having子句与where都是过滤语句。
where 子句的作用是在对查询结果进行分组前，将不符合where条件的行去掉，即在分组之前过滤数据，条件中不能包含聚组函数，使用where条件显示特定的行。
having 子句的作用是筛选满足条件的组，即在分组之后过滤数据，条件中经常包含聚组函数，使用having 条件显示特定的组，也可以使用多个分组标准进行分组。
总之，select 用where过滤，找到符合条件的元组。
而having 用在group by后，配合使用，过滤结果。过滤条件使用聚集函数。即一旦查询结果需要按某个值分组（group by语句），在组内进行过滤时，就用having，如having sum（某列）>4。
具体的区别：
聚合语句(sum,min,max,avg,count)在having 里，where 外，所以里先执行，外部的后执行。
where子句：
select sum(num) as rmb from order where id>10
//先where，后sum。只有先查询出id大于10的记录才能执行聚合语句。
在having里优先执行：
select reportsto as manager, count(*) as reports from employees
group by reportsto having count(*) > 4
分组时用having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。
聚合函数和group by都只返回一条结果：
聚合函数，例如SUM, COUNT, MAX, AVG等，区别于其他函数，他们作用在多条记录上。只返回一个结果，
如SELECT SUM(population) FROM tablename，SUM作用在所有返回记录的population字段上，返回所有 家的总人口数。
GROUP BY 子句，可以让SUM 和 COUNT 等函数只在一组内的数据起作用。
但返回结果只有一组内的一行。如GROUP BY region 时，同组（同一个region）的数据只返回一行值。表中的其他字段也只能返回一个值．
HAVING子句在聚合后对组内记录筛选.
例子：
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