Temel SQL Dersi 16: HAVING Elemanı

HAVING

HAVING ifadesi bu iki yazıda anlatılanların devamı, çünkü sadece GROUP BY ifadesi ile birlikte kullanılan bir ifade. Aslında HAVING ifadesinin işlevi WHERE ifadesininkine çok benziyor. Ancak kümeleme fonksiyonları ile WHERE ifadesi birlikte kullanılamadığından HAVING ifadesine ihtiyaç duyulmuştur. Meseleyi daha iyi izah edebilmek için hemen örneklere geçelim. Öncelikle bir önceki makalede de kullandığımız aşağıdaki kisiler tablosunu inceleyelim. Sonra bu tablo üzerinden örneklerle konuyu inceleyeceğiz.

id	Ad	Soyad	Yas	Cinsiyet	Şehir	Ülke	Maaş
2	Ahmet	Yılmaz	20	1	Ankara	Türkiye	2000
3	Mehmet	Efe	22	1	Bolu	Türkiye	2000
4	Ayşe	Can	23	0	İstanbul	Türkiye	3500
5	Fatma	Ak	35	0	Ankara	Türkiye	3200
6	John	Smith	45	1	New York	USA	3500
7	Ellen	Smith	40	0	New York	USA	3500
8	Hans	Müller	30	1	Berlin	Almanya	4000
9	Frank	Cesanne	35	1	Paris	Fransa	3700
10	Abbas	Demir	26	1	Adana	Türkiye	2000
11	Hatice	Topçu	26	0	Hatay	Türkiye	2200
12	Gülsüm	Demir	35	0	Adana	Türkiye	2000

Öncelikle aşağıdaki 2 sorgu örneğini inceleyelim:

SELECT ülke, AVG(maaş) FROM `kisiler` GROUP BY ülke

Bu sorgu ülkelere göre maaş ortalamasını verir ve çıktısı aşağıdaki gibidir:

ülke	AVG(maaş)
Almanya	4000.0000
Fransa	3700.0000
Türkiye	2414.2857
USA	3500.0000

 SELECT ülke, AVG(maaş) FROM `kisiler` WHERE yas > 30 GROUP BY ülke

Dikkat ederseniz bu sorgunun bir öncekinden tek farkı “WHERE yas > 30″ kısmı. Sorgu yine ülkelere göre maaş ortalamasını hesaplıyor ama bu hesaba yalnızca yaşı 30’dan büyük olan çalışanları katıyor. Sorgunun çıktısı aşağıdaki gibidir:

ülke	AVG(maaş)
Fransa	3700.0000
Türkiye	2600.0000
USA	3500.0000

Şimdi de yaş ortalaması 30’un üzerinde olan ülkelerin maaş ortalamalarını getiren sorguyu yazmaya çalışalım. Burada 30 yaş üstü koşulu çalışanlar için değil ülkeler için (yani gruplar) geçerli. O halde yine yukarıdaki sorgularda olduğu gibi ülkelere göre gruplama yapacağız ama bu sefer koşulu gruplar için yazacağız.

 SELECT ülke, AVG(maaş) FROM `kisiler` GROUP BY ülke HAVING AVG(yas) > 30

Sorgunun çıktısı aşağıdaki gibi olacaktır:

ülke	AVG(maaş)
Fransa	3700.0000
USA	3500.0000

Sorgunun döndürdüğü sonuç kümesine bakarak iki ülkenin (Türkiye ve Almanya) yaş ortalamalarının 30’dan küçük olduğunu söyleyebiliriz.

Şimdi de çalışan sayısı 1’den fazla olan şehirleri ve çalışan sayılarını getiren sorguyu yazalım.

 SELECT şehir, COUNT(*) FROM `kisiler` GROUP BY şehir HAVING COUNT(*) > 1

Sorgunun çıktısı aşağıdaki gibi olacaktır.

şehir	COUNT(*)
Adana	2
Ankara	2
New York	2

Şimdi yazacağımız sorgunun açıklaması şöyle: Maaş ortalaması 3000’den fazla olan ülkelerdeki erkek çalışanların maaş ortalaması. Burada gruplamanın ülkelere göre yapılacağı ve yalnızca erkek çalışanların hesaba katılacağı açık.

 SELECT ülke, AVG(maaş) FROM `kisiler` WHERE Cinsiyet=1 GROUP BY ülke HAVING AVG(maaş) > 3000

Sorgunun çıktısı aşağıdaki gibidir. Bu sorguda WHERE ve HAVING ifadeleri birlikte kullandığımızdan farklarını rahatça görebiliyoruz.

