where和having用法区别
时间: 2024-04-29 22:19:37 浏览: 100
"WHERE" 和 "HAVING" 是 SQL 查询中用于筛选数据的关键字。它们的使用方法有以下几点区别：
1. "WHERE" 关键字用于在 SELECT 语句中筛选行，它在查询结果集生成之前进行筛选。"HAVING" 关键字用于在 GROUP BY 子句中筛选行，它在查询结果集生成之后进行筛选。
2. "WHERE" 关键字可以使用所有的比较运算符和逻辑运算符，而 "HAVING" 关键字只能使用比较运算符和聚合函数。
3. "WHERE" 关键字用于筛选行，而 "HAVING" 关键字用于筛选组。
4. "WHERE" 关键字可以出现在 SELECT、UPDATE、DELETE 语句中，而 "HAVING" 关键字只能在 SELECT 语句中使用。
总之，"WHERE" 和 "HAVING" 关键字的作用都是筛选数据，但它们的使用场景和语法有所不同。
相关问题
mysql中where和having用法
在 MySQL 中，WHERE 和 HAVING 都是用于筛选数据的关键字，但是它们的使用场景和语法有所不同。
WHERE 关键字通常用于对行进行筛选，它出现在 SQL 语句的 SELECT、UPDATE、DELETE 语句中，用于筛选符合条件的记录。例如：
```
SELECT * FROM my_table WHERE column1 = 'value1';
```
这个语句将会返回 my_table 表中 column1 列值等于 'value1' 的所有记录。
HAVING 关键字通常用于对聚合函数的结果进行筛选，它出现在 SQL 语句的 SELECT 语句中，用于筛选符合条件的聚合函数结果。例如：
```
SELECT column1, COUNT(*)
FROM my_table
GROUP BY column1
HAVING COUNT(*) > 10;
```
这个语句将会对 my_table 表中 column1 列进行分组，统计每个分组中的记录数，然后只返回记录数大于 10 的分组结果。
需要注意的是，WHERE 关键字出现在 GROUP BY 子句之前，而 HAVING 关键字出现在 GROUP BY 子句之后，这是因为 GROUP BY 子句是在 WHERE 子句之后进行处理的。
oracle中having用法,在Oracle中where和having的区别
在Oracle中，WHERE和HAVING都是用来筛选数据的关键字，但它们的使用场景和作用不同。
WHERE用于在查询结果集中筛选行，它是在数据分组之前进行筛选的，可以使用聚合函数和表达式来筛选数据。例如：
```
SELECT department, AVG(salary) FROM employees
WHERE salary > 50000
GROUP BY department;
```
上述语句中，WHERE子句用于筛选工资大于50000的员工，然后根据部门进行分组计算平均工资。
HAVING也用于筛选数据，但是它是在数据分组之后进行筛选的，可以使用聚合函数和表达式来筛选分组数据。例如：
```
SELECT department, AVG(salary) FROM employees
GROUP BY department
HAVING AVG(salary) > 50000;
```
上述语句中，首先根据部门分组计算平均工资，然后HAVING子句用于筛选平均工资大于50000的部门。
因此，WHERE和HAVING的区别在于筛选数据的时机不同。WHERE用于筛选行数据，HAVING用于筛选分组数据。
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GHCN气象站邻接矩阵的Python实现及地理距离应用
根据提供的文件信息，我们可以解析出以下知识点：
**标题：“GHCN_邻接矩阵”**
全球历史气候网络（Global Historical Climatology Network，简称GHCN）是一个国际性项目，旨在收集和提供全球范围内的历史气候数据。邻接矩阵（Adjacency Matrix）是图论中的一个概念，用来表示图中各个顶点之间的相邻关系。
**知识点详细说明：**
1. **全球历史气候网络（GHCN）：**
- GHCN是一个汇集了全球范围内的历史气候数据资料的大型数据库。该数据库主要收集了全球各地的气象站提供的气温、降水、风速等气象数据。
- 这些数据的时间跨度很广，有些甚至可以追溯到19世纪中叶，为气候学家和相关研究人员提供了丰富的气候变迁数据。
- 通过分析这些数据，科学家可以研究气候变化的趋势、模式以及影响因素等。
2. **邻接矩阵：**
- 在图论中，邻接矩阵是用来表示图中各个顶点之间相互连接关系的矩阵。
- 无向图的邻接矩阵是一个对称矩阵，如果顶点i与顶点j之间存在一条边，则矩阵中的元素A[i][j]和A[j][i]为1；否则为0。
- 邻接矩阵常用于计算机算法中，比如用于计算最短路径、网络的连通性、以及进行图的遍历等。
3. **地理距离：**
- 在这个问题的上下文中，指的是气象站之间的空间距离。
- 计算气象站之间的地理距离通常使用地理信息系统（GIS）或球面几何学的方法，比如使用哈弗辛公式（Haversine formula）计算两个地点之间的大圆距离。
- 通过地理距离数据，可以推断出气候数据在空间分布上的相关性或依赖性。
4. **Python编程语言：**
- 标签中提及的Python是一种广泛应用于数据科学、人工智能、网络开发等领域的高级编程语言。
- Python因其易学易用、语法简洁、库支持丰富等特点，在科研、教育、工业界等领域得到广泛应用。
5. **代码实现：**
- 提到的代码应该会涉及获取GHCN数据集、计算气象站间的地理距离、以及根据这些距离构建无向图的邻接矩阵。
- 代码可能使用了Python中的科学计算库，如NumPy或SciPy，以及地理计算库，如geopy或Shapely。
- 通过构建邻接矩阵，此代码可以进一步用于分析气候数据的空间分布特征或执行图相关的数据分析任务。
**文件名称列表：“GHCN_Adjacency_Matrix-main”**
文件名“GHCN_Adjacency_Matrix-main”表明这是一个包含主要代码文件的文件夹。在Python中，“main”一词通常表示该文件夹中的某个脚本文件（如“main.py”）是程序的入口点，它是运行程序时最先被调用的文件。
总结以上内容，我们可知该文件描述了一个使用Python语言，通过处理全球历史气候网络（GHCN）中的数据来生成气象站之间地理距离的邻接矩阵的代码。这种邻接矩阵可以用于气候数据分析中的图论应用，如研究气象站点数据的空间分布模式和关系。代码的实现可能用到了多种Python库，旨在为气候研究提供一种新的数据处理和分析视角。
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- 创建两个 `DataFlowQueue` 实例，一个用于记录活跃的文件访问，另一个用于接收文件和子目录的大小。
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```plaintext
graph LR
A[创建 DataFlowQueue 实例] --> B[创建 DefaultPGroup]
B --> C[执行 findSize 方法]
C --> D[执行 findTotalFileS