SQL HAVING 子句入門

在 SQL 查詢中，當我們使用 GROUP BY 來對數據進行分組時，往往需要對分組後的結果進行篩選。

例如，想要篩選銷售總額超過 10,000 元的客戶，或者訂單數量大於 5 筆的商品，這時候我們就不能直接使用 WHERE，而是要用 HAVING 子句。

HAVING 與 WHERE 的主要區別在於：

• WHERE 用於篩選 個別記錄（行數據），在 GROUP BY 之前執行。
• HAVING 用於篩選 分組後的結果，在 GROUP BY 之後執行。

本篇文章將帶你了解 SQL HAVING 子句的語法、使用場景，並透過實例來幫助你掌握 HAVING 的用法。

SQL HAVING 的基本語法

HAVING 語法結構

SELECT 欄位, 聚合函數
FROM 資料表
GROUP BY 欄位
HAVING 條件;

語法解析：

1. SELECT：指定要查詢的欄位，通常包含聚合函數（如 SUM()、COUNT()）。
2. FROM：指定要查詢的資料表。
3. GROUP BY：將數據進行分組。
4. HAVING：用來篩選 GROUP BY 產生的分組結果。

HAVING 與 WHERE 的區別

示例 1️⃣：WHERE 篩選原始數據

SELECT * FROM orders WHERE price > 100;

這會篩選 每一筆訂單金額超過 100 的記錄。

示例 2️⃣：HAVING 篩選分組結果

SELECT customer_id, SUM(price) AS total_spent
FROM orders
GROUP BY customer_id
HAVING total_spent > 1000;

這會篩選出 「總消費金額超過 1000 元的顧客」，這在 WHERE 是無法做到的。

HAVING 的常見應用場景

篩選總銷售額大於 10,000 的客戶

SELECT customer_id, SUM(price) AS total_sales
FROM orders
GROUP BY customer_id
HAVING total_sales > 10000;

📌 解釋：

• GROUP BY customer_id：先依據顧客 ID 進行分組。
• SUM(price) AS total_sales：計算每位顧客的總消費金額。
• HAVING total_sales > 10000：篩選出總銷售額大於 10,000 的客戶。

篩選訂單數超過 5 筆的商品

SELECT product_id, COUNT(*) AS order_count
FROM orders
GROUP BY product_id
HAVING order_count > 5;

📌 解釋：

• COUNT(*) AS order_count：計算每個產品的訂單數量。
• HAVING order_count > 5：只顯示訂單數量超過 5 的商品。

篩選平均評分大於 4.5 的商品

SELECT product_id, AVG(rating) AS avg_rating
FROM reviews
GROUP BY product_id
HAVING avg_rating > 4.5;

📌 解釋：

• AVG(rating)：計算商品的平均評分。
• HAVING avg_rating > 4.5：只保留平均評分高於 4.5 的商品。

篩選同一天有超過 3 筆訂單的顧客

SELECT customer_id, order_date, COUNT(*) AS order_count
FROM orders
GROUP BY customer_id, order_date
HAVING order_count > 3;

📌 解釋：

• GROUP BY customer_id, order_date：依據 顧客 ID + 訂單日期 進行分組。
• COUNT(*) AS order_count：計算每位顧客在特定日期內的訂單數。
• HAVING order_count > 3：篩選出同一天訂單超過 3 筆的顧客。

結論

✅ 重點回顧

• HAVING 用於篩選 GROUP BY 之後的結果，而 WHERE 則是在分組前篩選個別記錄。
• HAVING 能夠與聚合函數（SUM、COUNT、AVG 等）一起使用，而 WHERE 則不能。
• HAVING 適用於篩選銷售額、訂單數量、平均評分等匯總數據的場景。

📌 如果數據還沒有被 GROUP BY，請用 WHERE；如果數據已經分組，則用 HAVING！

希望這篇文章能幫助你掌握 SQL HAVING 的用法，趕快試試這些 SQL 查詢，強化你的 SQL 技能吧！