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  1. 1.  Introduction aux bases de données
  2. 2.  Types de bases de données
  3. 3.  Concepts des bases relationnelles
  4. 4.  Types de données de base
  5. 5.  Comprendre les valeurs NULL en SQL
  6. 6.  Aperçu du SQL
  1. 1.  Sélectionner des données d'une table
  2. 2.  Filtrage des données
  3. 3.  Combiner plusieurs conditions
  4. 4.  Alias de colonnes
  5. 5.  Trier les résultats
  6. 6.  Limiter les résultats avec LIMIT et OFFSET
  7. 7.  Tout combiner : WHERE, ORDER BY et LIMIT
  1. 1.  Fonctions SQL intégrées
  2. 2.  Fonctions de chaîne courantes
  3. 3.  Fonctions mathématiques courantes
  4. 4.  Fonctions de date et d’heure
  5. 5.  Opérateur conditionnel
  1. 1.  Fonctions d'agrégation de base
  2. 2.  Regrouper les données
  3. 3.  Filtrer les données groupées
  4. 4.  Agrégation conditionnelle
  5. 5.  Agrégation avancée
  1. 1.  Fondamentaux des JOINs en SQL
  2. 2.  INNER JOIN — Combiner les lignes correspondantes
  3. 3.  LEFT JOIN — Inclure toutes les lignes de la table de gauche
  4. 4.  RIGHT JOIN — Inclure tous les enregistrements de la table de droite
  5. 5.  FULL OUTER JOIN — Tout combiner des deux tables
  6. 6.  CROSS JOIN — Le produit cartésien
  7. 7.  SELF JOIN - Joindre une table à elle-même
  8. 8.  Scénarios et techniques pratiques de JOIN
  9. 9.  Algorithmes de jointure
  1. 1.  Introduction aux sous-requêtes - Requêtes imbriquées et vues en ligne
  2. 2.  Sous-requêtes dans la clause WHERE
  3. 3.  Sous-requêtes corrélées
  4. 4.  Expressions de Table Commune (CTE)
  5. 5.  CTE Récursives
  6. 6.  Application des CTE récursifs
  1. 1.  Fonctions de fenêtre
  2. 2.  Utiliser ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK et NTILE
  3. 3.  Fenêtres de calcul — Contrôler les limites de la fenêtre
  1. 1.  L'instruction INSERT INTO
  2. 2.  L'instruction UPDATE
  3. 3.  L'instruction DELETE
  1. 1.  L’instruction CREATE TABLE
  2. 2.  Les instructions TRUNCATE et DROP TABLE
  3. 3.  Tables temporaires
  4. 4.  Vues (VIEW)
  1. 1.  Bonnes pratiques pour un code SQL lisible et maintenable
  2. 2.  Ecriture de requetes SQL efficaces
  3. 3.  Comprendre les methodes d'optimisation des requetes
  1. 1.  L'option de vol la plus rapide
  2. 2.  Calculer le taux d'occupation moyen des vols
  3. 3.  Carte des sièges d'avion

Leçon 4.3 : Filtrer les données groupées avec HAVING en SQL

Lorsque vous travaillez avec des données groupées en SQL, vous devez souvent filtrer les résultats de l'agrégation. La clause HAVING permet de spécifier des conditions sur les groupes créés par GROUP BY, de la même façon que WHERE filtre les lignes individuelles. Dans cette leçon, vous apprendrez à utiliser HAVING pour filtrer les résultats agrégés, avec des exemples pratiques sur la base Sakila.

Le rôle de HAVING

  • WHERE filtre les lignes avant le regroupement.
  • HAVING filtre les groupes après l'agrégation. HAVING est le plus souvent utilisé avec des fonctions d'agrégation, mais peut également s'appliquer à des colonnes non agrégées (en général des colonnes du GROUP BY).

Syntaxe

SELECT colonne1, FONCTION_AGG(colonne2)
FROM table
GROUP BY colonne1
HAVING condition;

Exemple : Clients avec un total de paiements supérieur à un seuil

SELECT customer_id, SUM(amount) AS total_paye
FROM payment
GROUP BY customer_id
HAVING SUM(amount) > 100;

Résultat : Retourne uniquement les clients dont le total des paiements dépasse 100.

Exemple : Employés ayant traité plus de 50 paiements

SELECT staff_id, COUNT(*) AS nb_paiements
FROM payment
GROUP BY staff_id
HAVING COUNT(*) > 50;

Résultat : Affiche seulement les employés ayant traité plus de 50 paiements.

Exemple : Filtrer par montant moyen de paiement

SELECT customer_id, AVG(amount) AS paiement_moyen
FROM payment
GROUP BY customer_id
HAVING AVG(amount) >= 5;

Résultat : Liste les clients dont le paiement moyen est d'au moins 5.

Utiliser HAVING avec plusieurs conditions

Vous pouvez combiner plusieurs conditions dans la clause HAVING avec AND/OR.

SELECT staff_id, COUNT(*) AS nb_paiements, SUM(amount) AS total_paye
FROM payment
GROUP BY staff_id
HAVING COUNT(*) > 50 AND SUM(amount) > 500;

Résultat : Retourne les employés ayant traité plus de 50 paiements et dont le total dépasse 500.

Utilisation pratique

  1. Catégories de films les plus vendues :
    SELECT c.name AS categorie, SUM(p.amount) AS ventes_totales
FROM payment p
JOIN rental r ON p.rental_id = r.rental_id
JOIN inventory i ON r.inventory_id = i.inventory_id
JOIN film f ON i.film_id = f.film_id
JOIN film_category fc ON f.film_id = fc.film_id
JOIN category c ON fc.category_id = c.category_id
GROUP BY c.name
HAVING SUM(p.amount) > 500;
  2. Pays avec plus de 20 clients :
    SELECT country, COUNT(*) AS nb_clients
FROM customer cu
JOIN address a ON cu.address_id = a.address_id
JOIN city ci ON a.city_id = ci.city_id
JOIN country co ON ci.country_id = co.country_id
GROUP BY country
HAVING COUNT(*) > 20;

Points clés de cette leçon

La clause HAVING permet de filtrer les groupes après l'agrégation, là où WHERE ne peut pas intervenir. Elle est indispensable pour affiner les résultats groupés et obtenir des analyses précises. Pratiquez HAVING avec la base Sakila pour maîtriser le filtrage des données agrégées.