查询
子查询虽然强大，但也会影响查询效率。所以，要尽量避免使用复杂的子查询。如果可以，可以使用连接（JOIN）来代替子查询。
第四幕：实战演练，手到擒来
光说不练假把式，接下来咱们来做一些实战演练，巩固一下今天所学的知识。
案例一：找出每个月销售额最高的商品
假设你有一个销售记录表 sales，包含以下字段：
product_id：商品IDsale_date：销售日期sale_amount：销售额
现在，你想找出每个月销售额最高的商品。
SELECT
DATE_FORMAT(sale_date, '%Y-%m') AS sale_month,
product_id,
MAX(sale_amount) AS max_sale_amount
FROM sales
GROUP BY sale_month
HAVING max_sale_amount = (
SELECT MAX(sale_amount)
FROM sales AS s2
WHERE DATE_FORMAT(s2.sale_date, '%Y-%m') = sale_month
);案例二：找出购买了所有商品的客户
假设你有一个客户表 customers，包含以下字段：
customer_id：客户ID
还有一个订单表 orders，包含以下字段：
customer_id：客户IDproduct_id：商品ID
现在，你想找出购买了所有商品的客户。
SELECT c.customer_id
FROM customers c
JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id
GROUP BY c.customer_id
HAVING COUNT(DISTINCT o.product_id) = (SELECT COUNT(*) FROM (SELECT DISTINCT product_id FROM orders) AS distinct_products);第五幕：总结与升华
好了，各位观众老爷们，今天的“SQL玄学之夜”就到这里告一段落了。希望通过今天的讲解，你们对 GROUP BY 和 HAVING 有了更深入的了解。
记住，GROUP BY 和 HAVING 就像一对双胞胎，它们总是形影不离。掌握了它们，你就可以在SQL的世界里，自由驰骋，无所不能！
最后，送给大家一句老王的心得：SQL之路，漫漫修远兮，吾将上下而求索！
希望大家多多练习，早日成为SQL大神！咱们下期再见！👋
表格总结：WHERE vs HAVING
| 特性 | WHERE |
HAVING |
|---|---|---|
| 作用对象 | 原始数据 | 分组后的结果 |
| 使用位置 | GROUP BY 之前 |
GROUP BY 之后 |
| 能否使用聚合函数 | 不能 | 可以 |
| 效率 | 通常更高 | 通常较低 |
| 适用场景 | 在分组之前进行筛选，过滤原始数据。 | 在分组之后进行筛选，过滤分组后的结果。 |
| 举例 | 筛选年龄大于18岁的用户。 | 筛选平均年龄大于25岁的城市。 |
表情包时间：
- 当你写出一条完美的SQL语句时：😎
- 当你遇到复杂的
GROUP BY和HAVING时：🤯 - 当你成功优化了SQL查询时：🥳
- 当你发现SQL语句跑了半天还没结果时：😫
希望这些能帮助大家更好地理解和应用 GROUP BY 和 HAVING。记住，实践是检验真理的唯一标准！多写多练，才能真正掌握SQL的精髓。 祝大家编程愉快！