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SQL 子查询

2016-08-12 22:09:28 更新

SQL 子查询


 子查询(Sub Query)或者说内查询(Inner Query),也可以称作嵌套查询(Nested Query),是一种嵌套在其他 SQL 查询的 WHERE 子句中的查询。

 子查询用于为主查询返回其所需数据,或者对检索数据进行进一步的限制。

 子查询可以在 SELECT、INSERT、UPDATE 和 DELETE 语句中,同 =、<、>、>=、<=、IN、BETWEEN 等运算符一起使用。

 使用子查询必须遵循以下几个规则:

  • 子查询必须括在圆括号中。
  • 子查询的 SELECT 子句中只能有一个列,除非主查询中有多个列,用于与子查询选中的列相比较。
  • 子查询不能使用 ORDER BY,不过主查询可以。在子查询中,GROUP BY 可以起到同 ORDER BY 相同的作用。
  • 返回多行数据的子查询只能同多值操作符一起使用,比如 IN 操作符。
  • SELECT 列表中不能包含任何对 BLOB、ARRAY、CLOB 或者 NCLOB 类型值的引用。
  • 子查询不能直接用在聚合函数中。
  • BETWEEN 操作符不能同子查询一起使用,但是 BETWEEN 操作符可以用在子查询中。

SELECT 语句中的子查询


 通常情况下子查询都与 SELECT 语句一起使用,其基本语法如下所示:

SELECT column_name [, column_name ]
FROM   table1 [, table2 ]
WHERE  column_name OPERATOR
      (SELECT column_name [, column_name ]
      FROM table1 [, table2 ]
      [WHERE])

示例:


 考虑 CUSTOMERS 表,表中记录如下所示:

+----+----------+-----+-----------+----------+
| ID | NAME     | AGE | ADDRESS   | SALARY   |
+----+----------+-----+-----------+----------+
|  1 | Ramesh   |  35 | Ahmedabad |  2000.00 |
|  2 | Khilan   |  25 | Delhi     |  1500.00 |
|  3 | kaushik  |  23 | Kota      |  2000.00 |
|  4 | Chaitali |  25 | Mumbai    |  6500.00 |
|  5 | Hardik   |  27 | Bhopal    |  8500.00 |
|  6 | Komal    |  22 | MP        |  4500.00 |
|  7 | Muffy    |  24 | Indore    | 10000.00 |
+----+----------+-----+-----------+----------+

 现在,让我们试一下在 SELECT 语句中进行子查询:

SQL> SELECT * 
     FROM CUSTOMERS 
     WHERE ID IN (SELECT ID 
                  FROM CUSTOMERS 
                  WHERE SALARY > 4500) ;

 上述语句的执行结果如下所示:

+----+----------+-----+---------+----------+
| ID | NAME     | AGE | ADDRESS | SALARY   |
+----+----------+-----+---------+----------+
|  4 | Chaitali |  25 | Mumbai  |  6500.00 |
|  5 | Hardik   |  27 | Bhopal  |  8500.00 |
|  7 | Muffy    |  24 | Indore  | 10000.00 |
+----+----------+-----+---------+----------+

INSERT 语句中的子查询:


 子查询还可以用在 INSERT 语句中。INSERT 语句可以将子查询返回的数据插入到其他表中。子查询中选取的数据可以被任何字符、日期或者数值函数所修饰。

 其基本语法如下所示:

INSERT INTO table_name [ (column1 [, column2 ]) ]
           SELECT [ *|column1 [, column2 ]
           FROM table1 [, table2 ]
           [ WHERE VALUE OPERATOR ]

示例:


 考虑与 CUSTOMERS 表拥有相似结构的 CUSTOMERS_BKP 表。现在要将 CUSTOMER 表中所有的数据复制到 CUSTOMERS_BKP 表中,代码如下:

SQL> INSERT INTO CUSTOMERS_BKP
     SELECT * FROM CUSTOMERS 
     WHERE ID IN (SELECT ID 
                  FROM CUSTOMERS) ;

UPDATE 语句中的子查询:


 子查询可以用在 UPDATE 语句中。当子查询同 UPDATE 一起使用的时候,既可以更新单个列,也可更新多个列。

 其基本语法如下:

UPDATE table
SET column_name = new_value
[ WHERE OPERATOR [ VALUE ]
   (SELECT COLUMN_NAME
   FROM TABLE_NAME)
   [ WHERE) ]

示例:


 假设我们有一份 CUSTOMERS_BKP 表作为 CUSTOMERS 表的备份。

 下面的示例将 CUSTOMERS 表中所有 AGE 大于或者等于 27 的客户的 SALARY 字段都变为了原来的 0.25 倍:

SQL> UPDATE CUSTOMERS
     SET SALARY = SALARY * 0.25
     WHERE AGE IN (SELECT AGE FROM CUSTOMERS_BKP
                   WHERE AGE >= 27 );

 这将影响两行数据,随后 CUSTOMERS 表中的记录将如下所示:

+----+----------+-----+-----------+----------+
| ID | NAME     | AGE | ADDRESS   | SALARY   |
+----+----------+-----+-----------+----------+
|  1 | Ramesh   |  35 | Ahmedabad |   125.00 |
|  2 | Khilan   |  25 | Delhi     |  1500.00 |
|  3 | kaushik  |  23 | Kota      |  2000.00 |
|  4 | Chaitali |  25 | Mumbai    |  6500.00 |
|  5 | Hardik   |  27 | Bhopal    |  2125.00 |
|  6 | Komal    |  22 | MP        |  4500.00 |
|  7 | Muffy    |  24 | Indore    | 10000.00 |
+----+----------+-----+-----------+----------+

DELETE 语句中的子查询:


 如同前面提到的其他语句一样,子查询还可以同 DELETE 语句一起使用。

 其基本语法如下所示:

DELETE FROM TABLE_NAME
[ WHERE OPERATOR [ VALUE ]
   (SELECT COLUMN_NAME
   FROM TABLE_NAME)
   [ WHERE) ]

示例:


 假设我们有一份 CUSTOMERS_BKP 表作为 CUSTOMERS 表的备份。

 下面的示例将从 CUSTOMERS 表中删除所有 AGE 大于或者等于 27 的记录:

SQL> DELETE FROM CUSTOMERS
     WHERE AGE IN (SELECT AGE FROM CUSTOMERS_BKP
                   WHERE AGE > 27 );

 这将影响两行数据,随后 CUSTOMERS 表中的记录将如下所示:

+----+----------+-----+---------+----------+
| ID | NAME     | AGE | ADDRESS | SALARY   |
+----+----------+-----+---------+----------+
|  2 | Khilan   |  25 | Delhi   |  1500.00 |
|  3 | kaushik  |  23 | Kota    |  2000.00 |
|  4 | Chaitali |  25 | Mumbai  |  6500.00 |
|  6 | Komal    |  22 | MP      |  4500.00 |
|  7 | Muffy    |  24 | Indore  | 10000.00 |
+----+----------+-----+---------+----------+


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