SQL子查询是解决实际问题的关键工具,需根据返回结果类型(单值、一行、一列或表)选择标量、行、列或表子查询,并匹配外层上下文;正确使用可替代临时表、提升可读性与性能,误用则导致性能下降或逻辑错误。

SQL子查询不是嵌套的“花架子”,而是解决实际问题的关键工具。用对了,一句SQL就能替代多步临时表操作;用错了,性能暴跌还逻辑混乱。核心在于理解“子查询是表达式”——它必须返回明确结果(单值、一行、一列或一张表),且要和外层上下文匹配。
很多人第一反应是SELECT name, MAX(sales) FROM emp GROUP BY name,但这其实查的是每人最高单笔销售额,不是“所有人里销售额总和最高的人”。正确解法用标量子查询:
SELECT name FROM emp WHERE total_sales = (SELECT MAX(total_sales) FROM emp)
LIMIT 1或改用窗口函数MAX()、AVG()这类聚合函数很常用这属于典型的“多条件交集”问题,不能用WHERE product IN ('苹果','香蕉')——那查的是买过其中任一种的人。要用两个EXISTS子查询做双重验证:
SELECT DISTINCT customer_id FROM orders o1 WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM orders o2 WHERE o2.customer_id = o1.customer_id AND o2.product = '苹果') AND EXISTS (SELECT 1 FROM orders o3 WHERE o3.customer_id = o1.customer_id AND o3.product = '香蕉')o2.customer_id = o1.customer_id是关联条件,让内层查询“为当前客户而执行”,这就是相关子查询SELECT 1只是占位,不取真实数据,效率比SELECT *高当同一段复杂逻辑(如用户等级计算)要在SELECT和WHERE中都用到,直接写两遍易错且难维护。用派生表(FROM中的子查询)一次算清:
SELECT name, level FROM (SELECT name, CASE WHEN total_order > 1000 THEN 'VIP' WHEN total_order > 100 THEN '普通' ELSE '新客' END AS level FROM user_stats) t WHERE level = 'VIP't后,外层就能像查普通表一样引用level字段SELECT * FROM orders WHERE customer_id NOT IN (SELECT customer_id FROM blacklist)看似合理,但如果blacklist里有NULL,整条语句会返回空结果——因为NOT IN遇到NULL时逻辑判断为UNKNOWN,被过滤掉。
NOT IN (SELECT customer_id FROM blacklist WHERE customer_id IS NOT NULL)
NOT EXISTS,它天然不受NULL影响:NOT EXISTS (SELECT 1 FROM blacklist b WHERE b.customer_id = orders.customer_id)
基本上就这些。子查询不是炫技,而是把“我想查什么”拆解成“先算什么,再基于它查什么”的自然过程。写之前多问一句:这个子查询返回的是单个值?一行?一列?还是一张表?答案决定了该用哪种类型(标量/行/列/表子查询)和哪个关键字(= / IN / EXISTS / FROM)。不复杂但容易忽略。
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