MySQL第六讲·where和having的异同？-CSDN博客
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面试常考where与having有什么不同
我们在进行查询的时候经常需要按照条件对查询结果进行筛选这就要用到条件语句where和having了。
where是直接对表中的字段进行限定来筛选结果having则需要跟分组关键字group by一起使用通过对分组字段或分组计算函数进行限定来筛选结果。虽然它们都是对查询进行限定却有着各自的特点和适用场景。很多时候我们会遇到2个都可以用的情况。一旦用错就容易出现执行效率低下、查询结果错误甚至是查询无法运行的情况。
一个实际查询需求
超市经营者提出要查单笔销售金额超过50元的商品。
我们来分析一下这个需求需要查询出一个商品记录集限定条件是单笔销售超过50元。这个时候我们就需要用到where 和 having了。
这个问题的条件很明确查询的结果也只有“商品”一个字段看起来挺容易实现的。
假设我们有一个商品信息表demo.goodsmaster里面有2种商品书和笔。
mysql> select *
-> from demo.goodsmaster;
+------------+---------+-----------+---------------+------+------------+
| itemnumber | barcode | goodsname | specification | unit | salesprice |
+------------+---------+-----------+---------------+------+------------+
| 1 | 0001 | 书 | | 本 | 89.00 |
| 2 | 0002 | 笔 | | 支 | 5.00 |
+------------+---------+-----------+---------------+------+------------+
2 rows in set (0.00 sec)
同时我们还有一个商品销售明细表demo.transactiondetails里面有4条销售记录
mysql> select *
-> from demo.transactiondetails;
+---------------+------------+----------+-------+------------+
| transactionid | itemnumber | quantity | price | salesvalue |
+---------------+------------+----------+-------+------------+
| 1 | 1 | 1.000 | 89.00 | 89.00 |
| 1 | 2 | 2.000 | 5.00 | 10.00 |
| 2 | 1 | 2.000 | 89.00 | 178.00 |
| 3 | 2 | 10.000 | 5.00 | 50.00 |
+---------------+------------+----------+-------+------------+
4 rows in set (0.01 sec)
接下来我们分别用where和having尽心查询看看它们各自是如何查询的是否能够得到正确的结果。
首先用where关键字进行查询
mysql> select distinct b.goodsname
-> from demo.transactiondetails as a
-> join demo.goodsmaster as b
-> on (a.itemnumber=b.itemnumber)
-> where a.salesvalue > 50;
+-----------+
| goodsname |
+-----------+
| 书 |
+-----------+
1 row in set (0.00 sec)
接着使用having 关键字进行查询
mysql> select b.goodsname
-> from demo.transactiondetails as a
-> join demo.goodsmaster as b
-> on (a.itemnumber = b.itemnumber)
-> group by b.goodsname
-> having max(a.salesvalue) > 50;
+-----------+
| goodsname |
+-----------+
| 书 |
+-----------+
1 row in set (0.00 sec)
可以看到两次查询的结果是一样的那么这两种查询到底有什么区别那个更好呢要明白这个问题首先我们需要先学习where和having的执行过程。
where
我们先来分析一下刚才使用 where 条件的查询语句来看看 MySQL 是如何执行这个查询的。
首先MySQL 从数据表 demo.transactiondetails 中抽取满足条件“a.salesvalue>50”的记录
mysql> select *
-> from demo.transactiondetails as a
-> where a.salesvalue > 50;
+---------------+------------+----------+-------+------------+
| transactionid | itemnumber | quantity | price | salesvalue |
+---------------+------------+----------+-------+------------+
| 1 | 1 | 1.000 | 89.00 | 89.00 |
| 2 | 1 | 2.000 | 89.00 | 178.00 |
+---------------+------------+----------+-------+------------+
2 rows in set (0.00 sec)
为了获取到销售信息所对应的商品名称我们需要通过公共字段“itemnumber”与数据表 demo.goodsmaster 进行关联从 demo.goodsmaster 中获取商品名称
mysql> select
-> a.*, b.goodsname
-> from
-> demo.transactiondetails a
-> join
-> demo.goodsmaster b
