SQL核心四剑客：WHERE、ORDER BY、GROUP BY、HAVING 实战全解析

在数据库操作中，SQL查询是最基础也是最重要的技能。无论是数据分析师、后端开发工程师还是数据库管理员，都需要熟练掌握SQL的各种查询语法。本文将深入解析SQL中最常用的四种查询语法：WHERE、ORDER BY、GROUP BY和HAVING，通过实际例子帮助大家彻底掌握这些核心技能。

数据准备

在开始详细讲解之前，我们先创建一个示例数据表，用于后续的演示：

-- 创建员工表
CREATE TABLE employees (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(100) NOT NULL,
    department VARCHAR(50),
    salary DECIMAL(10, 2),
    hire_date DATE,
    performance_rating INTEGER
);

-- 插入示例数据
INSERT INTO employees (name, department, salary, hire_date, performance_rating) VALUES
('张三', '技术部', 15000.00, '2020-03-15', 4),
('李四', '技术部', 18000.00, '2019-07-20', 5),
('王五', '销售部', 12000.00, '2021-01-10', 3),
('赵六', '销售部', 14000.00, '2020-11-05', 4),
('钱七', '人事部', 10000.00, '2022-03-01', 3),
('孙八', '技术部', 16000.00, '2020-08-12', 4),
('周九', '财务部', 13000.00, '2021-06-18', 4),
('吴十', '销售部', 11000.00, '2022-02-28', 2);

WHERE：数据筛选的艺术

WHERE子句是SQL中最基础也是使用最频繁的筛选工具，它允许我们从表中筛选出满足特定条件的记录。

基本用法

-- 查询技术部的所有员工
SELECT * FROM employees 
WHERE department = '技术部';

-- 查询薪资超过15000的员工
SELECT name, salary FROM employees 
WHERE salary > 15000;

-- 查询绩效评级为4或5的员工
SELECT name, performance_rating FROM employees 
WHERE performance_rating IN (4, 5);

复杂条件组合

WHERE子句支持多种逻辑运算符，可以构建复杂的查询条件：

-- 查询技术部且薪资大于15000的员工
SELECT name, department, salary 
FROM employees 
WHERE department = '技术部' AND salary > 15000;

-- 查询2020年之后入职且绩效评级在3以上的员工
SELECT name, hire_date, performance_rating 
FROM employees 
WHERE hire_date >= '2020-01-01' AND performance_rating >= 3;

-- 查询销售部或人事部的员工
SELECT name, department 
FROM employees 
WHERE department IN ('销售部', '人事部');

-- 使用LIKE进行模糊查询
SELECT name, department 
FROM employees 
WHERE name LIKE '张%';  -- 查询姓张的员工

范围查询和空值处理

-- 查询薪资在12000到16000之间的员工
SELECT name, salary 
FROM employees 
WHERE salary BETWEEN 12000 AND 16000;

-- 查询没有绩效评级的员工（假设有些员工performance_rating为NULL）
SELECT name 
FROM employees 
WHERE performance_rating IS NULL;

ORDER BY：让数据有序排列

ORDER BY子句用于对查询结果进行排序，可以按照一个或多个字段进行升序或降序排列。

单字段排序

-- 按薪资从低到高排序
SELECT name, salary 
FROM employees 
ORDER BY salary ASC;

-- 按入职日期从新到旧排序
SELECT name, hire_date 
FROM employees 
ORDER BY hire_date DESC;

-- 默认是升序排序，ASC可以省略
SELECT name, salary 
FROM employees 
ORDER BY salary;

多字段排序

在实际应用中，经常需要按照多个字段进行排序：

-- 先按部门升序，再按薪资降序
SELECT name, department, salary 
FROM employees 
ORDER BY department ASC, salary DESC;

-- 按绩效评级降序，相同评级按入职日期升序
SELECT name, performance_rating, hire_date 
FROM employees 
ORDER BY performance_rating DESC, hire_date ASC;

结合WHERE使用

ORDER BY经常与WHERE子句结合使用，先筛选再排序：

-- 查询技术部员工，按薪资降序排列
SELECT name, salary 
FROM employees 
WHERE department = '技术部' 
ORDER BY salary DESC;

-- 查询薪资超过13000的员工，按部门和薪资排序
SELECT name, department, salary 
FROM employees 
WHERE salary > 13000 
ORDER BY department, salary DESC;

GROUP BY：数据聚合分析

GROUP BY子句用于将数据按照一个或多个字段进行分组，通常与聚合函数一起使用。

基本分组统计

-- 统计每个部门的员工数量
SELECT department, COUNT(*) as employee_count 
FROM employees 
GROUP BY department;

-- 计算每个部门的平均薪资
SELECT department, AVG(salary) as avg_salary 
FROM employees 
GROUP BY department;

-- 统计每个部门的最高和最低薪资
SELECT department, 
       MAX(salary) as max_salary, 
       MIN(salary) as min_salary 
FROM employees 
GROUP BY department;

多字段分组

-- 按部门和绩效评级分组统计
SELECT department, performance_rating, COUNT(*) as count 
FROM employees 
GROUP BY department, performance_rating 
ORDER BY department, performance_rating;

