Guida SQL: GROUP BY e HAVING

📊 1. La Tabella di Partenza

Per tutti gli esempi useremo questa tabella vendite (ampliata per mostrare casi complessi):

Modello logico

vendite(id(PK), venditore, categoria, prodotto, importo, quantita)

🗄️ Tabella: vendite

Tabella vendite: dati di esempio usati in tutti gli esempi
id	venditore	categoria	prodotto	importo	quantita
1	Mario	Elettronica	Smartphone	599.00	2
2	Luigi	Abbigliamento	Giacca	89.00	3
3	Mario	Elettronica	Tablet	450.00	1
4	Anna	Abbigliamento	Scarpe	120.00	2
5	Luigi	Elettronica	Cuffie	79.00	5
6	Mario	Casa	Lampada	45.00	4
7	Anna	Elettronica	Mouse	25.00	10
8	Luigi	Casa	Cuscino	35.00	6
9	Mario	Abbigliamento	Maglietta	29.00	8
10	Anna	Casa	Vaso	55.00	3
11	Luigi	Elettronica	Tastiera	65.00	2
12	Mario	Elettronica	Monitor	299.00	1
13	Mario	Casa	Tappeto	120.00	1
14	Mario	Casa	Quadro	80.00	2
15	Mario	Abbigliamento	Cintura	40.00	5
16	Luigi	Abbigliamento	Sciarpa	25.00	2
17	Luigi	Abbigliamento	Guanti	30.00	1
18	Luigi	Casa	Sedia	150.00	4

📦 2. GROUP BY - Dividere la Tabella in Sottotabelle

🤔 L'Esigenza

Guardando la tabella non sappiamo rispondere a una domanda molto naturale per chi gestisce le vendite: quanto ha incassato ogni venditore, e con quante vendite?

Vogliamo una riga per ogni venditore con accanto il totale incassato e il numero di vendite effettuate:

Risultato atteso: totale incassato e numero di vendite per ogni venditore
venditore	totale_incassato	num_vendite
Mario	?	?
Luigi	?	?
Anna	?	?

Non possiamo limitarci a SELECT venditore, importo FROM vendite: otterremmo 18 righe, una per vendita, non una per venditore. Ci serve una riga sola per venditore, che riassuma tutte le sue vendite. Da qui nasce l'idea di GROUP BY.

🎯 L'IDEA CHIAVE

GROUP BY divide la tabella originale in tante SOTTOTABELLE,
una per ogni venditore.

Poi esegue i calcoli (SUM, COUNT, AVG, ecc.) separatamente su ogni sottotabella: nel nostro caso SUM(importo) dà il totale incassato e COUNT(*) il numero di vendite.

La query che risponde all'esigenza

I valori che mancavano nella tabella di partenza sono proprio quelli prodotti dalle due funzioni di aggregazione applicate alle 3 sottotabelle (una sottotabella per ognuno dei 3 venditori):

SELECT venditore, SUM(importo) AS totale_incassato, COUNT(*) AS num_vendite
FROM vendite
GROUP BY venditore;

Risultato della query: totale incassato e numero di vendite per ogni venditore
venditore	totale_incassato	num_vendite
Mario	1662.00	8
Luigi	473.00	7
Anna	200.00	3

Visualizziamo il Concetto

Quando scriviamo GROUP BY venditore, SQL prende la tabella e la "spezza" in sottotabelle:

venditore	importo
👤 Sottotabella MARIO
Mario	599.00
Mario	450.00
Mario	45.00
Mario	29.00
Mario	299.00
Mario	120.00
Mario	80.00
Mario	40.00
SUM = 1662.00 COUNT = 8

venditore	importo
👤 Sottotabella LUIGI
Luigi	89.00
Luigi	79.00
Luigi	35.00
Luigi	65.00
Luigi	25.00
Luigi	30.00
Luigi	150.00
SUM = 473.00 COUNT = 7

venditore	importo
👤 Sottotabella ANNA
Anna	120.00
Anna	25.00
Anna	55.00
SUM = 200.00 COUNT = 3

⬇️

Una riga per ogni sottotabella

⬇️

📤 Risultato finale (output della Query):

Risultato finale: totale incassato e numero di vendite per ogni venditore
venditore	totale	num_vendite
Mario	1662.00	8
Luigi	473.00	7
Anna	200.00	3

🔍 3. Esempi Pratici di GROUP BY

Esempio 1: Raggruppamento per Categoria

Domanda: "Quanto abbiamo venduto per ogni categoria?"

