WHERE句とHAVING句

WHERE句もHAVING句も、条件抽出を行うためのものです。
ただし、WHERE句とHAVING句では、用法が異なります。

WHERE句は、FROM によってテーブルから抽出されたデータに条件を適用します。
（WHERE句はGROUP BYより前に評価されます。）
一方、HAVING句は、GROUP BYによってグルーピングされた各グループに対して条件を適用します。

つまり、テーブルのデータ全体に対して、何か条件を適用したい場合はWHERE句を利用します。
（性別のカラムが'男'のデータだけ抽出する、など）
GROUP BYによってまとめられた、各グループごとに何か条件を適用したい場合はHAVING句を利用します。
（都道府県別で平均年齢が40歳以上の都道府県だけを抽出する、など）

SQL の評価順序

SQL は以下の順序で評価します。
（WHERE と HAVING に関連してるもののみ）

FROM （テーブルからのデータ抽出）
WHERE （条件抽出）
GROUP BY （グループにまとめる）
HAVING （グループごとに条件適用）
SELECT （カラム選択）

ということで、WHERE句はGROUP BYより前に条件抽出を、
HAVING句はGROUP BYより後で条件抽出を行います。

参考: SELECT文の評価順序の話 - Qiita

サンプル

以下のテーブルで試してみます。

id	name	gender	birthregion	height
1	山田勝	男	関東	172
2	佐藤瞳	女	関東	160
3	高橋桃子	女	関西	144
4	高橋愛美	女	関西	152
5	鈴木博文	男	関東	180
6	藤田拓也	男	関東	168
7	小林晶子	女	関東	155
8	橋本浩之	男	関西	170
9	和田博	男	関西	182
10	中村幸子	女	関西	160

まずは、WHERE句から試してみます。

SELECT *
FROM students
WHERE gender = '男';

結果

 id |   name    | gender | birthregion | height 
----+-----------+--------+-------------+--------
  1 | 山田 勝   | 男     | 関東        |    172
  5 | 鈴木 博文 | 男     | 関東        |    180
  6 | 藤田 拓也 | 男     | 関東        |    168
  8 | 橋本 浩之 | 男     | 関西        |    170
  9 | 和田 博   | 男     | 関西        |    182
(5 rows)

男性だけを抽出することができました。

続いて、HAVING句を試してみます。
HAVING句はGROUP BYでまとめたグループごとに条件を適用しますので、
性別ごとにグループにまとめて、平均身長が160を超えている性別のみを表示します。

SELECT gender, AVG(height)
FROM students
GROUP BY gender
HAVING AVG(height) > 160;

結果

 gender |         avg          
--------+----------------------
 男     | 174.4000000000000000
(1 row)

男性の平均身長は174.4cmなので、男性は表示されます。

最後に、WHERE句とHAVING句を両方つかってみます。

SELECT birthregion, AVG(height)
FROM people
WHERE gender = '男'
GROUP BY birthregion
HAVING AVG(height) > 175;

結果

 birthregion |         avg          
-------------+----------------------
 関西        | 176.0000000000000000
(1 row)

終わり