QL 提供了多種對數據進行過濾的方式，包括WHERE、HAVING以及ON子句等。雖然它們都能夠實現類似的功能，但是你知道它們之間的區別嗎？讓我們一起來探討一下。
除非特殊說明，以下內容適用於各種數據庫，包括 MySQL、Oracle、SQL Server、PostgreSQL 以及 SQLite 等；其中的示例表和數據來源於 GitHub。
WHERE 與 HAVING
WHERE與HAVING的根本區別在於：
WHERE子句在GROUP BY分組和聚合函數之前對數據行進行過濾；
HAVING子句對GROUP BY分組和聚合函數之後的數據行進行過濾。
因此，WHERE子句中不能使用聚合函數。例如，以下語句將會返回錯誤：
-- 查找人數大於 5 的部門
select dept_id, count(*)
from employee
where count(*) > 5
group by dept_id;
由於在執行WHERE子句時，還沒有計算聚合函數 count(*)，所以無法使用。正確的方法是使用HAVING對聚合之後的結果進行過濾：
-- 查找人數大於 5 的部門
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組字段和聚合函數之外的其他字段。例如，以下語句將會返回錯誤：
-- 統計每個部門月薪大於等於 30000 的員工人數
select dept_id, count(*)
from employee
group by dept_id
having salary >= 30000;
因為經過GROUP BY分組和聚合函數之後，不再存在 salary 字段，HAVING子句中只能使用分組字段或者聚合函數。
⚠️SQLite 雖然允許HAVING子句中出現其他字段，但是得到的結果不正確。
從性能的角度來說，HAVING子句中如果使用了分組字段作為過濾條件，應該替換成WHERE子句；因為WHERE可以在執行分組操作和計算聚合函數之前過濾掉不需要的數據，性能會更好。下面示例中的語句 1 應該替換成語句 2：
-- 語句 1
select dept_id, count(*)
from employee
group by dept_id
having dept_id = 1;
-- 語句 2
select dept_id, count(*)
from employee
where dept_id = 1
group by dept_id;
當然，WHERE和HAVING可以組合在一起使用。例如：
select dept_id, count(*)
from employee
where salary > 10000
group by dept_id
having count(*) > 1;
dept_id|count(*)|
-------|--------|
1| 3|
該語句返回了月薪大於 10000 的員工人數大於 1 的部門；WHERE用於過濾月薪大於 10000 的員工；HAVING用於過濾員工數量大於 1 的部門。
WHERE 與 ON
當查詢涉及多個表的關聯時，我們既可以使用WHERE子句也可以使用ON子句指定連接條件和過濾條件。這兩者之間的主要區別在於：
對於內連接（inner join）查詢，WHERE和ON中的過濾條件等效；
對於外連接（outer join）查詢，ON中的過濾條件在連接操作之前執行，WHERE中的過濾條件（邏輯上）在連接操作之後執行。
對於內連接查詢而言，以下三個語句的結果相同：
-- 語句 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 |
---------|--------|---|-------|
研發部 |廖化 |男 |6500.00|
-- 語句 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 |
---------|--------|---|-------|
研發部 |廖化 |男 |6500.00|
-- 語句 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 |
---------|--------|---|-------|
研發部 |廖化 |男 |6500.00|
語句 1 在WHERE中指定連接條件和過濾條件；語句 2 在ON中指定連接條件和過濾條件；語句 3 在ON中指定連接條件，在WHERE中指定其他過濾條件。上面語句不但結果相同，數據庫的執行計劃也相同。以 MySQL 為例，以上語句的執行計劃如下：
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| |
儘管如此，仍然建議將兩個表的連接條件放在ON子句中，將其他過濾條件放在WHERE子句中；這樣語義更加明確，更容易閱讀和理解。對於上面的示例而言，推薦使用語句 3 的寫法。
對於外連接而言，連接條件只能用ON子句表示，因為WHERE子句無法表示外連接的語義。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 = '保衛部';
dept_name|emp_name|sex|salary|
---------|--------|---|------|
保衛部 | | | |
由於“保衛部”沒有員工，我們需要使用外連接返回部門的信息；WHERE條件用於過濾 dept_id = 6 的數據；此時，員工表中返回的都是 NULL。
Oracle 支持在WHERE子句的右/左側使用 (+) 表示左/右外連接，但是無法表示全外連接。
對於以上語句，如果將WHERE子句中的過濾條件放到ON子句中，結果將會完全不同：
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 = '保衛部');
dept_name|emp_name|sex|salary|
---------|--------|---|------|
行政管理部| | | |
人力資源部| | | |
財務部 | | | |
研發部 | | | |
銷售部 | | | |
保衛部 | | | |
左外連接返回了所有的部門信息，而且員工信息都為 NULL；顯然，這不是我們期望的結果。我們可以通過執行計劃分析一下為什麼會這樣，仍然以 MySQL 為例：
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 = '保衛部');
-> 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 = '保衛部') (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)
查詢計劃顯示使用 Nested loop left join 方式執行連接操作；對於 department 使用全表掃描的方式返回 6 行記錄；對於 employee 表採用索引（idx_emp_dept）查找，同時使用“d.dept_name = ‘保衛部’”作為過濾條件，循環 6 次返回了 0 行記錄；最終返回了上面的結果。
作為對比，我們可以看看將過濾條件放到WHERE子句時的執行計劃：
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 = '保衛部';
-> Nested loop left join (cost=1.98 rows=5) (actual time=0.074..0.078 rows=1 loops=1)
-> Filter: (d.dept_name = '保衛部') (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)
查詢計劃顯示使用 Nested loop left join 方式執行連接操作；對於 department 通過掃描返回 1 行記錄（d.dept_name = ‘保衛部’）；對於 employee 表採用索引（idx_emp_dept）查找，同時使用 dept_id=d.dept_id 作為過濾條件，循環 1 次返回了 0 行記錄。
我們再看一個外連接的示例：
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 = '趙雲');
dept_name |emp_name|sex|salary |
----------|--------|---|--------|
行政管理部| | | |
人力資源部| | | |
財務部 | | | |
研發部 |趙雲 |男 |15000.00|
銷售部 | | | |
保衛部 | | | |
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 e.emp_name = '趙雲';
dept_name|emp_name|sex|salary |
---------|--------|---|--------|
研發部 |趙雲 |男 |15000.00|
第一個查詢語句返回了所有的部門信息，以及部門中名叫“趙雲”的員工；第二個查詢實際上等價於內連接查詢。
一般來說，對於左外連接查詢，左表的過濾應該使用WHERE子句，右表的過濾應該使用ON子句；右外連接查詢正好相反；全外連接的過濾條件使用ON子句。
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