HAVING用于分组后筛选，如SELECT region, SUM(amount) AS total_sales FROM sales GROUP BY region HAVING SUM(amount) > 10000。
在 SQL 分组查询中，HAVING 用于对分组后的结果进行筛选。与 WHERE 不同，WHERE 是在分组前过滤行，而 HAVING 是在分组后对聚合结果进行条件判断。
HAVING 的基本语法
使用 GROUP BY 进行分组时，如果需要根据聚合函数（如 COUNT、SUM、AVG 等）的值来过滤分组，就必须使用 HAVING：
SELECT 列名, 聚合函数(列) FROM 表名 WHERE 条件（可选） GROUP BY 列名 HAVING 聚合函数条件;注意：HAVING 通常跟在 GROUP BY 后面，且可以引用聚合函数。
常见使用场景示例
假设有一张销售记录表 sales，包含字段：region（地区）和 amount（金额）。
需求：找出总销售额大于 10000 的地区
SQL 写法：
SELECT region, SUM(amount) AS total_sales FROM sales GROUP BY region HAVING SUM(amount) > 10000;这条语句会先按地区分组，计算每组的销售总额，再筛选出总额超过 10000 的组。
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另一个例子：统计订单数少于 5 笔的客户
SELECT customer_id, COUNT(*) AS order_count FROM orders GROUP BY customer_id HAVING COUNT(*)HAVING 与 WHERE 的区别
理解两者的作用阶段很重要：
- WHERE 在分组前过滤数据，不能使用聚合函数
- HAVING 在分组后过滤分组结果，可以使用聚合函数
例如，若只想统计“华东”地区的客户订单数，并筛选订单少于 5 的客户：
SELECT customer_id, COUNT(*) AS order_count FROM orders WHERE region = '华东' GROUP BY customer_id HAVING COUNT(*)这里 WHERE 先过滤出“华东”的记录，再分组统计，最后用 HAVING 筛选低频客户。
基本上就这些。HAVING 是处理分组数据时的关键工具，尤其当你需要基于“合计”“平均”等指标做判断时，必须靠它完成。
