一文讲懂SQL子查询

大家好，我是宁一。

今天讲解SQL教程第18课：子查询。

SQL语句可以嵌套，最常见的就是查询语句的嵌套。

基本语法：

我们一般称外面嵌套的语句为主查询，里面被嵌套的语句为子查询，有时也会叫外查询、内查询，大家知道意思就好。

子查询要用括号括起来。子查询不仅可以放在WHERE的后面，还可以放在SELECT、FROM的后面，我们一个个来讲解。

1、子查询+WHERE子句

SQL执行时，会先执行括号内的子查询，子查询最常与WHERE子句结合使用。子查询的结果作为WHERE子句的筛选条件，完成更复杂的数据检索。

实例： 在Students表中，找出所有在"宁一"后面出生的学生。

实例解析： 需要先确定"宁一"的生日，再将生日作为WHERE筛选条件，得到最终数据。

第一步：找到"宁一"的生日

第二步：将生日作为WHERE筛选条件，得到最终数据，子查询语句要用括号括起来。

SELECT语句的子查询经常与聚合函数结合使用。因为我们使用聚合函数的时候，记录会合成一条，其它数据细节就不能显示了。

比如： 我们想要查看学生表中所有的学生姓名、学生生日、学生的最大生日。

示例结果：

错误写法：

像上面这样写是会报错的，因为聚合函数与其他表中的列（Sname,Sage），同时放在SELECT的后面。需要用GROUP BY语句将这些表中的列（Sname,Sage）分组。

上面的语句后面加上 GROUP BY Sname,Sage 就可以了。

但是这样写，会将每组的数据聚合成1条数据，比如每组有3条数据，使用聚合函数MAX()+GROUP BY，最终每组只会显示1条最大值的数据。

我们需要展现Students表中所有的学生，这样写不能满足我们的需求。

正确写法： 结合子查询来实现。

子查询与FROM子句结合使用，子查询结果被当成了一个“表”，可以用SELECT语句做进一步的筛查。

比如：我们先写一个SELECT查询语句

将上面的查询语句放在FROM的后面，则上面查询到的结果，就会被当成一个“表”。

这里有一个特别要注意的地方，放在FROM后面的子查询，必须要加别名。

复杂的子查询再嵌套进 FROM 里会让整个查询看起来过于复杂，我们一般会将子查询结果储存为视图，然后再直接使用视图作为来源表，视图会SQL高阶课程中详细讲解。

其实子查询就是查询语句嵌套，没有什么新的东西，只是多了一个层级，由内向外地一层层梳理就会很清楚了。

作业： 结合Students表，从Teachers表中找出当班主任的老师（通过子查询实现）。

作业解析： 先从Students表中，找出所有班主任的Tid并去重，将查询结果作为筛选条件，放在WHERE语句中。

首先，应该了解学习SQL对于数据挖掘分析这个工作的重要性;

接下来，应该先学习SQL查询语句的处理和执行过程，以便可以更好的了解到，编写高质量的查询有多重要。具体说来就是，应该了解查询是如何被解析、重写、优化和最终评估的;

掌握了上面一点之后，你不仅需要重温初学者在编写查询语句时，所使用的查询反向模型，而且还需要了解有关可能发生错误的替代方案和解决方案。同时还应该了解更多查询工作中的基于集合的程序方法。

在性能方面也需要关注反向模型，除了手动提高SQL查询的方法外，还需要以更加结构化和深入的方式来分析你的查询，以便使用其它工具来完成整个查询工作。

在执行查询之前，还需要更加深入的了解执行查询计划的时间复杂度。

最后，应该了解如何进一步的调整你的查询语句。

为什么要学SQL？寻找数据挖掘分析行业的工作，SQL是最需要的技能之一，不论是申请数据分析工作、数据引擎工作、数据挖掘分析或者其它工作。在O‘Reilly发布的《2016数据科学从业者薪酬报告》中，有70％的受访者证实了这一点，表示他们需要在专业环境中使用SQL。此外，本次调查中，SQL远胜于R（57％）和Python（54％）等编程语言。所以在数据挖掘分析领域，SQL是必备技能。

