WHERE作用于行、HAVING作用于组：WHERE在GROUP BY前筛选原始行，只能用列不能用聚合函数；HAVING在GROUP BY后筛选分组结果，可使用聚合函数和分组字段；执行顺序为FROM→WHERE→GROUP BY→HAVING→select→ORDER BY。
WHERE 作用于行，HAVING 作用于组——这是最核心的区别。理解这一点，就能理清两者何时用、为何不能互换。
WHERE 在分组前筛选原始数据行
WHERE 子句在 GROUP BY 执行之前运行，它逐行检查每一条记录是否满足条件，不满足的行直接被过滤掉，根本不会参与后续的分组和聚合计算。
- 只能使用原始表中的列（或表达式），不能用聚合函数（如 count()、SUM()、AVG()）
- 例如：
WHERE salary > 5000是合法的；WHERE COUNT(*) > 10会报错 - 效率通常更高，因为它减少了后续分组的数据量
HAVING 在分组后筛选聚合结果
HAVING 子句在 GROUP BY 完成、各组聚合值（如每个部门的平均工资）已经算出之后才执行，它对“组”进行判断，决定哪些组保留在最终结果中。
- 可以使用聚合函数和分组字段（如
department、COUNT(*)、AVG(salary)） - 例如：
HAVING AVG(salary) > 8000是合法的；HAVING hire_date > '2020-01-01'则通常不合法（除非hire_date出现在 GROUP BY 中） - 它不能替代 WHERE 做行级过滤，否则会导致逻辑错误或性能下降
执行顺序决定了它们不可互换
sql 的逻辑执行顺序是：FROM → WHERE → GROUP BY → HAVING → SELECT → ORDER BY。这个顺序不是语法书写顺序，而是数据库内部处理数据的流程。
- WHERE 发生在 GROUP BY 之前，所以它看到的是“每一行”
- HAVING 发生在 GROUP BY 之后，所以它看到的是“每一组及其聚合值”
- 把本该写在 WHERE 的条件错写进 HAVING，会导致数据库先做无意义的分组，再丢弃结果，浪费资源
一个典型对比示例
查“每个部门平均工资超过 8000 的部门，且只统计 2019 年后入职的员工”：
- ✅ 正确写法：
SELECT department, AVG(salary)
FROM employees
WHERE hire_date > '2019-01-01' -- 行级过滤，提前筛人
GROUP BY department
HAVING AVG(salary) > 8000 -- 组级过滤，筛部门 - ❌ 错误写法：
WHERE AVG(salary) > 8000（语法错误）HAVING hire_date > '2019-01-01'（语义错误，hire_date 不在 GROUP BY 中，且未聚合）