-> on (a.itemnumber = b.itemnumber)
-> where
-> a.salesvalue > 50;
+---------------+------------+----------+-------+------------+-----------+
| transactionid | itemnumber | quantity | price | salesvalue | goodsname |
+---------------+------------+----------+-------+------------+-----------+
| 1 | 1 | 1.000 | 89.00 | 89.00 | 书 |
| 2 | 1 | 2.000 | 89.00 | 178.00 | 书 |
+---------------+------------+----------+-------+------------+-----------+
2 rows in set (0.00 sec)
这个时候如果查询商品名称就会出现两个重复的记录
mysql> select
-> b.goodsname
-> from
-> demo.transactiondetails as a
-> join
-> demo.goodsmaster as b on (a.itemnumber = b.itemnumber)
-> where
-> a.salesvalue > 50;
+-----------+
| goodsname |
+-----------+
| 书 |
| 书 |
+-----------+
2 rows in set (0.00 sec)
需要注意的是为了消除重复的语句这里我们需要用到一个关键字DISTINCT它的作用是返回唯一不同的值。比如DISTINCT 字段 1就表示返回所有字段 1 的不同的值。
下面我们尝试一下加上 DISTINCT 关键字的查询
mysql> select
-> distinct(b.goodsname) -- 返回唯一不同的值
-> from
-> demo.transactiondetails as a
-> join
-> demo.goodsmaster as b on (a.itemnumber = b.itemnumber)
-> where
-> a.salesvalue > 50;
+-----------+
| goodsname |
+-----------+
| 书 |
+-----------+
1 row in set (0.00 sec)
这样我们就得到了需要的结果单笔销售金额超过 50 元的商品就是“书”。
总之WHERE 关键字的特点是直接用表的字段对数据集进行筛选。如果需要通过关联查询从其他的表获取需要的信息那么执行的时候也是先通过 WHERE 条件进行筛选用筛选后的比较小的数据集进行连接。这样一来连接过程中占用的资源比较少执行效率也比较高。
having
讲完了where我们再说说having 是如何执行的。不过在这之前我们先来了解一下group by因为having不能单独使用必须要跟group by一起使用。
我们可以把group by 理解成对数据进行分组方便我们对组内的数据进行统计计算。
举个小例子来具体讲讲group by 如何使用以及如何在分组里面进行统计计算。
假设现在有一组销售数据我们需要从里面查询每天、每个收银员的销售数量和销售金额。我们通过以下的代码来查看一下数据的内容
mysql> select *
-> from demo.transactionhead;
+---------------+------------------+------------+---------------------+
| transactionid | transactionno | operatorid | transdate |
+---------------+------------------+------------+---------------------+
| 1 | 0120201201000001 | 1 | 2020-12-10 00:00:00 |
| 2 | 0120201202000001 | 2 | 2020-12-11 00:00:00 |
| 3 | 0120201202000002 | 2 | 2020-12-12 00:00:00 |
+---------------+------------------+------------+---------------------+
3 rows in set (0.00 sec)
mysql> select *
-> from demo.transactiondetails;
+---------------+------------+----------+-------+------------+
| transactionid | itemnumber | quantity | price | salesvalue |
+---------------+------------+----------+-------+------------+
| 1 | 1 | 1.000 | 89.00 | 89.00 |
| 1 | 2 | 2.000 | 5.00 | 10.00 |
| 2 | 1 | 2.000 | 89.00 | 178.00 |
| 3 | 2 | 10.000 | 5.00 | 50.00 |
+---------------+------------+----------+-------+------------+
4 rows in set (0.01 sec)
mysql> select *
-> from demo.operator;
+------------+----------+--------+--------------+-------------+---------+--------------------+--------+
| operatorid | branchid | workno | operatorname | phone | address | pid | duty |
+------------+----------+--------+--------------+-------------+---------+--------------------+--------+
| 1 | 1 | 001 | 张静 | 18612345678 | 北京 | 110392197501012332 | 店长 |