我们分析一下SQL从1970s早期开发出，到现在还经久不衰的原因：

一、公司基本都将数据存储在关系数据库管理系统（RDBMS）或关系数据流管理系统（RDSMS）中，所以需要使用SQL来实现访问。SQL是通用的数据语言，可以使用SQL和几乎其它任何数据库进行交互，甚至可以在本地建立自己的数据库！

二、只有少量的SQL实现没有遵循标准，在供应商之间不兼容。因此，了解SQL标准是在数据挖掘分析行业立足的必要要求。

三、最重要的是SQL也被更新的技术所接受，例如Hive或者Spark SQL。Hive是一个用于查询和管理大型数据集的类似于SQL的查询语言界面；Spark SQL可用于执行SQL查询。

简而言之，以下就是为什么你应该学习这种查询语言：

即使对于新手来说，SQL也很容易学习。学习曲线很平缓，编写SQ查询几乎不花费时间。

SQL遵循“学习一次，随时随地可用”的原则，所以花费时间学习SQL很划算！

SQL是对编程语言的一种极好的补充；在某些情况下，编写查询甚至比编写代码更为优先！

SQL处理和查询执行为了提高SQL查询的性能，首先需要知道，运行查询时，内部会发生什么。

以下时查询执行的过程：

首先，将查询解析成“解析树”;分析查询是否满足语法和语义要求。解析器将会创建一个输入查询的内部表示，然后将此输出传递给重写引擎。

然后，优化器的任务是为给定的查询，寻找最佳执行或查询计划。执行计划准确地定义了每个操作所使用的算法，以及如何协调操作的执行。

最后，为了找到最佳的执行计划，优化器会列举所有可能的执行计划，并确定每个计划的质量或成本，以便获取有关当前数据库状态的信息，最后选择最佳的执行计划。由于查询优化器可能不完善，因此数据库用户和管理员有时需要手动检查并调整优化器生成的计划，以便获得更好的性能。

现在你已经清楚了什么才是好的执行计划。

正如前面了解到的，计划的成本质量起着重要的作用。更具体地说，评估计划所需的磁盘I / O数量，计划的CPU花销以及数据库客户端的整体响应时间和总执行时间等因素至关重要。这就是时间复杂性的概念。后面还将继续了解。

接下来，执行所选择的查询计划，由系统的执行引擎进行评估，并返回查询结果。

编写SQL查询需要进一步说明的是，垃圾回收原则（GIGO）原本就是表达在查询处理和执行之中：制定查询的人，同时也决定着SQL查询的性能。

这意味着在编写查询，有些事情可以同步去做。就像文章开始时介绍的，编写查询需要遵循两个标准：首先，编写的查询需要满足一定的标准，其次还应该应对查询中可以出现的性能问题。

总的来说，有四个分句和关键字，方便新手考虑性能问题：

WHERE分句

INNER JOIN和LEFT JOIN关键字

HAVING分句

虽然这种做法简单而天真，但对于一个初学者来说，这些方法却是一个很好的指引。这些地方也是你刚开始编写时，容易发生错误的地方，这些错误也很难发现。

同时，要想提升性能，使其变得有意义，就不能脱离上下文：在考虑SQL性能时，不能武断的认为上面的分句和关键字不好。使用WHERE或HAVING的分句也可能是很好的查询语句。

通过下面的章节来来进一步了解编写查询时反向模型和代替方法，并将这些提示和技巧作为指导。如何重写查询和是否需要重写查询取决于数据量，以及数据库和执行查询所需的次数等。这完全取决于你的查询目标，事先掌握一些有关数据的知识是非常重要的！

1 仅检索你需要的数据在编写SQL查询时，并不是数据越多越好。因此在使用SELECT语句、DISTINCT分句和LIKE操作符时，需要谨慎。

SELECT声明

在编写完查询语句之后，首先需要做的事情就是检查select语句是否简洁。你的目标应该是删除不必要的select列。以便只取到符合你查询目的的数据。

如果还有相关使用exists的子查询，那么就应该在select语句中使用常量，而不是选择实际列的值。当检查实体时，这是特别方便的。

请记住，相关子查询是使用外部查询中的值的子查询，并且在这种情况下，NULL是可以作为“常量”的，这点确实令人困惑！

通过以下示例，可以了解使用常量的含义：

SELECTdriverslicensenr,nameFROMDriversWHEREEXISTS(SELECT‘1‘FROMFinesWHEREfinesdriverslicensenr=driversdriverslicensenr);提示：我们很容易发现，使用相关子查询并不总是一个好主意，所以可以考虑通过以下方式避免使用相关子查询，例如使用INNER JOIN重写：

