Comment utiliser le mot-clé mysql ayant
Dans MySQL, le mot-clé have doit être utilisé avec l'instruction SELECT pour filtrer les données groupées. La syntaxe est "SELECT {*|field column name} FROM data table name HAVING query condition;".
L'environnement d'exploitation de ce tutoriel : système windows7, version mysql8, ordinateur Dell G3.
MySQL HAVING : Filtrer le regroupement
Dans MySQL, vous pouvez utiliser le mot-clé HAVING pour filtrer les données groupées.
Le format de syntaxe pour utiliser le mot-clé HAVING est le suivant :
HAVING 查询条件;
Le mot-clé HAVING et le mot-clé WHERE peuvent être utilisés pour filtrer les données, et HAVING prend en charge tous les opérateurs et la syntaxe du mot-clé WHERE.
Mais il existe également les différences suivantes entre les mots-clés WHERE et HAVING :
Généralement, WHERE est utilisé pour filtrer les lignes de données, tandis que HAVING est utilisé pour filtrer les groupes.
Les fonctions d'agrégation ne peuvent pas être utilisées dans les conditions de requête WHERE, mais les fonctions d'agrégation peuvent être utilisées dans les conditions de requête HAVING.
WHERE filtre avant le regroupement des données, tout en HAVING filtre après le regroupement des données.
WHERE filtre les fichiers de base de données, tandis que HAVING filtre les résultats de la requête. En d’autres termes, WHERE filtre directement en fonction des champs de la table de données, tandis que HAVING filtre en fonction des champs interrogés précédemment.
WHERE les conditions de requête ne peuvent pas utiliser d'alias de champ, mais les conditions de requête HAVING peuvent utiliser des alias de champ.
Les exemples suivants vous donneront une compréhension plus intuitive des similitudes et des différences entre les mots-clés WHERE et HAVING.
Exemple 1
Utilisez respectivement les mots-clés HAVING et WHERE pour interroger les noms, le sexe et la taille des étudiants dont la taille est supérieure à 150 dans la table tb_students_info. Les instructions SQL et les résultats d'exécution sont les suivants.
mysql> SELECT name,sex,height FROM tb_students_info -> HAVING height>150; +--------+------+--------+ | name | sex | height | +--------+------+--------+ | Dany | 男 | 160 | | Green | 男 | 158 | | Henry | 女 | 185 | | Jane | 男 | 162 | | Jim | 女 | 175 | | John | 女 | 172 | | Lily | 男 | 165 | | Susan | 男 | 170 | | Thomas | 女 | 178 | | Tom | 女 | 165 | +--------+------+--------+ 10 rows in set (0.00 sec) mysql> SELECT name,sex,height FROM tb_students_info -> WHERE height>150; +--------+------+--------+ | name | sex | height | +--------+------+--------+ | Dany | 男 | 160 | | Green | 男 | 158 | | Henry | 女 | 185 | | Jane | 男 | 162 | | Jim | 女 | 175 | | John | 女 | 172 | | Lily | 男 | 165 | | Susan | 男 | 170 | | Thomas | 女 | 178 | | Tom | 女 | 165 | +--------+------+--------+ 10 rows in set (0.00 sec)
Dans l'exemple ci-dessus, comme le champ de hauteur a été interrogé après le mot-clé SELECT, HAVING et WHERE peuvent être utilisés. Cependant, si le champ height n'est pas interrogé après le mot-clé SELECT, MySQL signalera une erreur.
Exemple 2
Utilisez les mots-clés HAVING et WHERE pour interroger les noms et sexes des étudiants dont la taille est supérieure à 150 dans la table tb_students_info (par rapport à l'exemple 1, cette fois le champ hauteur n'est pas interrogé). Les instructions SQL et les résultats d'exécution sont les suivants.
mysql> SELECT name,sex FROM tb_students_info -> WHERE height>150; +--------+------+ | name | sex | +--------+------+ | Dany | 男 | | Green | 男 | | Henry | 女 | | Jane | 男 | | Jim | 女 | | John | 女 | | Lily | 男 | | Susan | 男 | | Thomas | 女 | | Tom | 女 | +--------+------+ 10 rows in set (0.00 sec) mysql> SELECT name,sex FROM tb_students_info HAVING height>150; ERROR 1054 (42S22): Unknown column 'height' in 'having clause'
Les résultats montrent que si le champ de hauteur utilisé dans la condition de requête HAVING n'est pas interrogé après le mot-clé SELECT, MySQL affichera un message d'erreur : La colonne "hauteur" dans la "clause avoir" est inconnue"
Exemple 3
Regroupez les données dans la table tb_students_info en fonction du champ de hauteur, et utilisez les mots-clés HAVING et WHERE pour interroger les noms, sexes et tailles des étudiants dont la taille moyenne est supérieure à 170. Le SQL. L'instruction et les résultats d'exécution sont les suivants
mysql> SELECT GROUP_CONCAT(name),sex,height FROM tb_students_info -> GROUP BY height -> HAVING AVG(height)>170; +--------------------+------+--------+ | GROUP_CONCAT(name) | sex | height | +--------------------+------+--------+ | John | 女 | 172 | | Jim | 女 | 175 | | Thomas | 女 | 178 | | Henry | 女 | 185 | +--------------------+------+--------+ 4 rows in set (0.00 sec) mysql> SELECT GROUP_CONCAT(name),sex,height FROM tb_students_info WHERE AVG(height)>170 GROUP BY height; ERROR 1111 (HY000): Invalid use of group function
Il ressort des résultats que si une fonction d'agrégation est utilisée dans la condition de requête WHERE, MySQL affichera un message d'erreur : Utilisation non valide de la fonction de groupe
[Recommandation associée : tutoriel vidéo MySQL]
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Vous pouvez ouvrir PHPMYADMIN via les étapes suivantes: 1. Connectez-vous au panneau de configuration du site Web; 2. Trouvez et cliquez sur l'icône PHPMYADMIN; 3. Entrez les informations d'identification MySQL; 4. Cliquez sur "Connexion".

