Стаття SQL HAVING - Запит SQL HAVING із синтаксисом та прикладом

Вступ до пункту SQL HAVING

Найголовніше питання, яке виникає на увазі, - що це за стаття HAVING? Добре, пункт HAVING використовується для фільтрації результатів із запиту SQL із сукупними функціями. Щоб зрозуміти простою англійською мовою, командуючий аналізатор SQL "Hey SQL, з нашої таблиці даних про клієнтів", приносить мені імена країн, що мають більше 1 мільйона клієнтів ".

Зачекайте, саме це робить ДЕРЖАВНИЙ ЗАКЛАД, чи не так? Так, це дуже схоже на те, як діє пункт WHERE, але з невеликою різницею. Становище WHERE не працює із сукупними функціями.

Тепер, щоб трохи резюмувати сукупні функції, це функції, які приймають кілька рядків як вхідні дані і дають більш оброблений результат. Кілька прикладів - Count (), Sum (), Min (), Max (), Avg () etc.

Чому ТАКІ, а не де?

Ми бачимо, що пропозиції HAVING і WHERE виконують дуже схоже завдання для фільтрації результатів. Тоді в чому була потреба в пункті HAVING? Чому пункт WHERE не може використовуватися для сукупних функцій?

Щоб відповісти на це, нам слід було б зрозуміти, як двигун SQL ставиться до двох пунктів. Стаття FROM у кожній команді SQL вказує двигуну, звідки слід читати рядки. Дані зберігаються на диску і забираються в пам'ять для обробки. Коли рядки читаються по черзі з диска в пам'ять, вони перевіряються на пункт WHERE. Рядки, які не відповідають пункту WHERE, не завантажуються в пам'ять. Таким чином, пропозиція WHERE оцінюється для кожного рядка, оскільки вони обробляються двигуном SQL.

Навпаки, пропозиція HAVING вводиться у світ лише після завантаження рядків у пам'ять. Завантажившись у пам'ять, функції сукупності виконують своє завдання по рядках, ВІДПОВІДАючи бажану умову.

Тепер, якби ми поставили пункт WHERE з сукупною функцією, такою як avg (), це заплутало б механізм SQL щодо того, включати рядок для обчислення середнього чи ні. По суті, ми би наказали двигуну не читати рядок, оскільки він не передав критерії avg () в пункті WHERE. Але ей, щоб визначити, пройшов він чи не вдався критерій розрахунку avg (), рядок потрібно прочитати в пам'яті. Стан глухого кута.

Синтаксис

SELECT FROM

ДЕ - необов’язково
GROUP BY - групує рядки для застосування сукупної функції
HAVING - сукупна функція в умові
СОРТУВАТИ ПО ; - визначити порядок сортування, необов'язково

Примітка - За допомогою пункту HAVING необхідний пункт GROUP BY. Це пояснюється тим, що для створення пропозиції потрібна група даних, щоб застосувати сукупну функцію та відфільтрувати результати.

Як працює пункт HAVING?

Давайте розберемося, як працює пункт HAVING в SQL.

Стаття HAVING завжди супроводжується пунктом GROUP BY. У пункті GROUP BY групуються дані, які відповідають певному критерію. Він має три фази - розділити, застосувати та об'єднати. Роздільна фаза розділяє рядки на групи. Фаза застосування застосовує деякі сукупні функції на групи даних. Комбінована фаза дає єдиний результат, поєднуючи групи з результатом сукупної функції.

Тепер, коли групи сформовані, на малюнок виходить пункт HAVING. Після цього пункт HAVING фільтрує групи, які не відповідають заданій умові.

SELECT Col_A, avg(Col_B) as Col_B FROM MyTable GROUP BY Col_A HAVING avg(Col_B)>30

Таким чином, у наведеному вище прикладі ми бачимо, що спочатку таблицю потрібно розділити на три групи на основі стовпця Col_A. Потім для груп застосовується функція сукупності для обчислення середнього значення Col_B. Це призводить до отримання одного рядка для кожної групи. Потім рядки поєднуються і фільтруються, виходячи з умови в пункті HAVING.

Приклад

Тепер давайте розглянемо приклад реального світу. Подумайте, у нас є наступна таблиця клієнтів та замовлення, які вони розмістили у нас.

