SQL 面试题：WHERE 和 HAVING、ON 有什么区别？

不剪发的Tony老师

《SQL编程思想》作者，PostgreSQL ACE。

SQL 提供了多种对数据进行过滤的方式，包括 WHERE 、 HAVING 以及 ON 子句等。虽然它们都能够实现类似的功能，但是你知道它们之间的区别吗？让我们一起来探讨一下。

除非特殊说明，以下内容适用于各种数据库，包括 MySQL、Oracle、SQL Server、PostgreSQL 以及 SQLite 等；其中的示例表和数据来源于 GitHub 。

WHERE 与 HAVING

WHERE 与 HAVING 的根本区别在于：

WHERE 子句在 GROUP BY 分组和聚合函数之前对数据行进行过滤；
HAVING 子句对 GROUP BY 分组和聚合函数之后的数据行进行过滤。

因此， WHERE 子句中不能使用聚合函数。例如，以下语句将会返回错误：

-- 查找人数大于 5 的部门
select dept_id, count(*)
from employee
where count(*) > 5
group by dept_id;

由于在执行 WHERE 子句时，还没有计算聚合函数 count(*)，所以无法使用。正确的方法是使用HAVING对聚合之后的结果进行过滤：

-- 查找人数大于 5 的部门
select dept_id, count(*)
from employee
group by dept_id
having count(*) > 5;
dept_id|count(*)|
-------|--------|
      4|       9|
      5|       8|

另一方面， HAVING 子句中不能使用除了分组字段和聚合函数之外的其他字段。例如，以下语句将会返回错误：

-- 统计每个部门月薪大于等于 30000 的员工人数
select dept_id, count(*)
from employee
group by dept_id
having salary >= 30000;

因为经过 GROUP BY 分组和聚合函数之后，不再存在 salary 字段， HAVING 子句中只能使用分组字段或者聚合函数。

⚠️SQLite 虽然允许 HAVING 子句中出现其他字段，但是得到的结果不正确。

从性能的角度来说， HAVING 子句中如果使用了分组字段作为过滤条件，应该替换成 WHERE 子句；因为 WHERE 可以在执行分组操作和计算聚合函数之前过滤掉不需要的数据，性能会更好。下面示例中的语句 1 应该替换成语句 2：

-- 语句 1
select dept_id, count(*)
from employee
group by dept_id
having dept_id = 1;
-- 语句 2
select dept_id, count(*)
from employee
where dept_id = 1
group by dept_id;

当然， WHERE 和 HAVING 可以组合在一起使用。例如：

select dept_id, count(*)
from employee
where salary > 10000
group by dept_id
having count(*) > 1;
dept_id|count(*)|
-------|--------|
      1|       3|

该语句返回了月薪大于 10000 的员工人数大于 1 的部门； WHERE 用于过滤月薪大于 10000 的员工； HAVING 用于过滤员工数量大于 1 的部门。

WHERE 与 ON

当查询涉及多个表的关联时，我们既可以使用 WHERE 子句也可以使用 ON 子句指定连接条件和过滤条件。这两者之间的主要区别在于：

对于内连接（inner join）查询， WHERE 和 ON 中的过滤条件等效；
对于外连接（outer join）查询， ON 中的过滤条件在连接操作之前执行， WHERE 中的过滤条件（逻辑上）在连接操作之后执行。

对于内连接查询而言，以下三个语句的结果相同：

-- 语句 1
select d.dept_name, e.emp_name, e.sex, e.salary 
from employee e, department d
where e.dept_id = d.dept_id
and e.emp_id = 10;
dept_name|emp_name|sex|salary |
---------|--------|---|-------|
研发部   |廖化    |男  |6500.00|
-- 语句 2
select d.dept_name, e.emp_name, e.sex, e.salary 
from employee e
join department d on (e.dept_id = d.dept_id and e.emp_id = 10);
dept_name|emp_name|sex|salary |
---------|--------|---|-------|
研发部   |廖化    |男  |6500.00|
-- 语句 3
select d.dept_name, e.emp_name, e.sex, e.salary 
from employee e
join department d on (e.dept_id = d.dept_id)
where e.emp_id = 10;
dept_name|emp_name|sex|salary |
---------|--------|---|-------|
研发部   |廖化    |男  |6500.00|

语句 1 在 WHERE 中指定连接条件和过滤条件；语句 2 在 ON 中指定连接条件和过滤条件；语句 3 在 ON 中指定连接条件，在 WHERE 中指定其他过滤条件。上面语句不但结果相同，数据库的执行计划也相同。以 MySQL 为例，以上语句的执行计划如下：

id|select_type|table|partitions|type |possible_keys       |key    |key_len|ref  |rows|filtered|Extra|
--|-----------|-----|----------|-----|--------------------|-------|-------|-----|----|--------|-----|
 1|SIMPLE     |e    |          |const|PRIMARY,idx_emp_dept|PRIMARY|4      |const|   1|     100|     |
 1|SIMPLE     |d    |          |const|PRIMARY             |PRIMARY|4      |const|   1|     100|     |

