having用于分组后过滤，where用于分组前过滤。having与where的关键区别在于执行时机不同：where在group by之前筛选原始数据，仅能过滤表中字段；having在分组之后筛选结果，可过滤聚合函数结果如count、sum、avg等。典型应用场景包括查找订单数超5的客户、销售额总和达标的产品类别、访问次数多的用户等。使用时应注意避免复杂表达式影响性能，优先用where减少分组数据量，并建议在having中使用完整表达式以增强兼容性。
在MySQL中，HAVING的作用是对分组后的结果进行过滤，它和WHERE类似，但有一个关键区别：WHERE是在分组前筛选数据，而HAVING是在GROUP BY之后才起作用。这一点非常关键，特别是在做统计分析时。
HAVING和WHERE的区别要搞清楚
很多人刚开始用HAVING的时候容易和WHERE混在一起。其实记住一点就行：
- WHERE 是“先筛选后分组”，也就是说，它只能用来过滤原始表中的字段。
- HAVING 是“先分组后筛选”，它可以用来过滤聚合函数的结果，比如COUNT、SUM、AVG这些。
举个例子：
SELECT department, COUNT(*) AS num_employees FROM employees WHERE salary > 5000 GROUP BY department HAVING COUNT(*) > 10;
上面这段SQL的意思是：
- 先选出工资大于5000的员工（WHERE）
- 然后按部门分组
- 最后再筛选出人数超过10人的部门（HAVING）
如果想用COUNT(*)作为条件，那就只能用HAVING，因为WHERE不能处理聚合函数。
使用HAVING的常见场景
HAVING最常见的用途就是结合GROUP BY来筛选特定的分组。以下是几个典型的应用场景：
- 找出订单数量多于5个的客户
- 查找销售额总和超过某个值的产品类别
- 统计访问次数超过一定次数的用户
例如，我们要找出至少下了3笔订单的用户：
SELECT user_id, COUNT(*) AS order_count FROM orders GROUP BY user_id HAVING order_count >= 3;
这里的关键是，我们是根据分组后的结果（也就是每个用户的订单数）来做判断的。
HAVING使用的小技巧
虽然HAVING功能很强大，但在实际使用中也有一些需要注意的地方：
- 尽量避免在HAVING中使用复杂表达式，这样会影响查询性能。
- 如果能用WHERE解决的问题，就不要放到HAVING里，提前过滤可以减少分组的数据量。
- 可以在HAVING中使用别名，但要注意有些数据库版本不支持，建议写成完整的表达式更稳妥。
举个例子，下面两种写法都可以：
HAVING COUNT(*) > 5 -- 或者 HAVING order_count > 5 （前提是前面用了 AS order_count）
但为了兼容性，推荐第一种写法。
基本上就这些。HAVING不是特别难，但用错地方会带来性能问题或者逻辑错误。理解它和WHERE的区别，再结合具体的业务需求去使用，就能发挥它的真正价值了。
