Hive SQL：where 与 having（城市分组，年龄筛选）

统计每个城市中 30 岁以上的用户数量

SELECT city, COUNT(user_id) AS user_count 
FROM user_info WHERE age > 30 
GROUP BY city;

一、能不能用 HAVING 替代 WHERE ？

可以改，但逻辑会变，而且不推荐这么做，先看改写后的 SQL：

SELECT city, COUNT(user_id) AS user_count
FROM user_info
GROUP BY city
HAVING age > 30; 

但这样写 有问题 ！因为：

• HAVING 是对 分组后结果 过滤，它能用到的字段，要么是 GROUP BY 里的分组字段（如 city ），要么是聚合函数（如 COUNT(user_id) ）。
• 原表的 age 字段，不是分组字段、也不是聚合结果 ，放到 HAVING 里会报错（或结果异常）。

如果非要用 HAVING 实现类似逻辑，得先把 age 用聚合函数处理（但这不符合需求），比如：

-- 逻辑不对，只是演示语法，别这么用！
SELECT city, COUNT(user_id) AS user_count
FROM user_info
GROUP BY city, age  -- 把 age 也当分组字段（但需求不是按城市+年龄分组）
HAVING age > 30; 

这样虽然语法能跑，但统计的是 “城市 + 年龄” 分组 的结果，和需求 “每个城市中 30 岁以上用户数量” 完全不符，所以 不能这么替代 。

二、执行顺序：WHERE（筛选）先于 GROUP BY（分组）

SQL 的执行顺序是 固定规则 ，不是 “无所谓”，流程是：FROM → WHERE → GROUP BY → HAVING → SELECT → ORDER BY

对应到需求：

1. FROM user_info：先确定要查的表。
2. WHERE age > 30：先过滤出所有 “年龄> 30 岁” 的用户记录（把年龄≤30 的直接筛掉，不参与后续分组 ）。
3. GROUP BY city：对过滤后的结果，按 city 分组。
4. COUNT(user_id)：统计每个城市分组里的用户数量。

如果反过来，先分组再筛选（用 HAVING 硬写 ），就会因为分组后拿不到原始 age 字段（或拿到的是错误逻辑的分组结果 ），导致统计结果不对。

三、题目需求的正确逻辑：先筛 “年龄> 30”，再按城市分组

题目要 “每个城市中 30 岁以上的用户数量”，核心是 先把 30 岁以上的用户挑出来，再按城市统计这些人的数量 。

如果错误地 “先分组（按城市），再筛年龄”，会出现两种问题：

1. 分组后，每个城市里的 age 是零散值（不是聚合结果 ），HAVING 无法直接用原始 age 过滤（语法 / 逻辑都不对 ）。
2. 即使强行分组 +HAVING，统计的也是 “城市分组里包含年龄> 30 记录” 的情况，结果会混乱（比如一个城市里有 20 岁和 40 岁的人，分组后 HAVING age>30 可能误判 ）。

四、总结：执行顺序是 SQL 规则，必须遵守

• WHERE 作用：分组前，过滤原始表的行记录（筛掉不需要的数据，减少分组压力 ）。
• HAVING 作用：分组后，过滤分组的结果（只能用分组字段、聚合函数 ）。