    SELECT categoria, SUM(importo) AS totale, COUNT(*) AS num_vendite
FROM vendite
GROUP BY categoria;

Visualizziamo il Concetto

Anche qui GROUP BY categoria "spezza" la tabella in sottotabelle, una per ogni categoria:

prodotto	importo
📦 Sottotabella ELETTRONICA
Smartphone	599.00
Tablet	450.00
Cuffie	79.00
Mouse	25.00
Tastiera	65.00
Monitor	299.00
SUM = 1517.00 COUNT = 6

prodotto	importo
📦 Sottotabella ABBIGLIAMENTO
Giacca	89.00
Scarpe	120.00
Maglietta	29.00
Cintura	40.00
Sciarpa	25.00
Guanti	30.00
SUM = 333.00 COUNT = 6

prodotto	importo
📦 Sottotabella CASA
Lampada	45.00
Cuscino	35.00
Vaso	55.00
Tappeto	120.00
Quadro	80.00
Sedia	150.00
SUM = 485.00 COUNT = 6

⬇️

Una riga per ogni sottotabella

⬇️

📤 Risultato finale (output della Query):

Risultato della query: totale e numero di vendite per ogni categoria
categoria	totale	num_vendite
Elettronica	1517.00	6
Abbigliamento	333.00	6
Casa	485.00	6

Esempio 2: GROUP BY su Due Colonne

Domanda: "Quanto ha venduto ogni venditore in ogni categoria?"

Qui le cose si fanno interessanti. Noi dobbiamo dividere la tabella in sottotabelle, una per ogni venditore e dopodiché ogni sottotabella va divisa in gruppi di righe, una per ogni categoria. E questo si ottiene con GROUP BY Venditore, Categoria .

Per visualizzarlo facilmente: immagina di avere una tabella per ogni venditore (Mario, Luigi, Anna) e, dentro questa tabella, le vendite vengono suddivise per colore in base alla categoria.

    SELECT venditore, categoria, SUM(importo) AS totale
FROM vendite
GROUP BY venditore, categoria
ORDER BY venditore, categoria;

📦 Sottotabelle per Venditore (le righe sono colorate per Categoria):

Ogni blocco di colore uniforme verrà collassato in UNA sola riga nel risultato.

⚡ Elettronica

👕 Abbigliamento

🏠 Casa

Prodotto	Importo
👤 Sottotabella MARIO
Smartphone	599.00
Tablet	450.00
Monitor	299.00
Maglietta	29.00
Cintura	40.00
Lampada	45.00
Tappeto	120.00
Quadro	80.00

Prodotto	Importo
👤 Sottotabella LUIGI
Cuffie	79.00
Tastiera	65.00
Giacca	89.00
Sciarpa	25.00
Guanti	30.00
Cuscino	35.00
Sedia	150.00

📤 Risultato finale (output della Query):

Risultato della query: totale per ogni combinazione venditore-categoria
venditore	categoria	totale
Anna	Abbigliamento	120.00
Anna	Casa	55.00
Anna	Elettronica	25.00
Luigi	Abbigliamento	144.00
Luigi	Casa	185.00
Luigi	Elettronica	144.00
Mario	Abbigliamento	69.00
Mario	Casa	245.00
Mario	Elettronica	1348.00

🎯 4. HAVING - Selezionare Solo Alcune Sottotabelle

🤔 L'Esigenza

Con GROUP BY abbiamo ora una riga per ogni venditore, con accanto il suo totale. Ma spesso non ci interessano tutte: per esempio vogliamo vedere solo i venditori che hanno incassato più di 1000€.

Dobbiamo quindi scartare le sottotabelle dei venditori che hanno avuto un incasso totale minore o uguale a 1000:

Sottotabelle dei venditori: quali superano la soglia di 1000€?
venditore	totale	supera 1000€?
Mario	1662.00	?
Luigi	473.00	?
Anna	200.00	?

