HAVING 子句

1. 语法概览

HAVING booleanExpression

1.1 HAVING 子句

用于在数据分组聚合(GROUP BY)完成后，对聚合结果进行筛选。

注意事项

• 就语法而言，HAVING子句与WHERE子句相同，WHERE子句在分组聚合之前对数据进行过滤，HAVING子句是对分组聚合后的结果进行过滤。

2. 示例数据

在示例数据页面中，包含了用于构建表结构和插入数据的SQL语句，下载并在IoTDB CLI中执行这些语句，即可将数据导入IoTDB，您可以使用这些数据来测试和执行示例中的SQL语句，并获得相应的结果。

2.1 示例 1：过滤计数低于特定值的设备

查询将计算 table1 表中每个 device_id 的条目数，并过滤掉那些计数低于 5 的设备。

SELECT device_id, COUNT(*)
  FROM table1
  GROUP BY device_id
  HAVING COUNT(*) >= 5;

执行结果如下：

+---------+-----+
|device_id|_col1|
+---------+-----+
|      100|    8|
|      101|   10|
+---------+-----+
Total line number = 2
It costs 0.063s

2.2 示例 2：计算每个设备的每小时平均温度并过滤

查询将计算 table1 表中每个设备每小时的平均温度，并过滤掉那些平均温度低于 85.0 的设备。

SELECT date_bin(1h, time) as hour_time, device_id, AVG(temperature) as avg_temp
  FROM table1
  GROUP BY date_bin(1h, time), device_id
  HAVING AVG(temperature) >= 85.0;

执行结果如下：

+-----------------------------+---------+--------+
|                    hour_time|device_id|avg_temp|
+-----------------------------+---------+--------+
|2024-11-29T18:00:00.000+08:00|      100|    90.0|
|2024-11-28T08:00:00.000+08:00|      100|    85.0|
|2024-11-28T10:00:00.000+08:00|      100|    85.0|
|2024-11-28T11:00:00.000+08:00|      100|    88.0|
|2024-11-26T13:00:00.000+08:00|      100|    90.0|
|2024-11-30T09:00:00.000+08:00|      101|    90.0|
|2024-11-30T14:00:00.000+08:00|      101|    90.0|
|2024-11-29T10:00:00.000+08:00|      101|    85.0|
|2024-11-27T16:00:00.000+08:00|      101|    85.0|
+-----------------------------+---------+--------+
Total line number = 9
It costs 0.079s