在前面的文章中，我们已经学习了如何使用 GROUP BY 对数据进行分组统计。例如计算每个用户的订单总金额、每种产品的销售数量等。
但有时候我们并不需要所有的分组结果，而是只想保留某些符合条件的组。这时候就要用到另一个非常重要的关键字 —— HAVING！
一、什么是 HAVING？
HAVING 是 SQL 中用于对 GROUP BY 分组后的结果进行条件过滤的关键字。
你可以把它理解为：“只留下满足我条件的数据组”。
⚠️ 注意：
WHERE是在分组前过滤原始数据；而HAVING是在分组后对聚合结果进行过滤。
二、基本语法
SELECT column1, aggregate_function(column2)
FROM table_name
GROUP BY column1
HAVING condition;
condition：是一个基于聚合函数的条件表达式。
四、示例讲解
假设我们有一个 orders 表，记录了用户购买的商品和金额：
表：orders
| order_id | user_id | product | amount |
|---|---|---|---|
| 1 | 1 | 手机 | 2999 |
| 2 | 1 | 耳机 | 499 |
| 3 | 2 | 鼠标 | 199 |
| 4 | 2 | 键盘 | 399 |
| 5 | 3 | 显示器 | 899 |
示例1：筛选出订单总额大于 1000 的用户
SELECT user_id, SUM(amount) AS total_amount
FROM orders
GROUP BY user_id
HAVING total_amount > 1000;
结果：
| user_id | total_amount |
|---|---|
| 1 | 3498 |
只有张三的总金额超过了1000元，所以他是唯一一个被保留的结果。
示例2：筛选出订单数大于等于 2 的用户
SELECT user_id, COUNT(*) AS order_count
FROM orders
GROUP BY user_id
HAVING order_count >= 2;
结果：
| user_id | order_count |
|---|---|
| 1 | 2 |
| 2 | 2 |
这两个用户各下了至少两个订单。
示例3：结合 WHERE 和 HAVING 使用
-- 先筛选出金额大于 200 的订单，再按用户分组并筛选出总金额大于 500 的用户
SELECT user_id, SUM(amount) AS total
FROM orders
WHERE amount > 200
GROUP BY user_id
HAVING total > 500;
结果：
| user_id | total |
|---|---|
| 1 | 3498 |
| 2 | 598 |
| 3 | 899 |
这里先通过 WHERE 筛选掉小于200元的订单，再进行分组统计，并最终保留总金额超过500元的用户。
注意
| 对比项 | WHERE | HAVING |
|---|---|---|
| 作用时机 | 在分组前过滤原始数据 | 在分组后过滤聚合结果 |
| 支持字段 | 原始表中的列 | 聚合函数或别名 |
| 是否必须配合 GROUP BY 使用 | 否 | 是 |
四、总结对比表
| 场景 | 使用方式 |
|---|---|
| 分组后筛选总金额大于 X | HAVING SUM(amount) > X |
| 分组后筛选订单数量 | HAVING COUNT(*) >= N |
| 分组后筛选平均值 | HAVING AVG(score) > 80 |
| 分组后筛选最大/最小值 | HAVING MAX(value) > 1000 |
| 分组后筛选特定聚合结果 | HAVING MIN(price) < 50 |
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