| 2 | 1 | 002 | 李强 | 13312345678 | 北京 | 110222199501012332 | 收银员 |
+------------+----------+--------+--------------+-------------+---------+--------------------+--------+
2 rows in set (0.01 sec)
mysql> select
-> a.transdate, -- 交易时间
-> c.operatorname,-- 操作员
-> d.goodsname, -- 商品名称
-> b.quantity, -- 销售数量
-> b.price, -- 价格
-> b.salesvalue -- 销售金额
-> from
-> demo.transactionhead as a
-> join
-> demo.transactiondetails as b on (a.transactionid = b.transactionid)
-> join
-> demo.operator as c on (a.operatorid = c.operatorid)
-> join
-> demo.goodsmaster as d on (b.itemnumber = d.itemnumber);
+---------------------+--------------+-----------+----------+-------+------------+
| transdate | operatorname | goodsname | quantity | price | salesvalue |
+---------------------+--------------+-----------+----------+-------+------------+
| 2020-12-10 00:00:00 | 张静 | 书 | 1.000 | 89.00 | 89.00 |
| 2020-12-10 00:00:00 | 张静 | 笔 | 2.000 | 5.00 | 10.00 |
| 2020-12-11 00:00:00 | 李强 | 书 | 2.000 | 89.00 | 178.00 |
| 2020-12-12 00:00:00 | 李强 | 笔 | 10.000 | 5.00 | 50.00 |
+---------------------+--------------+-----------+----------+-------+------------+
4 rows in set (0.00 sec)
如果我想看看每天的销售数量和销售金额可以按照一个字段transdate对数据进行分组和统计。
mysql> select
-> a.transdate,
-> sum(b.quantity), -- 统计分组的总计销售数量
-> sum(b.salesvalue) -- 统计分组的总计销售金额
-> from
-> demo.transactionhead as a
-> join
-> demo.transactiondetails as b on (a.transactionid = b.transactionid)
-> group by a.transdate;
+---------------------+-----------------+-------------------+
| transdate | SUM(b.quantity) | SUM(b.salesvalue) |
+---------------------+-----------------+-------------------+
| 2020-12-10 00:00:00 | 3.000 | 99.00 |
| 2020-12-11 00:00:00 | 2.000 | 178.00 |
| 2020-12-12 00:00:00 | 10.000 | 50.00 |
+---------------------+-----------------+-------------------+
3 rows in set (0.00 sec)
如果想看看每天、每个收银员的销售数量和销售金额可以按照2个字段进行分组和统计分别是transdate和operatorname:
mysql> select
-> a.transdate,
-> c.operatorname,
-> sum(b.quantity), -- 数量求和
-> sum(b.salesvalue)-- 金额求和
-> from
-> demo.transactionhead as a
-> join
-> demo.transactiondetails as b on (a.transactionid = b.transactionid)
-> join
-> demo.operator as C on (a.operatorid = c.operatorid)
-> group by a.transdate , c.operatorname; -- 按照交易日期和操作员分组
+---------------------+--------------+-----------------+-------------------+
| transdate | operatorname | SUM(b.quantity) | SUM(b.salesvalue) |
+---------------------+--------------+-----------------+-------------------+
| 2020-12-10 00:00:00 | 张静 | 3.000 | 99.00 |
| 2020-12-11 00:00:00 | 李强 | 2.000 | 178.00 |
| 2020-12-12 00:00:00 | 李强 | 10.000 | 50.00 |
+---------------------+--------------+-----------------+-------------------+
3 rows in set (0.00 sec)
可以看到通过对销售数据按照交易日期和收银员进行分组再对组内数据进行求和统计就实现了对每天、每个收银员的销售数量和销售金额的查询。
好了知道了group by 的使用方法我们就来学习having。