SELECTdriverslicensenr,nameFROMdriversINNERJOINfinesONfinesdriverslicensenr=driversdriverslicensenr;DISTINCT分句

SELECT DISTINCT语句用于返回不同的值。DISTINCT是一个分句，能不用尽量不用，因为如果将DISTINCT添加到查询语句中，会导致执行时间的增加。

LIKE运算符

在查询中使用LIKE运算符时，如果模式是以%或_开始，则不会使用索引。它将阻止数据库使用索引（如果存在的话）。当然，从另一个角度来看，你也可以认为，这种类型的查询可能会放宽条件，会检索到许多不一定满足查询目标的记录。

另外，你对存储在数据中数据的了解，可以帮助你制定一个模式，使用该模式可以对所有数据进行正确的过滤，以便查找到你最想要的数据。

2 缩小查询结果如果无法避免使用SELECT语句时，可以考虑通过其它方式缩小查询结果。例如，使用LIMIT分句和数据类型转换的方法。

TOP，LIMIT和ROWNUM分句

可以在查询中添加LIMIT或TOP分句，来设置查询结果的最大行数。下面是一个示例：

SELECTTOP3FROMDrivers;请注意，你可以进一步指定PERCENT。

例如，如果你想更改查询的第一行SELECT TOP 50 PERCENT 。

SELECTdriverslicensenr,nameFROMDrivers

LIMIT2;此外，你还可以添加ROWNUM分句，相应于在查询中使用的LIMIT：

SELECTFROMDriversWHEREdriverslicensenr=123456ANDROWNUM<=3;

数据类型转换应该使用最小的数据类型，因为小的数据类型更加有效。

当查询中需要进行数据类型转化，会增加执行时间，所以尽可能的避免数据类型转换的发生；

如果不能避免的话，需要谨慎的定义数据类型的转换。

本文是本系列教程的第一篇，后续还有更多《如何编写更好的SQL查询》的文章分享给大家，敬请期待。

原文链接：http://wwwkdnuggetscom/2017/08/write-better-sql-queries-definitive-guide-part-1html

转载请注明出自：葡萄城控件

本文出自 “葡萄城控件技术团队博客” 博客，请务必保留此出处http://powertoolsteamblog51ctocom/2369428/1960762

如何编写更好的SQL查询：终极指南-第一部分

标签：查询语句sql

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516　使用NULLIF()比较表达式 61　使用聚合函数

