嵌套查询和连接查询 嵌套查询和联合查询哪个效率高

子查询是sql中处理复杂查询的核心方法，其通过将一个查询结果作为另一个查询的输入或条件，实现多级数据筛选、聚合或比较。1.在where子句中用于过滤条件，如使用in、exists、any等操作符进行动态值；2.在from子句中作为派生表或内联视图，生成临时结果集供主查询使用；3.在select t子句中作为标量子查询，返回单个值用于每行显示；4.在子句中用于分组后的过滤。子查询适用于逻辑串联与非关联数据处理，而join更擅长数据合并与性能优化，尤其在处理大量数据时表现更优。选择时应考虑查询目的、关联性及可用性，同时注意避免关联子查询的带来的性能陷阱，可通过改写为join或cte进行优化。

子查询查询是处理复杂 SQL 查询的一种核心方法。它允许你将一个查询的结果作为另一个查询的输入或条件，从而实现多级的数据筛选、聚合或比较。简单来说，就是在一个 SQL 语句中插入另一个完整的 SQL 语句，将复杂的问题拆分成更小、更易管理的部分。

当我们需要处理那些无法通过单一 SELECT 语句或简单 JOIN 的时候操作它直接获取的数据时，子查询就非常重要。它可以帮助我们构建逻辑系统，比如“查找所有在平均水平的产品”或者“在过去三个月内没有下订单的客户”。解决方案

子逻辑提出能将复杂的布局变成更小的理解、可管理的单元。我的就是，它像乐高积木一样，让你能够一步步构建起最终查询的结果。

你会在 SQL 中查询语句的多个位置看到子的表格，引线位置都有特定的用途：

在WHERE子句中（过滤条件）：这是最常见的应用场景。你用子的结果来过滤主查询的数据。例如，使用IN、NOT IN、EXISTS、NOT EXISTS、ANY、ALL或者简单的比较运算符(=，gt；， SELECT ProductName，SalesAmountFROM ProductsWHERE SalesAmount gt；(SELECT 查询AVG(SalesAmount) FROM Products)；登录后复制

这里，内层查询先计算出平均销售额，然后外层查询用这个值来筛选产品。

在FROM子句中（派生表/内联视图）：这种子查询被称为派生表（派生）它会生成一个临时的、匿名的结果集，然后主查询对待一个普通表一样来查询它。这在需要对数据进行预聚合或工资，然后再进行连接或进一步筛选时非常有用。SELECT d.DepartmentName，e.EmployeeName，e.SalaryFROM Members eJOIN ( SELECT DepartmentID，AVG(Salary) AS AvgDeptSalary FROMEmployees GROUP BY DepartmentID) AS dept_avg ON e.DepartmentID = dept_avg.DepartmentIDWHERE e.Salary gt； dept_avg.AvgDeptSalary；登录后复制

这里，dept_avg就是一个派生表，它预先计算出了每个部门的平均工资。

在 SELECT 子句中（标量子计算）：如果一个子查询只返回一个值（一行一列），它就可以作为主查询 SELECT 列表中的一个表达式。这通常用于为每一行数据添加一个相关的聚合值或值，然后进行完整的 JOIN。SELECT CustomerName， (SELECT COUNT(OrderID) FROM Orders o WHERE o.CustomerID = c.CustomerID) AS TotalOrdersFROM Customers c；登录后复制

这个查询为每个客户计算了他们的订单，总数并作为一列显示出来。

在HAVING子句中：与WHERE类似，但作用于分组后的结果，用于过滤分组。SELECT DepartmentID， COUNT(EmployeeID) AS NumEmployeesFROMEmployeesGROUP BY DepartmentIDHAVING COUNT(EmployeeID) gt； (SELECT AVG(EmployeeCount) FROM (SELECT COUNT(EmployeeID) AS EmployeeCount FROM Members GROUP BY DepartmentID) AS DepartmentCounts)；登录后复制