结合WHERE使用

可以在分组前先进行数据筛选：

-- 统计2020年之后入职的员工在每个部门的数量
SELECT department, COUNT(*) as count 
FROM employees 
WHERE hire_date >= '2020-01-01' 
GROUP BY department;

HAVING：分组后的筛选

HAVING子句用于对分组后的结果进行筛选，它与WHERE的区别在于：WHERE在分组前筛选记录，HAVING在分组后筛选分组。

基本用法

-- 查询员工数量超过2人的部门
SELECT department, COUNT(*) as employee_count 
FROM employees 
GROUP BY department 
HAVING COUNT(*) > 2;

-- 查询平均薪资超过14000的部门
SELECT department, AVG(salary) as avg_salary 
FROM employees 
GROUP BY department 
HAVING AVG(salary) > 14000;

复杂条件筛选

-- 查询平均薪资超过13000且员工数量至少2人的部门
SELECT department, 
       AVG(salary) as avg_salary, 
       COUNT(*) as employee_count 
FROM employees 
GROUP BY department 
HAVING AVG(salary) > 13000 AND COUNT(*) >= 2;

-- 查询绩效评级平均值在3.5以上的部门
SELECT department, AVG(performance_rating) as avg_rating 
FROM employees 
GROUP BY department 
HAVING AVG(performance_rating) > 3.5;

综合实战案例

现在让我们把这些语法组合起来，解决一些实际的业务问题。

案例1：部门绩效分析

-- 分析每个部门的绩效情况，只显示有2名以上员工且平均绩效在3.5以上的部门
SELECT 
    department,
    COUNT(*) as total_employees,
    AVG(performance_rating) as avg_performance,
    AVG(salary) as avg_salary
FROM employees
GROUP BY department
HAVING COUNT(*) > 2 AND AVG(performance_rating) > 3.5
ORDER BY avg_performance DESC;

案例2：员工薪资分布分析

-- 分析不同绩效评级下的薪资分布
SELECT 
    performance_rating,
    COUNT(*) as employee_count,
    ROUND(AVG(salary), 2) as avg_salary,
    MIN(salary) as min_salary,
    MAX(salary) as max_salary
FROM employees
WHERE performance_rating IS NOT NULL
GROUP BY performance_rating
HAVING COUNT(*) >= 1
ORDER BY performance_rating DESC;

案例3：年度招聘分析

-- 分析每年的招聘情况和员工绩效
SELECT 
    EXTRACT(YEAR FROM hire_date) as hire_year,
    COUNT(*) as hired_count,
    AVG(performance_rating) as avg_performance,
    AVG(salary) as avg_salary
FROM employees
GROUP BY EXTRACT(YEAR FROM hire_date)
HAVING COUNT(*) >= 1
ORDER BY hire_year;

性能优化建议

在使用这些查询语法时，需要注意性能优化：

索引优化：为WHERE、ORDER BY、GROUP BY中经常使用的字段创建索引
避免在WHERE子句中对字段进行函数操作：这会导致索引失效
合理使用HAVING：尽量在WHERE中完成筛选，减少HAVING的处理数据量
选择合适的分组字段：分组字段越多，查询性能越低

-- 不推荐的写法（在WHERE中使用函数）
SELECT * FROM employees 
WHERE YEAR(hire_date) = 2020;

-- 推荐的写法
SELECT * FROM employees 
WHERE hire_date >= '2020-01-01' AND hire_date < '2021-01-01';

总结

WHERE、ORDER BY、GROUP BY和HAVING是SQL查询中的四个核心语法，它们各自承担着不同的功能：

WHERE：数据筛选，在分组前过滤记录
ORDER BY：结果排序，决定数据的显示顺序
GROUP BY：数据分组，用于聚合分析
HAVING：分组后筛选，对分组结果进行过滤

掌握这些语法的正确使用方法和适用场景，能够大大提高我们处理数据的效率和准确性。在实际工作中，这些语法往往会组合使用，形成复杂的查询语句来解决各种业务问题。

希望通过本文的详细讲解和丰富示例，大家能够对这些核心SQL语法有更深入的理解，并在实际工作中灵活运用。

文档信息

本文作者：JiliangLee
本文链接：https://leejiliang.cn/2025/11/20/%E5%B8%B8%E7%94%A8%E6%9F%A5%E8%AF%A2%E8%AF%AD%E6%B3%95%E8%AF%A6%E8%A7%A3%E7%AD%9B%E9%80%89%E6%8E%92%E5%BA%8F%E4%B8%8E%E8%81%9A%E5%90%88-WHEREORDER-BYGROUP-BYHAVING-%E7%9A%84%E5%AE%9E%E6%88%98%E4%BE%8B%E5%AD%90/
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SQL核心四剑客：WHERE、ORDER BY、GROUP BY、HAVING 实战全解析

SQL核心四剑客：WHERE、ORDER BY、GROUP BY、HAVING 实战全解析

数据准备

WHERE：数据筛选的艺术

基本用法

复杂条件组合

范围查询和空值处理

ORDER BY：让数据有序排列

单字段排序

多字段排序

结合WHERE使用

GROUP BY：数据聚合分析

基本分组统计

多字段分组

结合WHERE使用

HAVING：分组后的筛选

基本用法

复杂条件筛选

综合实战案例

案例1：部门绩效分析

案例2：员工薪资分布分析

案例3：年度招聘分析

性能优化建议

总结

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