這是一條標(biāo)準(zhǔn)的查詢語句:

這是我們實(shí)際上SQL執(zhí)行順序：

我們先執(zhí)行from,join來確定表之間的連接關(guān)系，得到初步的數(shù)據(jù)

where對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行普通的初步的篩選

group by 分組

各組分別執(zhí)行having中的普通篩選或者聚合函數(shù)篩選。

然后把再根據(jù)我們要的數(shù)據(jù)進(jìn)行select，可以是普通字段查詢也可以是獲取聚合函數(shù)的查詢結(jié)果，如果是集合函數(shù)，select的查詢結(jié)果會(huì)新增一條字段

將查詢結(jié)果去重distinct

最后合并各組的查詢結(jié)果，按照order by的條件進(jìn)行排序

數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)過程

數(shù)據(jù)庫中的兩張表

from&join&where

用于確定我們要查詢的表的范圍，涉及哪些表。

選擇一張表，然后用join連接

from?table1?join?table2?on?table1.id=table2.id

選擇多張表，用where做關(guān)聯(lián)條件

from?table1,table2?where?table1.id=table2.id

我們會(huì)得到滿足關(guān)聯(lián)條件的兩張表的數(shù)據(jù)，不加關(guān)聯(lián)條件會(huì)出現(xiàn)笛卡爾積。

group by

按照我們的分組條件，將數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，但是不會(huì)篩選數(shù)據(jù)。

比如我們按照即id的奇偶分組

having&where

having中可以是普通條件的篩選，也能是聚合函數(shù)。而where只能是普通函數(shù)，一般情況下，有having可以不寫where，把where的篩選放在having里，SQL語句看上去更絲滑。

使用where再group by

先把不滿足where條件的數(shù)據(jù)刪除，再去分組

使用group by再having

先分組再刪除不滿足having條件的數(shù)據(jù)，這兩種方法有區(qū)別嗎，幾乎沒有！

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舉個(gè)例子：

100/2=50，此時(shí)我們把100拆分(10+10+10+10+10…)/2=5+5+5+…+5=50,只要篩選條件沒變，即便是分組了也得滿足篩選條件，所以where后group by 和group by再having是不影響結(jié)果的！

不同的是，having語法支持聚合函數(shù),其實(shí)having的意思就是針對(duì)每組的條件進(jìn)行篩選。我們之前看到了普通的篩選條件是不影響的，但是having還支持聚合函數(shù)，這是where無法實(shí)現(xiàn)的。

當(dāng)前數(shù)據(jù)分組情況

執(zhí)行having的篩選條件，可以使用聚合函數(shù)。篩選掉工資小于各組平均工資的having salary

select

分組結(jié)束之后，我們?cè)賵?zhí)行select語句，因?yàn)榫酆虾瘮?shù)是依賴于分組的，聚合函數(shù)會(huì)單獨(dú)新增一個(gè)查詢出來的字段，這里用紫色表示，這里我們兩個(gè)id重復(fù)了，我們就保留一個(gè)id，重復(fù)字段名需要指向來自哪張表，否則會(huì)出現(xiàn)唯一性問題。最后按照用戶名去重。

select?employee.id,distinct?name,salary,?avg(salary)

?

?

將各組having之后的數(shù)據(jù)再合并數(shù)據(jù)。

order by

最后我們執(zhí)行order by 將數(shù)據(jù)按照一定順序排序，比如這里按照id排序。如果此時(shí)有l(wèi)imit那么查詢到相應(yīng)的我們需要的記錄數(shù)時(shí)，就不繼續(xù)往下查了。

limit

記住limit是最后查詢的，為什么呢？假如我們要查詢年級(jí)最小的三個(gè)數(shù)據(jù)，如果在排序之前就截取到3個(gè)數(shù)據(jù)。實(shí)際上查詢出來的不是最小的三個(gè)數(shù)據(jù)而是前三個(gè)數(shù)據(jù)了，記住這一點(diǎn)。

我們?nèi)绻鹟imit 0,3竊取前三個(gè)數(shù)據(jù)再排序，實(shí)際上最少工資的是2000,3000,4000。你這里只能是4000,5000,8000了。

編輯：黃飛

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