62　创建聚合表达式

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64　使用MAX()查找最大值

65　使用SUM()计算总和

66　使用AVG()计算平均值

67　使用COUNT()统计行数

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69　使用GROUP BY分组行

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72　使用AS创建表的别名

73　使用联结

74　使用JOIN或WHERE创建联结

75　使用CROSS JOIN创建交叉联结

76　使用NATURAL JOIN创建自然联结

77　使用INNER JOIN创建内联结

78　使用OUTER JOIN创建外联结

79　创建自联结 81　理解子查询

82　子查询语法

83　子查询和联结

84　简单子查询和相关子查询

841　简单子查询

842　相关子查询

85　在子查询中限定列名

86　子查询中的空值

87　使用子查询作为列表达式

88　使用比较操作符比较子查询的值

89　使用IN测试集合成员资格

810　使用ALL比较所有子查询的值

811　使用ANY比较某些子查询的值

812　使用EXISTS检测存在性

813　比较等价查询 91　使用UNION合并行

92　使用INTERSECT查找相同行

93　使用EXCEPT查找不同行 101　显示表结构

102　使用INSERT插入行

103　使用UPDATE更新行

104　使用DELETE删除行 111　创建表

112　理解约束

113　使用CREATE TABLE创建新表

114　使用NOT NULL禁止空值

115　使用DEFAULT确定默认值

116　使用PRIMARY KEY指定主键

117　使用FOREIGN KEY指定外键

118　使用UNIQUE确保值唯一

119　使用CHECK创建检查约束

1110　使用CREATE TEMPORARY TABLE创建临时表

1111　使用CREATE TABLE AS利用已存在表创建新表

1112　使用ALTER TABLE修改表

1113　使用DROP TABLE删除表 121　使用CREATE INDEX创建索引

122　使用DROP INDEX删除索引 131　使用CREATE VIEW创建视图

132　通过视图检索数据

133　通过视图修改数据

1331　通过视图插入行

1332　通过视图更新行

1333　通过视图删除行

134　使用DROP VIEW删除视图 151　动态统计

152　产生序列

153　发现等差数列、递增数列和等值数列

154　限定返回行的数量

1541　Microsoft Access

1542　Microsoft SQL Server

1543　Oracle

1544　IBM DB2

1545　MySQL

1546　PostgreSQL

155　分配排名

156　计算修整均值

157　随机选取行

158　处理重复值

159　创建电话列表

1510　检索元数据

15101　Microsoft Access

15102　Microsoft SQL Server

15103　Oracle

15104　IBM DB2

15105　MySQL

15106　PostgreSQL

1511　处理日期

15111　Microsoft Access

15112　Microsoft SQL Server

15113　Oracle

15114　IBM DB2

15115　MySQL

15116　PostgreSQL

1512　计算中值

1513　查询极值

1514　改变动态统计的中流

1515　旋转结果

1516　处理层次结构

索引

SQL Server实用教程（第2版），仍以当前最流行的Microsoft SQL Server 2000作为平台，分为5个部分，它们分别是：SQL Server（含习题）、客户端/SQL Server 2000开发与编程、SQL Server 2000实验、客户端/SQL Server综合应用实习和附录，比较系统地介绍SQL Server 2000中文版的功能和VB, PB, Delphi, ASP, ASPNET与SQL Server 2000的应用方法。

每一部分均为先讲解后实例，贯穿全书数据库表的结构列于附录中。客户/服务器编程为先讲解后实习，实习内容综合应用了SQL Server 2000的基本功能，比较好地解决了SQL Server 2000学和用的问题。由于本书的内容体系具有自己的特色，并且从方便教和学两个角度组织内容、调试实例和安排先后顺序，所以用本书教和学比较方便。

本书可作为大学本科有关课程的教材，也可供大专、高职学生和广大数据库应用开发人员使用

    字符类型

    在输入字符数据时应将数据引在单引号内 字符类型也有定长（char[（n）]）和变长（varchar[（n）]）二种

    日期时间类型

    分类 datetime和 alldatetime

    datetime类型的数据长度为 字节 alldatetime类型的数据长度为 字节

    整数型

    分类 int allint tinyint int长度为 个字节 allint长度为 个字节 tinyint长度为 字节

    精确数值型

    分类 decimal[（p[ s]）]和numeric[（p[ s]）]{p指精度 s指小数位}

    近似数值型

    分类 float[（n）] real float数据类型可以存储正 负浮点数 n确定二进制数精度 它可以为 到 当其精度为 到 之间时 等同于real数据类型

    货币型

    分类 money（占 个字节） allmoney（占 个字节）

    位数据类型

    位数据类型用bit关键字声明 其数据有两种取值 和 在输入 以外的其他值时系统均将它们当作 看待

    时间戳数据类型

    用timestamp声明

    文本和图象类型

    文本（text）和图象（image）类型是两种可变长度的数据类型 向text列中插入数据时 应将数据引在单引号内 向image列中插入数据时 应在数据前加 x引导符

    标识符

    标识符的命名规则如下

    （ ）标识符长度为 到 字符

    （ ）标识符的第一个字符必须为字母或_ @ #符号 其中@和#符号具有特殊的意义 当标识符开头为@时 表示它是一局部变量 标识符首字符为#时 表示是一临时数据库对象 对于表或存储过程 名称开头含一个#号时表示为局部临时对象 含两个##时表示为全局临时对象

    （ ）标识符中第一个字符后面的字符可以为字母 数字或# $ _符号

    （ ）缺省情况下 标识符内不允许有空格 也不允许使用关键字等作为标识符 但可以使用引号来定义特殊标识符

lishixinzhi/Article/program/SQL/201311/16371