MySQL中的HAVING条件允许您在执行聚合函数后对结果进行过滤。它与WHERE子句非常相似，但WHERE子句过滤行，而HAVING子句过滤组。
在HAVING子句中，您可以使用聚合函数和列别名来定义条件表达式。这是因为HAVING语法解析器可以识别SELECT语句中定义的列别名。
在MySQL中，查询的执行顺序是先选择数据，然后对数据进行分组，并最终使用HAVING条件进行过滤。在这个执行顺序中，别名是在选择阶段定义的，因此它们在分组和HAVING阶段都是可用的。
例如，以下查询将按部门计算平均薪资，并返回平均薪资大于10000的部门名称和平均薪资：
SELECT department, AVG(salary) AS avg_salary FROM employees GROUP BY department HAVING avg_salary > 10000;
在上面的查询中，AVG(salary)被赋予了一个别名avg_salary。在HAVING子句中，我们使用了这个别名来定义条件表达式avg_salary>10000。这个查询将返回符合条件的所有组的部门名称和平均薪资。
尽管使用列别名在HAVING子句中很方便，但它也有一些限制。首先，如果在SELECT语句中未定义别名，则无法在HAVING子句中使用该列。其次，如果您在同一SELECT语句中多次使用相同的别名，则MySQL可能会在执行过程中引发错误。
除了别名之外，HAVING条件表达式还可以使用聚合函数和列引用来定义。例如，以下查询将返回最高工资大于100000的部门和平均薪资：
SELECT department, AVG(salary) AS avg_salary FROM employees GROUP BY department HAVING MAX(salary) > 100000;
在上面的查询中，我们使用了MAX函数来查找每个部门的最高薪资。然后我们在HAVING子句中使用了这个聚合函数来过滤结果。
总结一下，MySQL的HAVING条件允许您在执行聚合函数后对结果进行过滤。它允许您使用别名、聚合函数和列引用来定义条件表达式。别名在SELECT语句中定义，并且在分组和HAVING阶段都是可用的。但请注意，在同一SELECT语句中多次使用相同的别名可能会导致错误。
数据库知识对于数据分析工作至关重要，其中 SQL 更是数据获取与处理的关键技能。如果你想进一步提升自己在数据分析领域的能力，学会灵活运用 SQL 进行数据挖掘与分析，那么强烈推荐你学习《SQL 数据分析极简入门》
学习入口：https://edu.cda.cn/goods/show/3412?targetId=5695&preview=0
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码，搜微信号：CDAshujufenxi
在 MySQL 数据查询中，“按顺序计数” 是高频需求 —— 例如 “统计近 7 天每日订单量”“按用户 ID 顺序展示消费记录”“按产品 ...
2025-10-31在数据分析中，“累计百分比” 是衡量 “部分与整体关系” 的核心指标 —— 它通过 “逐步累加的占比”，直观呈现数据的分布特征 ...
2025-10-31在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“二分类预测” 是高频需求 —— 例如 “预测用户是否会流失”“判断客户 ...
2025-10-31在 MySQL 实际应用中，“频繁写入同一表” 是常见场景 —— 如实时日志存储（用户操作日志、系统运行日志）、高频交易记录（支付 ...
2025-10-30为帮助教育工作者、研究者科学分析 “班级规模” 与 “平均成绩” 的关联关系，我将从相关系数的核心定义与类型切入，详解 “数 ...
2025-10-30对 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师而言，“相关系数” 不是简单的数字计算，而是 “从业务问题出发，量化变量间关联强 ...
2025-10-30在构建前向神经网络（Feedforward Neural Network，简称 FNN）时，“隐藏层数目设多少？每个隐藏层该放多少个神经元？” 是每个 ...
2025-10-29这个问题切中了 Excel 用户的常见困惑 —— 将 “数据可视化工具” 与 “数据挖掘算法” 的功能边界混淆。核心结论是：Excel 透 ...
2025-10-29在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“多组数据差异验证” 是高频需求 —— 例如 “3 家门店的销售额是否有显 ...
2025-10-29在数据分析中，“正态分布” 是许多统计方法（如 t 检验、方差分析、线性回归）的核心假设 —— 数据符合正态分布时，统计检验的 ...
2025-10-28箱线图（Box Plot）作为展示数据分布的核心统计图表，能直观呈现数据的中位数、四分位数、离散程度与异常值，是质量控制、实验分 ...
2025-10-28在 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师的工作中，“分类变量关联分析” 是高频需求 —— 例如 “用户性别是否影响支付方式 ...
2025-10-28在数据可视化领域，单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布，却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合，理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA（Certified Data Analyst）数据分析师而言，“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”，而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中，“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”，直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络（CNN）的训练中，“卷积层（Conv）后是否添加归一化（如 BN、LN）和激活函数（如 ReLU、GELU）” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中，“统计分析” 是挖掘数据规律的核心，“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA（Certified Data Analyst）数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上，Python 凭借其丰富的科学计算库（NumPy、FilterPy）、深度学习框架（PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域，“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中，精准推断系统的真 ...
2025-10-23
京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号：京B2-20210330