Non possiamo farlo con WHERE: WHERE agisce sulle righe prima che il GROUP BY suddivida la tabella in sottotabelle e non può usare le funzioni di aggregazione come SUM(). Ci serve una condizione che si applichi alle sottotabelle già formate, cioè al totale di ciascuna. Da qui nasce l'idea di HAVING.

🎯 L'IDEA CHIAVE

HAVING è una condizione che FILTRA le sottotabelle.

Dopo che GROUP BY ha creato le sottotabelle e calcolato i risultati,
HAVING decide quali sottotabelle includere nel risultato finale
e quali escludere.

La query che risponde all'esigenza

                SELECT venditore, SUM(importo) AS totale
FROM vendite
GROUP BY venditore
HAVING SUM(importo) > 1000;
            

Passo 1: GROUP BY crea le sottotabelle -- Se sposti il mouse sul rettangolo "ESCLUSA" vedrai i calcoli che hanno escluso la sottotabella

👤 MARIO
SUM = 1662.00 1662 > 1000 ✅

👤 LUIGI
SUM = 473.00 473 < 1000 ❌

👤 ANNA
SUM = 200.00 200 < 1000 ❌

📤 Risultato finale (output della Query) — solo le sottotabelle che passano il filtro:

Risultato della query: solo il venditore con totale superiore a 1000€
venditore	totale
Mario	1662.00

Solo la sottotabella di Mario ha superato la condizione HAVING!

⚖️ 5. WHERE vs HAVING - La Differenza

WHERE

Filtra le RIGHE
prima di creare le sottotabelle

Agisce sulla tabella originale
Decide quali righe entrano nelle sottotabelle
NON può usare funzioni aggregate

HAVING

Filtra le SOTTOTABELLE
dopo averle create

Agisce sui gruppi già formati
Decide quali sottotabelle includere nel risultato
PUÒ usare funzioni aggregate

Esempio Pratico: WHERE + HAVING insieme

Domanda: "Per le vendite sopra i 50€, mostrami i venditori con almeno 2 vendite"

                SELECT venditore, COUNT(*) AS vendite, SUM(importo) AS totale
FROM vendite
WHERE importo > 50  -- Filtra RIGHE prima del grouping
GROUP BY venditore
HAVING COUNT(*) >= 2;  -- Filtra SOTTOTABELLE dopo il grouping
            

1

WHERE importo > 50

Prima vengono escluse le righe con importo ≤ 50.

2

GROUP BY venditore

Le righe rimanenti vengono divise in sottotabelle per venditore.

3

HAVING COUNT(*) >= 2

Vengono incluse solo le sottotabelle con almeno 2 righe valide.

📤 Risultato finale (output della Query):

Risultato della query: vendite e totale per i venditori con almeno 2 vendite sopra i 50€
venditore	vendite	totale
Mario	5	1548.00
Luigi	4	383.00
Anna	2	175.00

🔄 6. Ordine: Scrittura vs Esecuzione

Spesso si fa confusione perché l'ordine in cui SCRIVI i comandi è diverso dall'ordine in cui SQL li ESEGUE.

✍️ SINTASSI
(Come lo scrivi)

SELECT

→

FROM

→

WHERE

→

GROUP BY

→

HAVING

→

ORDER BY

⚙️ LOGICA
(Come viene eseguito)

FROM

→

WHERE

→

GROUP BY

→

HAVING

→

SELECT

→

ORDER BY

🧐 Il Paradosso del SELECT

Hai notato? Anche se SELECT è la prima parola che scrivi, logicamente è la quinta operazione eseguita!

Ecco perché SELECT è quasi alla fine: il database deve prima trovare i dati (FROM), filtrarli (WHERE), raggrupparli (GROUP BY) e filtrare i gruppi (HAVING). Solo a quel punto decide quali colonne mostrarti e calcola i risultati finali.

E infine, solo dopo aver "selezionato" i dati finali, può ordinarli (ORDER BY).

