HAVING

引言 在上一篇我们学习了聚合函数（COUNT、SUM、AVG、MAX、MIN），它们能对整个结果集进行统计。但在实际开发中，我们经常需要分组统计： 统计每个类别的商品数量和平均价格 分析每个用户的订单总额和订单数 计算每个月的销售额和订单量 按地区统计客户数量和消费金额 这些需求都需要通过 GROUP BY 来实现——先分组，再对每组数据进行聚合计算。 为什么GROUP BY如此重要？ 多维度分析：从不同角度分析数据（按时间、地区、类别等） 报表统计的核心：几乎所有报表都需要分组统计 业务洞察：发现不同群体的差异和规律 决策支持：为精细化运营提供数据依据 本文将系统讲解GROUP BY的原理、语法、使用技巧，以及HAVING子句的应用。 一、GROUP BY 基础 1.1 什么是分组查询？ 分组查询将数据按照某个或某些列的值进行分组，然后对每个组分别进行聚合计算。 执行流程： FROM：确定要查询的表 WHERE：过滤行（在分组之前） GROUP BY：将数据分组 HAVING：过滤分组（在分组之后） SELECT：选择要返回的列和聚合结果 ORDER BY：对结果排序 LIMIT：限制返回行数 1.2 基本语法 SELECT column1, aggregate_function(column2) FROM table_name WHERE condition GROUP BY column1 HAVING group_condition ORDER BY column1; 1.3 准备测试数据 继续使用上一篇的订单表，并补充一些数据： -- 补充更多测试数据 INSERT INTO orders (user_id, product_name, price, quantity, order_date, status) VALUES (1, '小米13', 3299.00, 1, '2024-11-11', 'completed'), (2, 'iPad Air', 4799.00, 1, '2024-11-12', 'completed'), (3, 'AirPods Pro', 1999.00, 1, '2024-11-13', 'completed'), (4, '华为Mate 60', 6999.00, 1, '2024-11-14', 'completed'), (5, '小米14', 3999.00, 1, '2024-11-15', 'pending'), (6, 'MacBook Pro', 14999.00, 1, '2024-11-16', 'completed'), (7, 'iPhone 15 Pro', 7999.00, 1, '2024-11-17', 'cancelled'); 二、单字段分组 2.1 基础分组统计 -- 统计每个用户的订单数量 SELECT user_id, COUNT(*) AS order_count FROM orders GROUP BY user_id; 结果： ...