以下是count,group by,having的一些用法，以图书价格表为例
---所有书籍价格的统计select sum(price)总价,avg(price)均价,max(price)最高价,min(price)最低价
from titles
---统计where条件的记录
---business类型书籍价格的统计
select sum(price)总价,avg(price)均价,max(price)最高价,min(price)最低价
from titles where type='business'
--count返回记录的条数
--返回作者共来自几个州
select count (distinct state)州数 from authors
select count(au_id) from authors
--返回表的记录的条数
select count(*) from authors
select * from titles
--type类型的记录条数
select count(distinct type) from titles
select count(title_id) from titles
--group by
--返回各个类别的书籍的统计
select type, sum(price) 总价,avg(price) 均价,max(price) 最高价,min(price) 最低价,
count(*) 条数 from titles group by type
--返回各个出版社分别出版书籍的数量并排序(降序)
select * from titles
select pub_id, count(*) 数量 from titles group by pub_id order by 数量 desc
---1389出版社出版的书籍数量
select * from titles
select count(*) 数量 from titles where pub_id=1389
--对type,pub_id进行分组统计
select count(*) 数量,type,pub_id from titles group by type,pub_id
order by 数量 desc
--having筛选组
--返回类别的均价>15的书籍的统计
select avg(price)均价,type from titles group by type having avg(price)>15
--注:先求平均值,再求均价>15的记录.
select avg(price) 均价,type from titles
where price>15 group by type
--注:先求价格>15的记录,再根据类别求其价格>15的均价.
--要返回平均价格在13到18之间的图书分类
select avg(price) 均价,type from titles group by type
having avg(price) between 13 and 18
--返回出版书籍的数量>=6的出版社编号
select * from titles
select count(*) 数量,pub_id from titles
group by pub_id having count(*)>=6
--返回作者人数最多的state名字
select * from authors
select top 1 state,count(*)数量 from authors group by state
order by count(*) desc
--返回business,mod_cook这两个类别的统计信息
select * from titles
select type,sum(price) 总价,avg(price) 均价,max(price) 最高价,min(price) 最低价
from titles where type in('business','mod_cook') group by type
--注:先根据where条件将business,mod_cook类别的书籍选出,再进行统计.
select type,sum(price) 总价,avg(price) 均价,max(price) 最高价,min(price) 最低价
from titles group by type having type in('business','mod_cook')
--注:先进行统计,再根据where条件将business,mod_cook类别的书籍选出.
以下是引自另一位网友对having,where区别的描述
####################################################################having子句与where有相似之处但也有区别,都是设定条件的语句。
在查询过程中聚合语句(sum,min,max,avg,count)要比having子句优先执行.而where子句在查询过程中执行优先级别优先于聚合语句(sum,min,max,avg,count)。
简单说来：
where子句：
select sum(num) as rmb from order where id>10
//只有先查询出id大于10的记录才能进行聚合语句
having子句:
select reportsto as manager, count(*) as reports from employees
group by reportsto having count(*) > 4
以northwind库为例.having条件表达示为聚合语句。肯定的说having子句查询过程执行优先级别低于聚合语句。
再换句说话说把上面的having换成where则会出错。统计分组数据时用到聚合语句。
对分组数据再次判断时要用having。如果不用这些关系就不存在使用having。直接使用where就行了。
having就是来弥补where在分组数据判断时的不足。因为where执行优先级别要快于聚合语句。
聚合函数，这是必需先讲的一种特殊的函数：
例如SUM, COUNT, MAX, AVG等。这些函数和其它函数的根本区别就是它们一般作用在多条记录上。
SELECT SUM(population) FROM tablename
这里的SUM作用在所有返回记录的population字段上，结果就是该查询只返回一个结果，即所有
国家的总人口数。 通过使用GROUP BY 子句，可以让SUM 和 COUNT 这些函数对属于一组的数据起作用。
当你指定 GROUP BY region 时， 属于同一个region（地区）的一组数据将只能返回一行值．
也就是说，表中所有除region（地区）外的字段，只能通过 SUM, COUNT等聚合函数运算后返回一个值．
HAVING子句可以让我们筛选成组后的各组数据．
HAVING子句在聚合后对组记录进行筛选
而WHERE子句在聚合前先筛选记录．也就是说作用在GROUP BY 子句和HAVING子句前
看下面这几个例子吧：
一、显示每个地区的总人口数和总面积．
SELECT region, SUM(population), SUM(area)
FROM bbc
GROUP BY region
先以region把返回记录分成多个组，这就是GROUP BY的字面含义。分完组后，然后用聚合函数对每组中的不同字段（一或多条记录）作运算。
二、 显示每个地区的总人口数和总面积．仅显示那些面积超过1000000的地区。
SELECT region, SUM(population), SUM(area)
FROM bbc
GROUP BY region
HAVING SUM(area)>1000000
在这里，我们不能用where来筛选超过1000000的地区，因为表中不存在这样一条记录。
相反，HAVING子句可以让我们筛选成组后的各组数据．
以下示例使用的数据库是MySQL 5。
数据表：student
表结构：
Field Name DataType Len
id int 20
name varchar 25
major varchar 25
score int 20
sex varchar 20
表数据：
编号/姓名/专业/学分/性别
id name major score sex
1 jak Chinese 40 f
2 rain Math 89 m
3 leo Phy 78 f
4 jak Math 76 f
5 rain Chinese 56 m
6 leo Math 97 f
7 jak Phy 45 f
8 jak Draw 87 f
9 leo Chinese 45 f
现在我们要得到一个视图：
要求查询性别为男生，并且列出每个学生的总成绩：
SQL：
select s.*,sum(s.score) from student s where sex='f' group by s.name
Result:
id name major score sex sum(s.score)
1 jak Chinese 40 f 248
3 leo Phy 78 f 220
可以看到总共查到有两组，两组的学生分别是jak和leo，每一组都是同一个学生，这样我们就可以使用聚合函数了。
只有使用了group by语句，才能使用如：count()、sum()之类的聚合函数。
下面我们再对上面的结果做进一步的筛选，只显示总分数大于230的学生：
SQL：
select s.*,sum(s.score) from student s where sex='f' group by s.name having sum(s.score)>230
Result:
id name major score sex sum(s.score)
1 jak Chinese 40 f 248
可见having于where的功能差不多。
结论：
1.WHERE 子句用来筛选 FROM 子句中指定的操作所产生的行。
2.GROUP BY 子句用来分组 WHERE 子句的输出。
3.HAVING 子句用来从分组的结果中筛选行。
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group by按日期分组统计的查询
SELECT DATE_FORMAT( timeline, "%Y-%m-%d %H" ) , COUNT( * )
FROM test
GROUP BY DATE_FORMAT( timeline, "%Y-%m-%d %H" )
查询某天：timeline, "%Y-%m-%d
某时：timeline, "%Y-%m-%d %H"
其实就是对timeline字段进行处理，然后再对处理后的数据分组