📋 Esempio: Ordine di Scrittura vs Esecuzione

SELECT categoria, SUM(importo)

Esegue per 5° Calcola i valori da mostrare

FROM vendite

Esegue per 1° Trova la tabella

WHERE quantita > 1

Esegue per 2° Filtra le righe inutili

GROUP BY categoria

Esegue per 3° Crea le sottotabelle

HAVING SUM(importo) > 1000

Esegue per 4° Filtra le sottotabelle

ORDER BY totale DESC

Esegue per 6° Ordina il risultato finale

LIMIT 5;

Esegue per 7° Taglia le righe in eccesso

🎯 7. Esempi Completi

Esempio 1: Report Venditori

Domanda: "Mostra i venditori con più di 250€ venduti, ordinati dal migliore"

    SELECT
    venditore,
    COUNT(*) AS vendite,
    SUM(importo) AS totale,
    ROUND(AVG(importo), 2) AS media
FROM vendite
GROUP BY venditore
HAVING SUM(importo) > 250
ORDER BY totale DESC;

📤 Risultato finale (output della Query):

Risultato della query: vendite, totale e media dei venditori con più di 250€ di venduto
venditore	vendite	totale	media
Mario	8	1662.00	207.75
Luigi	7	473.00	67.57

Esempio 2: Combinazioni Venditore-Categoria

Domanda: "Trova le combinazioni venditore+categoria con totale > 100€"

    SELECT
    venditore,
    categoria,
    SUM(importo) AS totale,
    SUM(quantita) AS pezzi
FROM vendite
GROUP BY venditore, categoria
HAVING SUM(importo) > 100
ORDER BY totale DESC;
            

📤 Risultato finale (output della Query):

Risultato della query: totale e pezzi per ogni combinazione venditore-categoria con totale superiore a 100€
venditore	categoria	totale	pezzi
Mario	Elettronica	1348.00	4
Mario	Casa	245.00	7
Luigi	Casa	185.00	10
Luigi	Abbigliamento	144.00	6
Luigi	Elettronica	144.00	7
Anna	Abbigliamento	120.00	2

⚠️ 8. Errori Comuni da Evitare

Errore 1: Colonne non aggregate nel SELECT

❌ SBAGLIATO

    SELECT venditore, prodotto  -- ❌ Errore!
FROM vendite
GROUP BY venditore;
                    

prodotto non è nel GROUP BY. In una sottotabella di Mario ci sono 8 prodotti diversi: quale mostrare?

✅ CORRETTO

    SELECT venditore, SUM(importo) AS totale
FROM vendite
GROUP BY venditore;
                    

Nel SELECT usa solo colonne presenti nel GROUP BY oppure funzioni aggregate.

📝 9. Esercizi

Esercizio 1 - Base

Conta quante vendite sono state fatte per ogni categoria.

Mostra Soluzione

    SELECT categoria, COUNT(*) AS num_vendite
FROM vendite
GROUP BY categoria;
                    

Esercizio 2 - HAVING

Trova i venditori che hanno venduto più di 15 pezzi totali.

Mostra Soluzione

    SELECT venditore, SUM(quantita) AS pezzi
FROM vendite
GROUP BY venditore
HAVING SUM(quantita) > 15;
                    

Esercizio 3 - WHERE + HAVING

Per le vendite di importo superiore a 40€, trova le categorie con almeno 2 vendite.

Mostra Soluzione

                        SELECT categoria, COUNT(*) AS vendite
FROM vendite
WHERE importo > 40
GROUP BY categoria
HAVING COUNT(*) >= 2;
                    

Esercizio 4 - Avanzato

Trova le combinazioni venditore+categoria dove la media per vendita supera i 100€ (mostra la media arrotondata a due decimali).

Mostra Soluzione

                        SELECT venditore, categoria, ROUND(AVG(importo), 2) AS media
FROM vendite
GROUP BY venditore, categoria
HAVING AVG(importo) > 100;
                    

📌 Riepilogo Finale

GROUP BY

Divide la tabella in SOTTOTABELLE
(una per ogni valore unico della colonna)
e calcola le funzioni aggregate su ciascuna

HAVING

Filtra le SOTTOTABELLE
Include nel risultato solo le sottotabelle
che soddisfano la condizione specificata

Schema Mentale

-- 1. WHERE filtra le RIGHE della tabella originale
-- 2. GROUP BY crea le SOTTOTABELLE
-- 3. HAVING decide quali SOTTOTABELLE tenere