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在编写SQL查询时，需要遵循明确的语法结构。查询列表需要包含以下关键要素：
1. **选择列和函数**：使用`select`语句指定要查询的字段和聚合函数。例如，`select column, group_function(column)`。 2. **指定表名**：明确要操作的数据库表。例如，`from table_name`。 3. **筛选条件**：在`where`子句中添加条件筛选数据。注意：`where`子句后面不能使用`group by`或`having`后的字段别名。 4. **分组操作**：在`group by`子句中指定分组依据字段。例如，`group by field`。 5. **排序子句**：在`order by`子句中定义排序规则。例如，`order by column DESC`。需要注意的是，查询列表比较特殊，`group by`和`having`后面的字段可以使用原语句前部分定义的别名，而`where`子句后面不能使用别名。
在实际操作中，需要注意分组查询的逻辑顺序。对于带筛选条件的分组查询，通常分为两种类型：
1. **分组前筛选**：通过原始表数据对记录进行筛选。这种方法可以直接放在`where`子句中。 2. **分组后筛选**：筛选条件依赖于`group by`后的聚合函数结果。这种情况下，筛选条件只能放在`having`子句中。编写分组查询时，可以按照以下步骤进行：
1. 先写出`select`、`from`、`group by`的基本框架。 2. 观察筛选条件是否可以通过`where`子句完成。如果可以，直接在`where`中添加；如果不行，则需要将其放在`having`子句中。 3. 如果筛选条件涉及聚合函数的结果，则一定要放在`having`子句中。 4. 尽量先使用`where`子句进行筛选，减少`having`子句的使用，以提高查询性能。**示例：简单的分组查询**
假设有以下数据表`user_info`，字段包括`id`、`username`、`email`、`role`。我们需要计算不同角色的用户数量及其平均邮箱数量。以下是查询步骤： 1. 写出基本框架： ```sql select role, count(id) as user_count, avg(email) as avg_email from user_info group by role having count(id) > 1 order by user_count desc ``` 2. 分析筛选条件：`having count(id) > 1`用于筛选每个角色下用户数量大于1的记录。这里的筛选条件依赖于`group by`后的`count(id)`，因此必须放在`having`子句中。 3. 执行查询，结果会显示不同角色的用户数量及对应的平均邮箱数量，并按用户数量排序。转载地址：http://ixbfk.baihongyu.com/