ülke	AVG(maaş)
Almanya	4000.0000
Fransa	3700.0000
USA	3500.0000

Yukarıdaki sorguyu biraz değiştirelim: Erkek çalışanların sayısı 1’den fazla olan ülkelerin maaş ortalamasını getiren sorgu:

 SELECT ülke, AVG(maaş) FROM `kisiler` WHERE Cinsiyet=1 GROUP BY ülke HAVING COUNT(*) > 1

Sorgunun çıktısı aşağıdaki gibi olacaktır:

ülke	AVG(maaş)
Türkiye	2000.0000

Sorguları ve “ne yaptıklarını” dikkatle incelerseniz konuyu daha iyi anlayacaksınız. Bitirmeden önce WHERE ifadesinin her zaman GROUP BY ifadesinden önce geldiğini HAVING’in ise her zaman sonra geldiğini hatırlatalım.

Temel SQL Dersi 15: GROUP BY Elemanı

GROUP BY Elemanı

Adından da anlaşılacağı üzere GROUP BY ifadesi gruplama yapar. Yani sonuç kümesini bir veya birden fazla kolona göre gruplar. Öncelikle bir önceki makalede de kullandığımız aşağıdaki kisiler tablosunu inceleyelim. Sonra bu tablo üzerinde biraz gruplama yapacağız.

id	Ad	Soyad	Yas	Cinsiyet	Şehir	Ülke	Maaş
2	Ahmet	Yılmaz	20	1	Ankara	Türkiye	2000
3	Mehmet	Efe	22	1	Bolu	Türkiye	2000
4	Ayşe	Can	23	0	İstanbul	Türkiye	3500
5	Fatma	Ak	35	0	Ankara	Türkiye	3200
6	John	Smith	45	1	New York	USA	3500
7	Ellen	Smith	40	0	New York	USA	3500
8	Hans	Müller	30	1	Berlin	Almanya	4000
9	Frank	Cesanne	35	1	Paris	Fransa	3700
10	Abbas	Demir	26	1	Adana	Türkiye	2000
11	Hatice	Topçu	26	0	Hatay	Türkiye	2200
12	Gülsüm	Demir	35	0	Adana	Türkiye	2000

Şimdi yukarıdaki tabloyu ülkelere göre gruplasaydık ne olurdu? Görüldüğü gibi 4 farklı ülke olduğuna göre 4 farklı grup oluşacaktı. Bu gruplar Türkiye’de çalışanlar, Amerika’da çalışanlar, Fransa’da çalışanlar ve Almanya’da çalışanlar olarak ifade edilebilir. Bu ifade biçimi oldukça anlaşılır zira saf Türkçe. Biraz daha teknik bir ifade kullanmak istersek; Ülke alanında Türkiye, Amerika, Fransa veya Almanya değerleri bulunan kayıtların gruplaşması diyebiliriz.

Hemen bu örneği sorgu olarak yazalım:

 SELECT ülke FROM `kisiler` GROUP BY ülke

Sorgunun çıktısı aşağıdaki gibi olacaktır:

ülke
Almanya
Fransa
Türkiye
USA

Burada SELECT ifadesinden sonra ülke kolonu dışında kolonlar yazarsak, bu kolonlar için gelecek olan değerler anlamlı olmayacaktır. Mesela:

SELECT * FROM `kisiler` GROUP BY ülke

Anlamsız sonuçlar verir :

id	Ad	Soyad	Yas	Cinsiyet	Şehir	Ülke	Maaş
8	Hans	Müller	30	1	Berlin	Almanya	4000
9	Frank	Cesanne	35	1	Paris	Fransa	3700
2	Ahmet	Yılmaz	20	1	Ankara	Türkiye	2000
6	John	Smith	45	1	New York	USA	3500

Sonuç kümesine baktığımızda ülke alanı hariç diğer alanlar için gruba ait kayıtlardan ilkinin değerlerinin geldiğini görürüz. Bu da yukarıdaki tabloyu anlamsız kılıyor. Bütün bunları anlatmamın sebebi GROUP BY’ın kümeleme fonksiyonları ile nasıl anlamlı hale geldiğini göstermek.

Örneğin ülkelerin ortalama maaşını görmek istesek:

SELECT ülke, AVG(maaş) FROM `kisiler` GROUP BY ülke

Sorgunun çıktısı aşağıdaki gibi olacaktır:

ülke	AVG(maaş)
Almanya	4000.0000
Fransa	3700.0000
Türkiye	2414.2857
USA	3500.0000

Burada geri planda kayıtlar ülke değerlerine göre gruplandı ve her grubun maaş değerinin ortalaması hesaplanarak yukarıdaki sonuç kümesi elde edildi. Sonuç olarak GROUP BY kullanırken SELECT’ten sonra GROUP BY ile kullandığımız alanları ve kümeleme fonksiyonlarını kullanmamız gerekiyor.

