数据库查询语句 HAVING的用法 HAVING语句通常与GROUP BY子句及聚集函数COUNT，AVG，SUM，MAX，MIN语句联合使用，用来过滤由GROUP BY语句返回的记录集，通常跟在GROUP...where子句后边是指定行所对应的条件，并且不能含有聚集函数，而HAVING后边是指定组所对应的条件，可以含有聚合函数。HAVING语句的存在弥补了WHERE关键字不能与聚集函数联合使用的不足。...聚合/聚集函数： COUNT（*）统计元组个数 COUNT（[ DISTINCTIALL]）统计列中值的个数 SUM（[ DISTINCT JALLI）计算一列值的总和（此列必须是数值型...SELECT Class SUM(grade) FROM department GROUP BY Class HAVING SUM(grade)> 75 含有HAVING子句的SQL语句执行顺序如下...注： having 子句中的元素必须出现在select列表中。
结论: count(*)>count(1)>count(主键id)>count(字段) 原因: count(*)单独做过优化,只扫描普通索引树,并且不会取值,按行累加 count(1)遍历表放一个数字“...1”进去,判断是不可能为空的,按行累加 count(主键id)遍历表,解析数据把id值取出来,按行累加 count(字段)遍历表,解析数据,判断是否为null,按行累加,如果不是索引的更慢 引擎差异:...innodb表引擎的都要遍历表,因为存在事务下的mvcc机制的原因 myisam引擎的count(*)直接存储了值,不需要遍历直接取值所以最快
Having是一个过滤声明，是在查询返回结果集以后对查询结果进行的过滤操作，在Having中可以使用聚合函数。...在查询过程中聚合语句(sum,min,max,avg,count)要比having子句优先执行。而where子句在查询过程中执行优先级高于聚合语句。 下面用一个例子进一步说明问题。...此时只能使用 having ，而不能使用 where 。...一来，我们要使用聚合语句 avg ；二来，我们要对聚合后的结果进行筛选（ average > 3000 ），因此使用 where 会被告知 sql 有误。...例2：要查询每个部门工资大于3000的员工个数 sql语句应为： select deparment, count(*) as c from salary_info where salary >
mysql having语句的使用 说明 1、用于过滤group by语句返回的记录表，通常与group by联合使用。...2、having语句的存在，弥补了where关键词无法与聚合函数联合使用的不足。 如果select只有函数栏，就不需要group by子句。...实例 select playerno, sum(amount) from penalties group by playerno having sum(amount) >= all (select... sum(amount) from penalties group by playerno ); 以上就是mysql having语句的使用，希望对大家有所帮助。
方法一： 思路：使用group by分组，再用count计算每组的个数，最后用having比较计算后的值大于1的数据。 ...select PRODUCT_CODE from TM_CIS_REQ_PRD_HIS_COUNT group by PRODUCT_CODE,CREDIT_ORG_CODE...,REQ_DATE having count(REQ_DATE)>1 方法二： 思路：使用group by分组，再用count计算每组的个数，放到临时表...dd中，最后用where筛选出大于1的 select PRODUCT_CODE from (select count(REQ_DATE) as product from TM_CIS_REQ_PRD_HIS_COUNT
测试必备的Mysql常用sql语句系列 https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1683347.html 前言 having关键字对group by分组后的数据进行过滤...having支持where的所有操作符和语法 where 和 having 的一些差异性 where having 不可以使用聚合函数 可以使用聚合函数 数据 group by 前过滤 数据 group...by 后过滤 查询条件中不可以使用字段别名 查询条件中可以使用字段别名 用于过滤数据行 用于过滤分组后的结果集 根据数据表的字段直接过滤 根据已查询出的字段进行过滤 having 的语法格式 HAVING...by age having department = "seewo"; ?...(username) from yyTest where sex = "1" group by department having department = "seewo" ?