MySQL est un système de gestion de la base de données relationnel open source, principalement utilisé pour stocker et récupérer les données rapidement et de manière fiable. Son principe de travail comprend les demandes des clients, la résolution de requête, l'exécution des requêtes et les résultats de retour. Des exemples d'utilisation comprennent la création de tables, l'insertion et la question des données et les fonctionnalités avancées telles que les opérations de jointure. Les erreurs communes impliquent la syntaxe SQL, les types de données et les autorisations, et les suggestions d'optimisation incluent l'utilisation d'index, les requêtes optimisées et la partition de tables.

Redis utilise une architecture filetée unique pour fournir des performances élevées, une simplicité et une cohérence. Il utilise le multiplexage d'E / S, les boucles d'événements, les E / S non bloquantes et la mémoire partagée pour améliorer la concurrence, mais avec des limites de limitations de concurrence, un point d'échec unique et inadapté aux charges de travail à forte intensité d'écriture.

MySQL est choisi pour ses performances, sa fiabilité, sa facilité d'utilisation et son soutien communautaire. 1.MySQL fournit des fonctions de stockage et de récupération de données efficaces, prenant en charge plusieurs types de données et opérations de requête avancées. 2. Adoptez l'architecture client-serveur et plusieurs moteurs de stockage pour prendre en charge l'optimisation des transactions et des requêtes. 3. Facile à utiliser, prend en charge une variété de systèmes d'exploitation et de langages de programmation. 4. Avoir un solide soutien communautaire et fournir des ressources et des solutions riches.

La position de MySQL dans les bases de données et la programmation est très importante. Il s'agit d'un système de gestion de base de données relationnel open source qui est largement utilisé dans divers scénarios d'application. 1) MySQL fournit des fonctions efficaces de stockage de données, d'organisation et de récupération, en prenant en charge les systèmes Web, mobiles et de niveau d'entreprise. 2) Il utilise une architecture client-serveur, prend en charge plusieurs moteurs de stockage et optimisation d'index. 3) Les usages de base incluent la création de tables et l'insertion de données, et les usages avancés impliquent des jointures multiples et des requêtes complexes. 4) Des questions fréquemment posées telles que les erreurs de syntaxe SQL et les problèmes de performances peuvent être déboguées via la commande Explication et le journal de requête lente. 5) Les méthodes d'optimisation des performances comprennent l'utilisation rationnelle des indices, la requête optimisée et l'utilisation des caches. Les meilleures pratiques incluent l'utilisation des transactions et des acteurs préparés

La surveillance efficace des bases de données Redis est essentielle pour maintenir des performances optimales, identifier les goulots d'étranglement potentiels et assurer la fiabilité globale du système. Le service Redis Exporter est un utilitaire puissant conçu pour surveiller les bases de données Redis à l'aide de Prometheus. Ce didacticiel vous guidera à travers la configuration et la configuration complètes du service Redis Exportateur, en vous garantissant de créer des solutions de surveillance de manière transparente. En étudiant ce tutoriel, vous réaliserez les paramètres de surveillance entièrement opérationnels

Les méthodes de visualisation des erreurs de base de données SQL sont: 1. Afficher directement les messages d'erreur; 2. Utilisez des erreurs d'affichage et des commandes d'avertissement Show; 3. Accédez au journal d'erreur; 4. Utiliser les codes d'erreur pour trouver la cause de l'erreur; 5. Vérifiez la connexion de la base de données et la syntaxe de requête; 6. Utilisez des outils de débogage.

Apache se connecte à une base de données nécessite les étapes suivantes: Installez le pilote de base de données. Configurez le fichier web.xml pour créer un pool de connexion. Créez une source de données JDBC et spécifiez les paramètres de connexion. Utilisez l'API JDBC pour accéder à la base de données à partir du code Java, y compris l'obtention de connexions, la création d'instructions, les paramètres de liaison, l'exécution de requêtes ou de mises à jour et de traitement des résultats.
