on与where、group by的使用技巧

分组查询用于按组聚合数据，并通过统计函数计算组内的统计值。WHERE 子句用于过滤数据，而 GROUP BY 子句用于按特定列分组数据。HAVING 子句用于过滤分组后的数据。 WHERE 子句从原始数据中筛选出符合条件的行。GROUP BY 子句将数据行分组到指定的组中。统计函数对每个组计算统计值。HAVING 子句过滤掉不满足条件的分组。

SQL分组查询子句对比 三个子句在分组查询中扮演着不同的角色，协同完成数据筛选和分组统计： | 子句 | 作用 | 执行顺序 ||---|---|---|| WHERE | 从原始数据集中筛选符合条件的行 | 在 GROUP BY 之前执行 || GROUP BY | 将筛选后的数据行按照指定列分组 | 在 WHERE 之后，HAVING 之前执行 || HAVING | 对分组后的结果集进行筛选，去除不符合条件的组 | 在 GROUP BY 之后执行 | 简单来说: WHERE: 像过滤器，在分组前剔除不需要的行。 GROUP BY: 像分类器，将数据按指定列分成不同组别。 HAVING: 像组过滤器，筛选符合条件的组。

order_by_、group_by_、having在SQL查询中的应用有着各自独特的作用和局限性。order_by用于排序返回结果集，group_by用于按列分组汇总数据，having用于筛选group_by分组后的结果。它们在SQL查询语句中扮演不同但关键的角色，深入理解它们的使用可以提升数据查询的效率和准确性。

避免使用HAVING子句，HAVING只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤。这一处理需要排序和总计等操作。如果能通过WHERE子句限制记录的数目，便能减少这方面的开销。低效示例:SELECT REGION, AVG(LOG_SIZE) FROM LOCATIONGROUP BY REGIONHAVING REGION != 'SYDNEY' AND REGION != 'PERTH'高效示例:SELECT REGION, AVG(LOG_SIZE) FROM LOCATIONWHERE REGION != 'SYDNEY' AND REGION != 'PERTH'GROUP BY REGION

在 SQL Server 中，**GROUP BY** 子句是一个非常重要的功能，用于对数据进行分组，以便我们可以对每个组执行聚合函数，如 COUNT, SUM, AVG, MAX, 和 MIN 等。以下是结合 **GROUP BY** 和分页的示例： WITH CTE AS ( SELECT column1, column2, aggregate_function(column), ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY some_column) AS RowNum FROM table_name GROUP BY column1, column2 ) SELECT column1, column2, aggregate_function(column) FROM CTE WHERE RowNum BETWEEN start_row AND end_row; 在这个示例中，我们首先创建了一个名为 CTE 的公共表表达式，使用 ROW_NUMBER() 函数为每行分配一个唯一的行号。然后，在主查询中，根据需要的页码选择特定范围的行。假设你想获取第10页，每页显示10条记录，可以设置 start_row 和 end_row 为相应的值。

这是一个简单的示例，我自己用到了，因此我进行了研究。

WHERE子句在SQL Server 2000中用于条件表达式和关系表达式，包括等于、不等于、大于、小于等操作符的运用。

在MySQL中，GROUP_CONCAT函数是一种非常实用的聚合函数，其主要功能是将同一分组内的多个数值连接成一个字符串。这种功能在数据汇总和列表创建等场景中非常有用。

从浅入深，通过简明的示例启发读者，帮助他们深入理解having和group by在SQL中的应用。技术进步引领下，人工智能正逐步成为教育界的关键参与者。