关于各种数据库的执行计划，可以参考这篇文章。

尽管如此，仍然建议将两个表的连接条件放在 ON 子句中，将其他过滤条件放在 WHERE 子句中；这样语义更加明确，更容易阅读和理解。对于上面的示例而言，推荐使用语句 3 的写法。

对于外连接而言，连接条件只能用 ON 子句表示，因为 WHERE 子句无法表示外连接的语义。例如：

select d.dept_name, e.emp_name, e.sex, e.salary 
from department d
left join employee e on (e.dept_id = d.dept_id)
where d.dept_name = '保卫部';
dept_name|emp_name|sex|salary|
---------|--------|---|------|
保卫部   |        |   |      |

由于“保卫部”没有员工，我们需要使用外连接返回部门的信息； WHERE 条件用于过滤 dept_id = 6 的数据；此时，员工表中返回的都是 NULL。

Oracle 支持在 WHERE 子句的右/左侧使用 (+) 表示左/右外连接，但是无法表示全外连接。

对于以上语句，如果将 WHERE 子句中的过滤条件放到 ON 子句中，结果将会完全不同：

select d.dept_name, e.emp_name, e.sex, e.salary 
from department d
left join employee e on (e.dept_id = d.dept_id and d.dept_name = '保卫部');
dept_name|emp_name|sex|salary|
---------|--------|---|------|
行政管理部|        |   |      |
人力资源部|        |   |      |
财务部   |        |   |      |
研发部   |        |   |      |
销售部   |        |   |      |
保卫部   |        |   |      |

左外连接返回了所有的部门信息，而且员工信息都为 NULL；显然，这不是我们期望的结果。我们可以通过执行计划分析一下为什么会这样，仍然以 MySQL 为例：

explain analyze
select d.dept_name, e.emp_name, e.sex, e.salary 
from department d
left join employee e on (e.dept_id = d.dept_id and d.dept_name = '保卫部');
-> Nested loop left join  (cost=7.60 rows=30) (actual time=0.098..0.278 rows=6 loops=1)
    -> Table scan on d  (cost=0.85 rows=6) (actual time=0.052..0.057 rows=6 loops=1)
    -> Filter: (d.dept_name = '保卫部')  (cost=0.71 rows=5) (actual time=0.035..0.035 rows=0 loops=6)
        -> Index lookup on e using idx_emp_dept (dept_id=d.dept_id)  (cost=0.71 rows=5) (actual time=0.020..0.032 rows=4 loops=6)

查询计划显示使用 Nested loop left join 方式执行连接操作；对于 department 使用全表扫描的方式返回 6 行记录；对于 employee 表采用索引（idx_emp_dept）查找，同时使用“d.dept_name = '保卫部'”作为过滤条件，循环 6 次返回了 0 行记录；最终返回了上面的结果。

作为对比，我们可以看看将过滤条件放到 WHERE 子句时的执行计划：

explain analyze
select d.dept_name, e.emp_name, e.sex, e.salary 
from department d
left join employee e on (e.dept_id = d.dept_id)
where d.dept_name = '保卫部';
-> Nested loop left join  (cost=1.98 rows=5) (actual time=0.074..0.078 rows=1 loops=1)
    -> Filter: (d.dept_name = '保卫部')  (cost=0.85 rows=1) (actual time=0.049..0.053 rows=1 loops=1)
        -> Table scan on d  (cost=0.85 rows=6) (actual time=0.039..0.047 rows=6 loops=1)
    -> Index lookup on e using idx_emp_dept (dept_id=d.dept_id)  (cost=1.12 rows=5) (actual time=0.021..0.021 rows=0 loops=1)

查询计划显示使用 Nested loop left join 方式执行连接操作；对于 department 通过扫描返回 1 行记录（d.dept_name = '保卫部'）；对于 employee 表采用索引（idx_emp_dept）查找，同时使用 dept_id=d.dept_id 作为过滤条件，循环 1 次返回了 0 行记录。

我们再看一个外连接的示例：

select d.dept_name, e.emp_name, e.sex, e.salary 
from department d
left join employee e on (e.dept_id = d.dept_id and e.emp_name = '赵云');
dept_name |emp_name|sex|salary  |
----------|--------|---|--------|
行政管理部|        |   |        |
人力资源部|        |   |        |
财务部    |        |   |        |
研发部    |赵云    |男 |15000.00|
销售部    |        |   |        |
保卫部    |        |   |        |
select d.dept_name, e.emp_name, e.sex, e.salary