• 第14章 使用子查询
    • 一、子查询
    • 二、利用子查询进行过滤
    • 三、作为计算字段使用子查询

    第14章 使用子查询

    1.     子查询
    2.     利用子查询进行过滤
    3.     作为计算字段使用子查询

      

    一、子查询

      select语句是SQL的查询。迄今为止我们所看到的所有select语句都是简单查询，即从单个数据库表中检索数据的单条语句。

      SQL还允许创建子查询，即嵌套在其他查询中的查询。为什么要这么做呢？理解这个概念的最好方法是考察几个例子。

      

    二、利用子查询进行过滤

      所有章节中使用的数据库表都是关系表（关于每个表及关系的描述）。订单存储在两个表中。对于包含订单号、客户ID、订单日期的每个订单，orders表存储一行。各订单的物品存储在相关的orderitems表中。orders表不存储客户信息。它只存储客户ID。实际的客户信息存储在customers表中。

      现在加入需要列出订购物品TNT2的所有客户，应该怎样检索？下面列出具体的步骤。

    （1）检索包含物品TNT2的所有订单的编号。（2）检索具有前一步骤列出的订单编号的所有客户ID。（3）检索前一步骤返回的所有客户ID的客户信息。

      上述每个步骤都可以单独作为一个查询来执行。可以把一条select语句返回的结果用于另一条select语句的where子句。

      也可以使用子查询来把3个查询组合成一条语句。

      第一条select语句的含义很明确，对于prod_id为TNT2的所有订单物品，它检索其order_num列。输出列出两个包含此物品的订单：

    1.     select order_num
    2.     from orderitems
    3.     where prod_id = 'TNT2';

    输出：

    1.     order_num
    2.     20005
    3.     20007

      下一步，查询具有订单20005和20007的客户ID。利用IN子句，编写如下的select语句：

    1.     select cust_id
    2.     from orders
    3.     where order_num in (20005, 20007);

    输出：

    1.     cust_id
    2.     10001
    3.     10004

      现在，把第一个查询（返回订单号的那一个）变为子查询组合两个查询。请看下面的select语句：

    1.     select cust_id
    2.     from orders
    3.     where order_num in (select order_num
    4.                         from orderitems
    5.                         where prod_id = 'TNT2');

    输出：

    1.     cust_id
    2.     10001
    3.     10004

      在select语句中，子查询总是从内向外处理。在处理上面的select语句时，MySQL实际上执行了两个操作。

      首先，它执行下面的查询

    1.     select order_num from orderitems where prod_id = 'TNT2';

      此查询返回两个订单号：20005和20007。然后，这两个值以IN操作符要求的逗号分隔的格式传递给外部查询的where子句。外部查询变为：

    1.     select cust_id from orders where order_num in (20005, 20007);

      可以看到，输出是正确的并且与前面硬编码where子句所返回的值相同。

      现在得到了订购物品TNT2的所有客户的ID。下一步是检索这些客户ID的客户信息。检索两列的SQL语句为：

    1.     select cust_name, cust_contact
    2.     from customers
    3.     where cust_id in (10001, 10004);

      可以把其中的where子句转换为子查询而不是硬编码这些客户ID：

    1.     select cust_name, cust_contact
    2.     from customers
    3.     where cust_id in (select cust_id
    4.                       from orders
    5.                       where order_num in (select order_num
    6.                                           from orderitems
    7.                                           where prod_id = 'TNT2'));

      为了执行上述select语句，MySQL实际上必须执行3条select语句。最里边的子查询返回订单号列表，此列表用于其他外面的子查询的where子句。外面的子查询返回客户ID列表，此客户ID列表用于最外层查询的where子句。最外层查询确实返回所需的数据。

      可见，在where子句中使用子查询能够编写出功能很强并且很灵活的SQL语句。对于能嵌套的子查询的数目没有限制，不过在实际使用时由于性能的限制，不能嵌套太多的子查询。

    列必须匹配在where子句中使用子查询（如这里所示），应该保证select语句具有与where子句中相同数目的列。通常，子查询将返回单个列并且与单个列匹配，但如果需要也可以使用多个列。

      虽然子查询一般与IN操作符结合使用，但也可以用于测试等于、不等于等。

    子查询和性能这里给出的代码有效并获得所需的结果。但是，使用子查询并不总是执行这种类型的数据检索的最有效的方法。更多的论述，请参阅第15章，其中将再次给出这个例子。

      

    三、作为计算字段使用子查询

      使用子查询的另一方法是创建计算字段。加入需要显示customers表中每个客户的订单总数。订单与相应的客户ID存储在orders表中。

      为执行这个操作，遵循下面的步骤。

      （1）从customers表中检索客户列表。  （2）对于检索出的每个客户，统计其在orders表中的订单数目。

      正如前两章所述，可使用select count(*)对表中的行进行计数，并且通过提供一条where子句来过滤某个特定的客户ID，可仅对该客户的订单进行计数。

    1.     select count(*) as orders
    2.     from orders
    3.     where cust_id = 10001;

      为了对每个客户执行count()计算，应该将count()作为一个子查询。

    1.     select cust_name,
    2.            cust_state,
    3.            (select count(*)
    4.             from orders
    5.             where orders.cust_id = customers.cust_id) as orders
    6.     from customers
    7.     order by cust_name;

      这条select语句对customers表中每个客户返回3列：cust_name、cust_state和orders。orders是一个计算字段，它由圆括号中的子查询建立的。该子查询对检索出的每个客户执行一次。

      子查询中的where子句与前面使用的where子句稍有不同，因为它使用了完全限定列名。下面的语句告诉SQL比较orders表中的cust_id与当前customers表中检索的cust_id：

    1.     where orders.cust_id = customers.cust_id
    相关子查询： 涉及外部查询的子查询。

      这种类型的子查询称为相关子查询。任何时候只要列名可能有多义性，就必须使用这种语法（表名和列名由一个句点分隔）。

    不止一种解决方案正如本章前面所述，虽然这里给出的样例代码运行良好，但它并不是解决这种数据检索的最有效的方法。在后面的章节中我们还要遇到这个例子。

      

    逐渐增加子查询来建立查询用子查询测试和调试查询很有技巧性，特别是在这些语句的复杂性不断增加的情况下更是如此，用子查询建立（和测试）查询的最可靠的方法是逐渐进行，这与MySQL处理它们的方法非常相同。首先，建立和测试最内层的查询。然后，用硬编码数据建立和测试外层查询，并且仅在确认它正常后才嵌入子查询。这时，再次测试它。对于要增加的每个查询，重复这些步骤。这样做仅给构造查询增加了一点点时间，但节省了以后（找出查询为什么不正常）的大量时间，并且极大地提高了查询一开始就正常工作的可能性。

      

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