如要获取 result = '1' 的数量 COUNT( CASE WHEN result = '1' THEN result END ) SELECT * FROM ( SELECT...batchNo, serviceId, result, projectId, sum(passCount) AS passCount, COUNT( CASE WHEN result = '1' THEN...result END ) AS quality, COUNT( CASE WHEN (result = '2' OR result = '0') THEN result END ) AS type,...COUNT( CASE WHEN result = '2' THEN result END ) AS qualityTime, COUNT( CASE WHEN result = '0' THEN result...END ) AS qualityName, COUNT(questionId) AS questionId, sum(auditCount) AS auditCount, auditTime, id,
---- count(id) InnoDB引擎会遍历整张表，把每一行行的id值全部取出来，返回给server层，server层拿到id后，判断是不可能为空的，就按行累加。...count(1) InnoDB引擎遍历整张表，但不取值，server层对于返回的每一行，放一个数字 1 进去，判断是不可能为空的，累计增加。...count(字段) 1.如果这个字段是定义为not null的话，一行行地从记录里面读出这个字段，判断不能为null，按行累加 2.如果这个字段定义允许为null的话，判断到有可能是...count(*) 不会把全部的字段取出来，而是做专门的优化，不取值，count(*)肯定不是null，按行累加。...总结：count(*)>count(1)>count(id)>count(字段)
本篇文章是修订版，旧文存在一点问题 上一章阿常给大家讲了MySQL 分组函数，今天我们讲 MySQL HAVING 子句。 HAVING 子句用来筛选分组后的各组数据。...一、HAVING 语法 SELECT 列名, 聚合函数(列名) FROM 表名 WHERE 条件表达式 GROUP BY 列表 HAVING 聚合函数(列名) operator value; 二、数据库实例...sum(score.score)> 200; 执行以上 SQL 语句，可得到如下结果集： 二）加 WHERE 子句 统计总成绩大于 200分、并且国籍是中国的学生记录： SELECT student_id...score INNER JOIN student ON score.student_id=student.ID WHERE score.country = 'CN' GROUP BY student_id HAVING...sum(score.score)> 200; 执行以上 SQL 语句，可得到如下结果集： 到此，《MySQL HAVING子句》就讲完啦，下节课阿常讲《MySQL ROUND()函数》。
HAVING和WHERE HAVING和WHERE的差别也是与限制条件起作用时机有关，HAVING是在聚集函数计算结果出来之后筛选结果，查询结果仅仅返回符合条件的分组，HAVING不能单独出现...；而WHERE是在计算之前筛选结果，假设聚集函数使用WHERE，那么聚集函数仅仅计算满足WHERE子句限制条件的数据,比如： SELECT COUNT(id) FROM db_equip WHERE...tb_equip_type = ‘2’; Count计算的结果是首先筛选设备类型为2的的设备，然后统计设备类型为2类型的数量。...2） 由于WHERE在聚集函数之前筛选数据，HAVING在计算之后筛选分组，因此WHERE的查询速度要比HAVING的查询速度快。 3....，进行计算分组之后，通过HAVING限制语句筛选分组，返回结果是满足HAVING子句限制的分组。
“Having”是一个过滤声明，用来对返回的结果集进行过滤操作，在Having中可以使用聚合函数。 聚合函数 在SQL中，有一类函数能够作用于多条记录，如sum，count，max，avg等。...Where和Having 显示每个地区的总人口数和总面积 select region, sum(population), sum(area) from t_country group by region...根据总人口数筛选面积 SELECT region, SUM(population), SUM(area) FROM bbc GROUP BY region HAVING SUM(population)...> 1000000 要根据结果（总人口数）筛选分组数据where语句就做不到了。...需要用having筛选各组数据 注意 可以根据聚合结果排序，order by语句要加载having后面。 *having语句一定要跟group by联用。
当项目里面使用paginate()函数进行分页，并且使用了distinct函数进行去重 这个时候自动查询的count语句并没有增加distinct语句 需要指定好字段，这样就可以解决这个问题了 例如 -
办公用品 | 圆珠笔 | 100 衣服 | 运动T恤 | 4000 如果我想把商品按照1000元以下，1000-3000, 3000 以上分为三个档次显示出来，正确的语句是...1 ELSE 0 END)AS high FROM TEST; 得出结果 low | mid | high -----+-----+------ 5 | 1 | 2 当把上述语句的...sum换成count时，得出结果： low | mid | high -----+-----+------ 8 | 8 | 8 如果只是用列来显示，SELECT COUNT...三个case语句效果相同，其实就是类似于增加一个字段，这个字段，满足条件的为1，不满足的是0，这样sum的效果，就是将所有的1加起来，也就是所有满足条件的记录个数。...而count，会不管是1还是0，都会统计，这样怎么算都是总条目数8个。