Eğer her ülkeden kaç çalışanın olduğunu görmek istersek:

SELECT ülke, COUNT(*) AS sayı FROM `kisiler` GROUP BY ülke

Sorgunun çıktısı aşağıdaki gibi olacaktır:

ülke	sayı
Almanya	1
Fransa	1
Türkiye	7
USA	2

Örneğin maaş ortalamasını bayanlar ve erkekler olarak görmek isteseydik:

SELECT cinsiyet, AVG(maaş) AS sayı FROM `kisiler` GROUP BY cinsiyet

Sorgunun çıktısı aşağıdaki gibi olacaktır:

cinsiyet	sayı
0	2880.0000
1	2866.6667

GROUP BY ile birden fazla alan kullanımı

GROUP BY ifadesinden sonra birden fazla alan kullanabiliriz. Örneğin kayıtları önce ülkelere göre gruplayıp sonra her bir grubu kendi içinde şehirlere göre gruplamak istesek:

SELECT ülke, şehir FROM `kisiler` GROUP BY ülke, şehir

Sorgunun çıktısı aşağıdaki gibi olacaktır:

ülke	şehir
Almanya	Berlin
Fransa	Paris
Türkiye	Adana
Türkiye	Ankara
Türkiye	Bolu
Türkiye	Hatay
Türkiye	İstanbul
USA	New York

Türkiye dışındaki gruplarda tek bir şehir varken, Türkiye grubunun da kendi içinde 5 gruba ayrıldığına dikkat edin. Her bir gruba ait kaç adet çalışan olduğunu görmek istersek sorguya ufak bir ekleme yapmamız yeterli olur:

SELECT ülke, şehir, COUNT(*) FROM `kisiler` GROUP BY ülke, şehir

Sorgunun çıktısı aşağıdaki gibi olacaktır:

ülke	şehir	COUNT(*)
Almanya	Berlin	1
Fransa	Paris	1
Türkiye	Adana	2
Türkiye	Ankara	2
Türkiye	Bolu	1
Türkiye	Hatay	1
Türkiye	İstanbul	1
USA	New York

Şimdi de her ülke için bayan ve erkek çalışanların sayısını ve yaş ortalamalarını bulalım:

SELECT ülke, cinsiyet, AVG(yas), COUNT(*) FROM `kisiler` GROUP BY ülke, cinsiyet

Sorgunun çıktısı aşağıdaki gibi olacaktır:

ülke	cinsiyet	AVG(yas)	COUNT(*)
Almanya	1	30.0000	1
Fransa	1	35.0000	1
Türkiye	0	29.7500	4
Türkiye	1	22.6667	3
USA	0	40.0000	1
USA	1	45.0000	1

Yukarıdaki tablodan mesela, Türkiye’den 4 bayan, 3 erkek çalışanın olduğunun ve bayanların yaş ortalamalarının 29.7 erkeklerinkinin ise 22.6 olduğunu okuyabiliriz.

GROUP BY İfadesini  WHERE ifadesi ile birlikte kullanmak

Öncelikle WHERE ifadesinin sorguda her zaman group by’dan önce geldiğini belirtelim. Örneğin yukarıdaki sorguya maaşı 2000’den büyük olanlar gibi bir koşul ekleyelim.

SELECT ülke, cinsiyet, AVG(yas), COUNT(*) FROM `kisiler` WHERE maaş > 2000 GROUP BY ülke, cinsiyet

Sorgunun çıktısı aşağıdaki gibi olacaktır:

ülke	cinsiyet	AVG(yas)	COUNT(*)
Almanya	1	30.0000	1
Fransa	1	35.0000	1
Türkiye	0	28.0000	3
USA	0	40.0000	1
USA	1	45.0000	1

Bu sorgu biraz karışık görünse de aslında oldukça basit. Geri planda önce maaşı 2000’den küçük olan kayıtlar elendi. Yani önce sorgunun WHERE kısmı çalıştırıldı. Sonra kalan kayıtlar üzerinde sorgunun geri kalanı çalıştırıldı. Yani asında bir önceki sorgu tüm tablo yerine tablonun alt kümesi (maaşı 2000’den büyük olanlar) üzerinde çalıştırılmış oldu.