回到开头的超市经营者的需求查询单笔销售金额超过 50 元的商品。现在我们来使用 having 来实现代码如下
mysql> select b.goodsname
-> from demo.transactiondetails as a
-> join demo.goodsmaster as b
-> on (a.itemnumber=b.itemnumber)
-> group by b.goodsname
-> having max(a.salesvalue) > 50;
+-----------+
| goodsname |
+-----------+
| 书 |
+-----------+
1 row in set (0.00 sec)
这种查询方式在MySQL里面分四步实现。
第一步把流水明细表和商品信息表通过公共字段itemnumber连接起来从两个表中获取数据
mysql> select
-> a.*, b.*
-> from
-> demo.transactiondetails a
-> join
-> demo.goodsmaster b on (a.itemnumber = b.itemnumber);
+---------------+------------+----------+-------+------------+------------+---------+-----------+---------------+------+------------+
| transactionid | itemnumber | quantity | price | salesvalue | itemnumber | barcode | goodsname | specification | unit | salesprice |
+---------------+------------+----------+-------+------------+------------+---------+-----------+---------------+------+------------+
| 1 | 1 | 1.000 | 89.00 | 89.00 | 1 | 0001 | 书 | NULL | 本 | 89.00 |
| 1 | 2 | 2.000 | 5.00 | 10.00 | 2 | 0002 | 笔 | NULL | 支 | 5.00 |
| 2 | 1 | 2.000 | 89.00 | 178.00 | 1 | 0001 | 书 | NULL | 本 | 89.00 |
| 3 | 2 | 10.000 | 5.00 | 50.00 | 2 | 0002 | 笔 | NULL | 支 | 5.00 |
+---------------+------------+----------+-------+------------+------------+---------+-----------+---------------+------+------------+
4 rows in set (0.00 sec)
查询的结果有点复杂为了方便理解对结果进行了分类并加了注释如下图所示
第二步把结果集按照商品名称进行分组分组的示意图如下所示
组一
组二
第三步对分组后的数据集进行筛选把组中字段salesvalue的最大值 >50 的组筛选出来结果如下
第四步返回商品名称。这是我们就得到了结果单笔销售金额超过50元的商品。
总结使用having的查询过程
首先我们需要把所有的信息都准备好包括从关联表中获取的信息对数据集进行分组形成一个包含所有需要的信息的数据集合。接着再通过having 条件筛选得到需要的数据。
怎么正确的使用where和having
首先我们需要知道它们的2个典型区别
第一个区别是如果需要通过连接从关联表中获取需要的数据where是先筛选后连接而having是先连接后筛选。
这一点就决定了在关联查询中where比having更高效。因为where可以先筛选用一个筛选后的较小的数据集和关联表进行连接这样占用的资源比较少执行效率也就比较高。having则需要先把结果集准备好也就是用未被筛选的数据集进行关联然后对这个大的数据集进行筛选这样占用的资源就比较多执行效率也比较低。
第二个区别是where可以直接使用表中的字段作为筛选条件但不能使用分组中的计算函数作为筛选条件having必须要与group by配合使用可以把分组计算的函数和分组字段作为筛选条件。
这也就决定了在需要对数据进行分组统计的时候having可以完成where不能完成的任务。这是因为在查询语法结构中where在group by 之前所以无法对分组结果进行筛选。having在group by之后可以使用分组字段和分组中的计算函数对分组的结果集进行筛选这个功能是where无法完成的。
举个例子假如超市经营者提出要查询是哪个收银员、在哪天卖了2单商品。这种必须先分组才能筛选的查询用where语句实现就比较难我们可能要分好几步通过把中间结果存储起来才能搞定但是用having就很轻松如下
mysql> select
-> a.transdate, c.operatorname
-> from
-> demo.transactionhead as a
-> join
-> demo.transactiondetails as b on (a.transactionid = b.transactionid)
-> join
-> demo.operator as c on (a.operatorid = c.operatorid)
-> group by a.transdate, c.operatorname
-> having count(*)=2; -- 销售了2单
+---------------------+--------------+
| transdate | operatorname |
+---------------------+--------------+
| 2020-12-10 00:00:00 | 张静 |
+---------------------+--------------+
1 row in set (0.01 sec)
where和having的优缺点
当然了where和having也可以一起配合使用包含分组统计函数的条件用having普通条件用where。这样我们就既利用了where条件的高效快速又发挥了having可以使用包含分组统计函数的查询条件的优点当数据量特别大的时候运行效率会有很大的差别。
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