通常都是取出前10條，按時間取前30條，按名稱、年齡、金額等數(shù)據(jù)表中有的字段的值進行篩選；也有可能篩選后數(shù)據(jù)還是比較多，會進行一個分頁處理。
這里where的作用就必不可少了！只要是表中存在的字段值類型，寫成布爾值結(jié)果的表達式即可，多條件與、或、非運算都可以。

可以說，項目中用到的SQL語句，99.9%都包含Where語句的，實用程度可想而知。

但是它卻有無法實現(xiàn)的一些功能，這時，having就要出場了~

having存在的意義

SQL語句中，如果需要計算總數(shù)、累加、求均值等聚合運算，并篩選出總數(shù)未達到或達到的部分集合

Where語句無法替代的，比如

在Where 中使用 Count時，異常報錯如下

圖片內(nèi)容翻譯: Where中不能出現(xiàn)聚合運算，只能寫到having或者select中

因此，可以這么說，having可以做到where做不到的效果

having的日常運用

通常有having的地方都有聚合運算，

having查重

SELECT
    CompanyName
FROM Company 
GROUP BY CompanyName 
HAVING count(1) > 1

having統(tǒng)計篩選：達到某一指標(biāo)的集合

例如：公司里2021年度總收入 < 120000 的員工篩選出來（然后漲工資~）

SELECT * FROM
Payroll
WHERE DATEPART(Year, CreateTime) = 2021
GROUP BY EmployeeId
HAVING SUM(Wages) < 120000

必須group by后使用

通過上面的兩個簡單例子，可以看出，having都是寫在group by后面

為什么是這樣呢？

首先，group by作用是將數(shù)據(jù)進行按條件分組，having的作用是對聚合計算操作后的數(shù)據(jù)進行篩選

因此，沒有前面的分組，也就沒辦法聚合計算了，那更沒有對聚合結(jié)果的篩選操作了

結(jié)論：having出現(xiàn)的地方，前面必須有g(shù)roup by,而反過來則不一定（有g(shù)roup by，不一定需要having...）

具體執(zhí)行順序的梳理

首先肯定是數(shù)據(jù)來源開始，數(shù)據(jù)都在數(shù)據(jù)庫中，對數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)進行篩選的是Where,那where肯定第一個執(zhí)行

把數(shù)據(jù)拿出來之后，直接比較？肯定不是，要按條件進行分類（即分組），最后才是聚合計算，having過濾的是聚合計算的結(jié)果。

換句話說，where查詢完數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)已經(jīng)到了設(shè)備的內(nèi)存當(dāng)中了，group by 和 having 都是在內(nèi)存中進行的！相當(dāng)于數(shù)據(jù)被篩選了兩次，計算了一次，這一次計算夾在兩次篩選之間，而計算前還有一次分組的過程。

這里也可以看出來，where和having都是過濾數(shù)據(jù)，前者是過濾數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)，后者是過濾聚合計算后的數(shù)據(jù)！