CustomerID	Ім'я клієнта	Місто	Країна
1	Аня Даміан	Берлін	Німеччина
2	Денні Кокетт	México DF	Мексика
3	Елеонора Калнан	México DF	Мексика
4	Альберта Олбері	Лондон	Великобританія
5	Латиша Немхард	Luleå	Швеція
6	Мадален Бінг	Мангейм	Німеччина
7	Ребечка Бігл	Страсбург	Франція
8	Рожевий Тіппі	Мадрид	Іспанія
9	Ауді Хан	Марсель	Франція
10	Хільдегард Буроуз	Tsawassen	Канада
11	Корделл Датрембл	Лондон	Великобританія
12	Нора Рейна	Буенос-Айрес	Аргентина
13	Ursula Laforest	México DF	Мексика
14	Клоді Ніл	Берн	Швейцарія
15	Порція Є	Сан-Паулу	Бразилія
16	Ангіла Сегарра	Лондон	Великобританія
17	Ліз Векслер	Аахен	Німеччина
18	Нед Мендівіл	Нант	Франція
19	Сара Відаурі	Лондон	Великобританія
20	Тайна Навін	Грац	Австрія
21	Пура Рей	Сан-Паулу	Бразилія
22	Еріка Бярд	Мадрид	Іспанія
23	Джиммі Люк	Лілль	Франція
24	Шейла Байтінгтон	Брекке	Швеція
25	Крістіана Боден	Мюнхен	Німеччина
26	Ірина Нітта	Нант	Франція
27	Bryanna Alls	Торіно	Італія
28	Нора Пікен	Лісбоа	Португалія
29	Морія Стюарт	Барселона	Іспанія
30	Іделла Гарріотт	Севілья	Іспанія

OrderID	CustomerID	Дата замовлення
10254	14	11-07-1996
10258	20	17-07-1996
10259	13	18-07-1996
10263	20	23-07-1996
10264	24	24-07-1996
10265	7	25-07-1996
10267	25	29-07-1996
10278	5	12-08-1996
10280	5	14-08-1996
10289	11	26-08-1996
10290	15	27-08-1996
10297	7	04-09-1996
10303	30	11-09-1996
10308	2	18-09-1996
10311	18	20-09-1996
10326	8	10-10-1996
10327	24	11-10-1996
10328	28	14-10-1996
10331	9	16-10-1996
10337	25	24-10-1996
10340	9	29-10-1996
10342	25	30-10-1996
10347	21	06-11-1996
10351	20	11-11-1996
10352	28	12-11-1996
10355	4	15-11-1996
10360	7	22-11-1996
10362	9	25-11-1996
10363	17	26-11-1996
10364	19	26-11-1996
10365	3	27-11-1996
10366	29	28-11-1996
10368	20	29-11-1996
10370	14	03-12-1996
10378	24	10-12-1996
10382	20	13-12-1996
10383	4	16-12-1996
10384	5	16-12-1996
10386	21	18-12-1996
10389	10	20-12-1996
10390	20	23-12-1996
10391	17	23-12-1996
10396	25	27-12-1996
10400	19	01-01-1997
10402	20	01.01.1997
10403	20	01.01.1997
10408	23	01.01.1997
10410	10	10-01-1997
10411	10	10-01-1997
10414	21	14-01-1997
10422	27	22-01-1997
10426	29	27-01-1997
10430	20	30-01-1997
10431	10	30-01-1997
10434	24	02.02.1997
10435	16	02.02.1997
10436	7	02.02.1997
10442	20	11-02-1997

Тепер ми хочемо знати клієнтів, які країни розмістили разом 5 або більше замовлень. Це може бути один клієнт, який розмістив більше 5 замовлень або 5 клієнтів, що розміщують по 1 замовлення в кожному.

Для цього нам потрібно було б

Крок 1 : Об’єднайте дві таблиці

Крок 2. Згрупуйте клієнтів на основі їх країн

Крок 3: Порахуйте кількість замовлень для кожної групи

Крок 4: Фільтруйте результати за 5 і більше замовлень

Сформулюємо команду:

SELECT C.Country, COUNT(O.OrderId) as NumberOfOrders -- Step 1, 3 FROM Customers C -- Step 1 INNER JOIN Orders O on C.CustomerID = O.CustomerID -- Step 1 GROUP BY C.Country -- Step 2 HAVING COUNT(O.OrderId) >= 5 -- Step 4 ORDER BY COUNT(O.OrderId) DESC

Ось результати:

Країна	NumberOfOrders
Австрія	10
Франція	9
Швеція	7
Німеччина	6
Великобританія	6

Висновок - пункт SAV HAVING

Таким чином, ми побачили, яка мета пункту HAVING і як це працює. Важливо розібратися в основній роботі, інакше ви можете заплутатися в тому, чому пункт HAVING не дає бажаних результатів. Продовжуйте грати з різними таблицями, приєднуйтесь та поєднуючись разом із пунктом HAVING.