(1),count(*),count(字段)区别 count(1)和count(*) 作用 都是检索表中所有记录行的数目，不论其是否包含null值 区别 count(1)比count(*)效率高 二 ....count(字段)与count(1)和count(*)的区别 count(字段)的作用是检索表中的这个字段的非空行数，不统计这个字段值为null的记录 任何情况下SELECT COUNT(1) FROM...WHERE COL2 = ‘value’ 的出现 如果表没有主键，那么count（1）比count（*）快 如果有主键，那么count（主键，联合主键）比count（*）快 如果表只有一个字段，count...（*）最快 count(1)跟count(主键)一样，只扫描主键。...count(*)跟count(非主键)一样，扫描整个表 明显前者更快一些。
count(列名)、 count(常量)、 count(*)区别 开发过程中总是纠结于count时到底是用count(列名)、 count(常量)、 count(*)其中的哪个，用哪个统计数据的效率会高些...但是，InnoDB还是针对COUNT(*)语句做了些优化的。 在InnoDB中，使用COUNT(*)查询行数的时候，不可避免的要进行扫表了，那么，就可以在扫表过程中下功夫来优化效率了。...从MySQL 8.0.13开始，针对InnoDB的SELECT COUNT(*) FROM tbl_name语句，确实在扫表的过程中做了一些优化。...前提是查询语句中不包含WHERE或GROUP BY等条件。...至此，我们介绍完了MySQL数据库对于COUNT(*)的优化，这些优化的前提都是查询语句中不包含WHERE以及GROUP BY条件。
执行效率上： 列名为主键，count(列名)会比count(1)快 （待商榷） 列名不为主键，count(1)会比count(列名)快 （确定） 如果表多个列并且没有主键，则 count（1） 的执行效率优于...count（*） （待商榷） 如果有主键，则 select count（主键）的执行效率是最优的 （待商榷） 如果表只有一个字段，则 select count（*）最优。...， 无条件查询情况下 可以得到结论 count(主键） count(*) count(1) 效率远高于 count(非主键列） count(*） count(1), count(列,主键)...执行计划基本上是一样的 count(列名（非主键）） 比如 count*name 的执行计划 type = All 是进行的全表扫描，而count(*） count(1), count(列,主键)...COUNT(1)只有在第一列被定义为NOT NULL时才进行与COUNT(*)相同的优化
所以，count(*)、count(1)和count(主键 id) 都表示返回满足条件的结果集的总行数；而 count(字段），则表示返回满足条件的数据行里面，参数“字段”不为 NULL 的总个数。...注意：count(1)执行速度比count(主键 id)快的原因：从引擎返回 id 会涉及到解析数据行，以及拷贝字段值的操作。 count(*) MySQL 执行count(*)在优化器做了专门优化。...看到这里，你会说优化器就不能自己判断一下吗，主键 id 肯定是非空的，为什么不能按照 count(*) 来处理，多么简单的优化。当然 MySQL 专门针对这个语句进行优化也不是不可以。...但是这种需要专门优化的情况太多了，而且 MySQL 已经优化过 count(*) 了，你直接使用这种语句就可以了。...性能对比结论 count(可空字段) < count(非空字段) = count(主键 id) < count(1) ≈ count(*) 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn
所以，count(*)、count(1)和count(主键 id) 都表示返回满足条件的结果集的总行数；而 count(字段），则表示返回满足条件的数据行里面，参数“字段”不为 NULL 的总个数。...注意：count(1)执行速度比count(主键 id)快的原因：从引擎返回 id 会涉及到解析数据行，以及拷贝字段值的操作。 count(*) MySQL 执行count(*)在优化器做了专门优化。...看到这里，你会说优化器就不能自己判断一下吗，主键 id 肯定是非空的，为什么不能按照 count(*) 来处理，多么简单的优化。当然 MySQL 专门针对这个语句进行优化也不是不可以。...但是这种需要专门优化的情况太多了，而且 MySQL 已经优化过 count(*) 了，你直接使用这种语句就可以了。...性能对比结论 count(可空字段) < count(非空字段) = count(主键 id) < count(1) ≈ count(*)
这篇文章主要介绍了MySQL中无GROUP BY情况下直接使用HAVING语句的问题探究,同时探究了该情况下MAX与MIN功能的使用情况,需要的朋友可以参考下： 今天有同学给我反应，有一张表，id是主键...，这样的写法可以返回一条记录： “SELECT * FROM t HAVING id=MIN(id);” 但是只是把MIN换成MAX，这样返回就是空了： “SELECT * FROM t HAVING...旁白 一般来说，HAVING子句是配合GROUP BY使用的，单独使用HAVING本身是不符合规范的， 但是MySQL会做一个重写，加上一个GROUP BY NULL，”SELECT * FROM...t HAVING id=MIN(id)”会被重写为”SELECT * FROM t GROUP BY NULL HAVING id=MIN(id)”，这样语法就符合规范了。...HAVING id=MAX(id)”本质上是”SELECT * FROM t HAVING id=3″，当然没有返回记录，这就是问题的根源。
难道 count(1) 的性能就比 count(*) 要好吗？...count(1) 和 count() 对比 当表的数据量大些时，对表作分析之后，使用 count(1)还要比使用 count(*)用时多了！...因为 count(*)自动会优化指定到那一个字段，所以没必要去 count(1)，用 count(*) sql会帮你完成优化的，因此：count(1) 和 count(*)基本没有差别！...总结 基于 MySQL 的 InnoDB 存储引擎，统计表的总记录数按照效率排序： count(字段) < count(主键id) < count(1)≈count(*) 效率最高是 count(*)，...执行效率上： 列名为主键， count(列名) 会比 count(1)快 列名不为主键， count(1) 会比 count(列名)快 如果表多个列并且没有主键，则 count(1) 的执行效率优于 count
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