Guida SQL: GROUP BY e HAVING

📊 1. La Tabella di Partenza

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

🗄️ Tabella: vendite

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'IDEA CHIAVE

GROUP BY divide la tabella originale in tante SOTTOTABELLE,
una per ogni valore diverso della colonna specificata.

Poi esegue i calcoli (SUM, COUNT, AVG, ecc.) separatamente su ogni sottotabella.

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:

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;

📤 Risultato:

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 dopodichè 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:

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'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.

Esempio Visivo

Domanda: "Mostrami solo i venditori che hanno venduto più di 1000€ in totale"

                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 (solo sottotabelle che passano il filtro):

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:

venditore	vendite	totale
Mario	5	1593.00
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:

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:
                    
                        
                            venditore
                            categoria
                            totale
                            pezzi
                        
MarioElettronica1348.004
MarioCasa245.007
LuigiCasa185.0010
LuigiAbbigliamento144.006
LuigiElettronica144.007
AnnaAbbigliamento120.002

                

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! SUM(importo)

        FROM vendite

        GROUP BY venditore;

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

    
        SELECT venditore, SUM(quantita) AS pezzi

        FROM vendite

        GROUP BY venditore

        HAVING SUM(quantita) > 15;

Nel SELECT Solo colonne del GROUP BY o funzioni aggregate

📊 1. La Tabella di Partenza

📦 2. GROUP BY - Dividere la Tabella in Sottotabelle

🎯 L'IDEA CHIAVE

Visualizziamo il Concetto

📤 Risultato Finale:

🔍 3. Esempi Pratici di GROUP BY

Esempio 1: Raggruppamento per Categoria

📤 Risultato:

Esempio 2: GROUP BY su Due Colonne

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

📤 Risultato Finale:

🎯 4. HAVING - Selezionare Solo Alcune Sottotabelle

🎯 L'IDEA CHIAVE

Esempio Visivo

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

📤 Risultato (solo sottotabelle che passano il filtro):

⚖️ 5. WHERE vs HAVING - La Differenza

WHERE

HAVING

Esempio Pratico: WHERE + HAVING insieme

📤 Risultato:

🔄 6. Ordine: Scrittura vs Esecuzione

🧐 Il Paradosso del SELECT

📋 Esempio: Ordine di Scrittura vs Esecuzione

🎯 7. Esempi Completi

Esempio 1: Report Venditori

📤 Risultato:

Esempio 2: Combinazioni Venditore-Categoria

📤 Risultato:

⚠️ 8. Errori Comuni da Evitare

Errore 1: Colonne non aggregate nel SELECT

❌ SBAGLIATO

📝 9. Esercizi

Esercizio 1 - Base

Esercizio 2 - HAVING

Esercizio 3 - WHERE + HAVING

Esercizio 4 - Avanzato

📌 Riepilogo Finale

GROUP BY

HAVING

Schema Mentale