使用CTE、视图、子查询和函数分步拆解复杂SQL，按清洗、聚合、关联、过滤阶段组织代码，提升可读性与可维护性。
面对复杂的 SQL 查询，直接写一大段代码不仅难读，还容易出错。拆分的核心思路是把大问题分解成小模块，逐个解决。关键是提升可读性、可维护性，并降低调试难度。
使用公共表表达式（CTE）分步处理
CTE（WITH 子句）能把查询逻辑按步骤拆开，每一步命名清晰，便于理解和测试。
比如一个查询需要先过滤用户行为，再聚合统计，最后筛选结果，可以这样拆：
WITH filtered_logs AS ( SELECT user_id, action, created_at FROM user_actions WHERE action IN ('login', 'purchase') AND created_at >= '2024-01-01' ), user_stats AS ( SELECT user_id, COUNT(*) AS action_count, COUNT(CASE WHEN action = 'purchase' THEN 1 END) AS purchase_count FROM filtered_logs GROUP BY user_id ) SELECT user_id, action_count, purchase_count FROM user_stats WHERE purchase_count > 0;每一层只做一件事，后续层依赖前一层结果，逻辑清晰。
将重复或独立逻辑封装为视图
如果某段查询在多个地方用到，比如“活跃用户定义”，可以创建视图来复用。
例如：
CREATE VIEW active_users AS SELECT user_id FROM user_sessions WHERE last_login >= CURRENT_DATE - INTERVAL '30 days' GROUP BY user_id HAVING SUM(session_duration) > 1800;之后的查询可以直接引用 active_users，避免重复写判断逻辑。
复杂计算拆解到子查询或函数
当某个字段计算特别复杂，比如“用户价值评分”，不要堆在主查询里。
可以把计算逻辑单独写成子查询或数据库函数：
-- 写成子查询 SELECT u.user_id, u.name, score.value_score FROM users u JOIN ( SELECT user_id, (logins * 0.3 + purchases * 5 + avg_time_on_site / 60 * 0.5) AS value_score FROM user_metrics_summary ) score ON u.user_id = score.user_id;或者封装成函数 calculate_user_value(user_id)，主查询调用更简洁。
按业务阶段分层组织查询
数据处理通常有明确阶段：清洗、聚合、关联、过滤、排序。
可以按这些阶段组织 CTE 或子查询：
- 第一层：原始数据清洗和初步过滤
- 第二层：关键指标聚合
- 第三层：与其他维度表关联
- 第四层：最终条件筛选和排序
每一层命名体现其作用，比如 clean_data、aggregated_metrics、enriched_result，别人一看就懂。
基本上就这些。拆分不是为了多写几段代码，而是让每一步都简单、明确、可验证。复杂 SQL 能跑通不难，难的是几个月后还能看懂。
