PostgreSQL - HAVING 子句：初学者的友好指南

你好，有抱负的数据库爱好者们！今天，我们将深入探讨 PostgreSQL 的一个激动人心的话题：HAVING 子句。如果你是编程新手，不用担心；我会一步一步地引导你了解这个概念，就像我过去几年里教过无数学生一样。所以，拿起你最喜欢的饮料，让我们一起踏上这次学习冒险之旅！

PostgreSQL - Having Clause

HAVING 子句是什么？

在我们深入了解之前，先来了解一下 HAVING 子句是什么。想象你正在组织一个大型派对（数据库），你想根据他们的喜欢的颜色（GROUP BY）将你的客人（数据）分组。现在，如果你只想关注有超过五个人的颜色组，这时候 HAVING 子句就派上用场了！

在 PostgreSQL 中，HAVING 子句允许我们根据特定条件过滤分组后的数据。这就像你派对上的保安，根据你的标准决定哪些组可以留下。

HAVING 子句的语法

让我们来看看 HAVING 子句的基本语法：

SELECT column1, column2, ..., aggregate_function(column)
FROM table_name
GROUP BY column1, column2, ...
HAVING condition;

每个部分的意义如下：

SELECT：指定我们想要检索的列。
aggregate_function：如 COUNT()、SUM()、AVG() 等函数。
FROM：表示我们正在查询的表。
GROUP BY：按一个或多个列分组结果。
HAVING：根据条件过滤分组后的结果。

现在，让我们通过一些例子来看看它是如何工作的！

示例 1：基本的 HAVING 子句

想象我们有一个名为 employees 的表，包含列：id、name、department 和 salary。让我们找出平均工资超过 $50,000 的部门。

SELECT department, AVG(salary) as avg_salary
FROM employees
GROUP BY department
HAVING AVG(salary) > 50000;

这个查询执行以下操作：

按部门分组员工。
计算每个部门的平均工资。
只显示平均工资超过 $50,000 的部门。

示例 2：HAVING 与 COUNT

现在，让我们找出员工数量超过 5 的部门：

SELECT department, COUNT(*) as employee_count
FROM employees
GROUP BY department
HAVING COUNT(*) > 5;

这里发生了什么：

我们按部门分组员工。
我们计算每个部门的员工数量。
我们只显示员工数量超过 5 的部门。

示例 3：结合 WHERE 和 HAVING

让我们来点更复杂的！我们将找出平均工资超过 $60,000 的部门，但只考虑 2010 年之后雇佣的员工：

SELECT department, AVG(salary) as avg_salary
FROM employees
WHERE hire_date > '2010-01-01'
GROUP BY department
HAVING AVG(salary) > 60000;

这个查询：

过滤出 2010 年之后雇佣的员工（使用 WHERE）。
将剩余员工按部门分组。
计算每个组的平均工资。
只显示平均工资超过 $60,000 的部门。

WHERE 和 HAVING 的区别

现在，你可能想知道，“为什么我们不能只用 WHERE 来做所有的事情？”这是个好问题！这里有一个简单的方法来记住：

WHERE 在分组前过滤单独的行。
HAVING 在行分组后过滤组。

可以这样想：WHERE 是门口的保安检查身份证，而 HAVING 是里面的保安根据他们的行为决定哪些组可以留下。

与 HAVING 一起使用的常见聚合函数

这里有一张常见聚合函数的便捷表格，你可以与 HAVING 一起使用：

函数	描述	示例
COUNT()	计算行数	HAVING COUNT(*) > 5
SUM()	计算一组值的总和	HAVING SUM(salary) > 100000
AVG()	计算一组值的平均值	HAVING AVG(age) < 30
MAX()	找到最大值	HAVING MAX(price) < 1000
MIN()	找到最小值	HAVING MIN(rating) > 3

实践练习：让我们来个派对！

为了巩固我们的理解，让我们来计划我们之前提到的派对。我们将使用一个名为 guests 的表，包含列：name、age、favorite_color 和 bringing_snacks。

-- 找出颜色组有超过 3 个客人，且平均年龄超过 25
SELECT favorite_color, COUNT(*) as guest_count, AVG(age) as avg_age
FROM guests
GROUP BY favorite_color
HAVING COUNT(*) > 3 AND AVG(age) > 25;

-- 找出超过 50% 的客人带零食的颜色组
SELECT favorite_color,
COUNT(*) as total_guests,
SUM(CASE WHEN bringing_snacks THEN 1 ELSE 0 END) as snack_bringers
FROM guests
GROUP BY favorite_color
HAVING SUM(CASE WHEN bringing_snacks THEN 1 ELSE 0 END) > COUNT(*) / 2;

在这些查询中，我们使用 HAVING 来确保我们的派对组满足特定的标准。这就像确保每个颜色组有足够的人，并为零食池做出贡献！

结论

恭喜你！你已经迈出了进入 HAVING 子句世界的第一步。记住，当你需要过滤分组数据时，HAVING 是你的朋友。它就像一个聪明的助手，在你形成了五彩缤纷的客人组后分析他们。

在你继续 PostgreSQL 的旅程时，你会发现 HAVING 子句在数据分析报告中非常有用。继续练习，很快你就能像专业人士一样分组和过滤数据！

愉快地查询，愿你的数据库永远井井有条，你的查询永远优化！

Credits: Image by storyset

上一教程:

PostgreSQL - With子句

下一教程:

PostgreSQL - Distinct关键字