这个例子有点复杂，它计算出的数量多于平均部门员工数量的部门。子查询和JOIN：何时选择，如何权衡？

这确实是很多人在写复杂SQL时会遇到的一个员工困惑。我的经验是，子查询和JOIN不是互斥，很多时候它们可以互换，但各有注意和适用场景。理解它们的，能帮你写出更清晰、更高效的。

子查询的优势：逻辑分区：子最擅长的复杂的过滤条件或计算分割成独立的逻辑单元。当你需要根据“某个动态计算出来的值”或“某个集合的成员关系”来筛选数据时，子查询往往更查询。比如，IN、NOT IN、EXISTS、NOT EXISTS这些操作符，就是为子查询定制定制的。它们的核心在于检查“存在性”或“成员资格”，很多时候你不需要把所有相关的数据都拉出来，只需要知道“有没有”或“是不在里面”就够了。处理“非关联”数据： 有些过滤条件并不直接依赖于主的每一行查询，而是依赖于一个独立的计算结果（比如关联、更新）。其次，一个非关联子查询（独立运行）一次就非常合适。

JOIN的优势：数据合并与关联：JOIN的核心功能是根据关联条件将两个或多个表的数据水平地组合起来。当你需要从多个表中提取显示并相关联的列时，JOIN是不二之选。例如，显示订单详情以及对应客户的姓名和地址，这显然是 JOIN 的主机。性能优化：对于大量数据的关联操作，数据库优化器通常能够更好地优化 JOIN 操作。特别是当子查询是关联子查询（关联子查询，内层查询依赖于外层查询的每一行执行）时，性能问题就凸显出来。在这种情况下，改写成 JOIN往往能够获得更好的性能。

如何选择？

我个人的判断标准是：目的：如果你的目的是为了“过滤”或“比较”某个值/集合，子查询通常更直接。

如果你的目的是为了“合并”或“扩展”数据列，JOIN更合适。关联性：如果内层查询的执行完全独立于外层查询，那么子查询（特别是作为派生表）通常没问题。如果内层的每次执行都依赖于外层考虑的当前行（关联子），那么就要注意性能问题，并是否能改写成JOIN。独特性：有时，一个复杂的查询的JOIN可能不如一个串联成几个子查询的逻辑信号。反之亦然，过多的子查询也会让代码难以阅读。这需要权衡。

最终，当它们是可以对接的，而现代很多数据库优化器在某些情况下会自动将子查询重写为JOIN，反之亦然。所以，选择哪个，除了性能考量，很大程度上也取决于你觉得哪种写法响度更能地表达了你的意图。读写子查询常见的性能陷阱与优化策略

聊到性能，读写子查询确实有一些容易地方让人掉坑。我个人觉得，最常见也最头疼的莫关系关联子查询（相关）子查询）带来的性能问题。

关联子查询的陷阱：就像我前面提到的那个“部门平均工资高”的例子，内层查询依赖于外层查询的每一行数据。想象一下，如果你的员工表有10万条记录，那么那个部门计算平均工资的子查询理论上要执行10万次！这无疑是一个巨大的开销，尤其当内层查询本身就比较复杂或者涉及大量数据时。我见过生产环境的慢查询，追根溯源就是因为一个无害的关联子查询。

优化策略：

尽量改写成JOIN 或 CTE (Common Table Expression)：这是我最常用的策略。很多关联子查询都可以通过 JOIN 或者 CTE（后面我会讲到）来改写。例如，计算部门平均工资的例子，你可以先用一个子查询计算出所有部门的平均工资，然后把这个结果作为一个派生表（派生表）与员工表 JOIN 起来。-- 优化后的部门平均工资SELECT 查询 e.EmployeeName，e.Salary， e.DepartmentIDFROMEmployees eJOIN ( SELECT DepartmentID， AVG(Salary) AS AvgDeptSalary FROMEmployees GROUP BY DepartmentID) AS dept_avg ON e.DepartmentID = dept_avg.DepartmentIDWHERE e.Salary gt； dept_avg.AvgDeptSalary；登录后复制

你看，这样内层的平均工资计算就只执行一次，然后通过JOIN来关联，效率会文章

以上就是子查询预览方法？——复杂查询的详细内容，更多请关注乐哥常识网相关其他！