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。
示例脚本：https://github.com/dongxuyang1985/thinking_in_sql
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：
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-- 查找人数大于 5 的部门
select dept_id, count(*)
from employee
where count(*) > 5
group by dept_id;1.2.3.4.5.
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：
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-- 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|1.2.3.4.5.6.7.8.9.
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：
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-- 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;1.2.3.4.5.
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：
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-- 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;1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.
当然，WHERE和HAVING可以组合在一起使用。例如：
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select dept_id, count(*)
from employee
where salary > 10000
group by dept_id
having count(*) > 1;
dept_id|count(*)|
-------|--------|
1| 3|1.2.3.4.5.6.7.8.
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：
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-- 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|1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22.23.
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：
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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| |1.2.3.4.
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：
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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 | | | |1.2.3.4.5.6.7.
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：
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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 | | | |1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.
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：
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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)1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.
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：
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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)1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.
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：
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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
from department d
left join employee e on (e.dept_id = d.dept_id)
where e.emp_name = 赵云;
dept_name|emp_name|sex|salary |
---------|--------|---|--------|
研发部 |赵云 |男 |15000.00|1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.
第一个查询语句返回了所有的部门信息，以及部门中名叫“赵云”的员工；第二个查询实际上等价于内连接查询。
一般来说，对于左外连接查询，左表的过滤应该使用WHERE子句，右表的过滤应该使用ON子句；右外连接查询正好相反；全外连接的过滤条件使用ON子句。
