on与where、group by的使用技巧

想要通过 Oracle SQL 提升查询效率？试试使用WHERE子句吧！举个例子，你可以通过如下查询：SELECT employee_id, last_name, job_id, department_id FROM employees WHERE department_id = 90;来快速找出部门 ID 为 90 的员工信息。WHERE 子句不仅能过滤结果，还能让你的 SQL 查询更精准。比如，如果你需要获取指定部门的雇员名、工作 ID 和部门号，WHERE 子句就有用了。 挺，对吧？而且在实际开发中，WHERE 子句是常见的查询工具。你可以根据不同的条件，灵活组合使用，来高效筛选出你需要

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。 HAVI

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 RE

这是一个简单的示例，我自己用到了，因此我进行了研究。

Select 语句的组合技巧，用好了真能省不少事。AND和OR的用法你应该不陌生，但结合业务场景灵活使用，效果更。比如筛学生成绩，数学成绩 > 90 且 英语成绩 > 90，就可以用 AND 来搞定。如果只要一科优秀就行，那就换 OR，逻辑清晰，查询也快。 还挺适合你在做成绩或筛选数据时拿来就用。语法简单，写起来也顺手。记得字段别拼错，像数学成绩这种带中文的字段，最好数据库里用英文名，更稳。 嗯，原文里有个例子还不错： SELECT 学生姓名, 数学成绩, 音乐成绩, 英语成绩 FROM tb_StuScore03 WHERE 数学成绩 > 90 AND 英语成绩 > 90 如果你要查的是只要

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 )

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。