Lateral 查询详解：概念、适用场景与普通 JOIN 的区别

1. 什么是Lateral查询？

Lateral查询（也称为横向关联查询）是一种特殊的子查询，允许子查询中引用外层查询的列（即关联引用），并在执行时逐行对外层查询的每一行数据执行子查询。  语法上通常使用关键字 LATERAL（部分数据库如PostgreSQL支持），或通过特定语法隐式实现（如Oracle的CROSS APPLY/OUTER APPLY）。

示例

-- 显式LATERAL（PostgreSQL）SELECT t1.id, t2.amountFROM t1,LATERAL (SELECT amount FROM t2 WHERE t2.id = t1.id) t2;
-- 隐式实现（Oracle/SQL Server）SELECT t1.id, t2.amountFROM t1CROSS APPLY (SELECT amount FROM t2 WHERE t2.id = t1.id) t2;

2. Lateral查询的适用场景

Lateral查询主要用于以下场景：

场景1：逐行依赖计算

当子查询需要基于外层查询的当前行动态计算时，必须使用Lateral。  案例：计算每个用户的最近一笔订单金额。  SELECT u.user_id, o.order_amount

FROM users u,LATERAL (    SELECT amount AS order_amount    FROM orders    WHERE user_id = u.user_id    ORDER BY order_date DESC    LIMIT 1  -- 每行用户只取最新订单) o;

说明：  普通JOIN无法实现“每行限制结果”（如LIMIT 1），而Lateral子查询会为每个user_id单独执行。

场景2：JSON/数组展开

解析嵌套数据结构（如JSON数组、XML）时，需将数组元素展开为多行。  案例：展开用户标签数组。  

SELECT u.user_id, tag.tag_nameFROM users u,LATERAL jsonb_array_elements(u.tags) AS tag(tag_name);

说明：  jsonb_array_elements函数为每个用户的标签数组生成多行，依赖外层查询的u.tags字段。

场景3：复杂聚合与过滤

当聚合逻辑需要依赖外层条件时，Lateral比普通JOIN更直观。  案例：统计每个用户消费金额超过平均值的订单数。  SELECT u.user_id, COUNT(o.order_id) AS high_value_orders

FROM users u,LATERAL (    SELECT order_id    FROM orders    WHERE user_id = u.user_id AND amount > (        SELECT AVG(amount) FROM orders WHERE user_id = u.user_id    )) oGROUP BY u.user_id;

3. Lateral查询 vs 普通JOIN

特性	Lateral查询	普通JOIN（LEFT JOIN/INNER JOIN）
执行逻辑	逐行执行子查询，依赖外层当前行数据	先完成所有表关联，再过滤或聚合
关联引用	子查询可引用外层列	子查询不能直接引用外层列（需通过JOIN条件）
性能	可能较慢（N次子查询）	通常更快（单次扫描+哈希连接）
适用操作	支持LIMIT、窗口函数等逐行操作	无法在JOIN中直接使用LIMIT
典型语法	LATERAL、CROSS APPLY、OUTER APPLY	JOIN ... ON、WHERE

4. 何时选择Lateral查询？

• ✅ 需要逐行处理（如LIMIT、窗口函数）。  

• ✅ 子查询依赖外层列且无法通过普通JOIN条件表达。  

• ✅ 展开嵌套数据结构（JSON/数组）。  

• ❌ 大数据量场景慎用（可能性能较差）。  

5. 总结

• Lateral查询通过逐行执行子查询，解决了普通JOIN无法处理的动态关联问题。  

• 核心优势：支持复杂逐行逻辑（如LIMIT、JSON展开）。  

• 代价：可能因N次子查询导致性能下降，需结合优化器规则（如PawSQL的解关联）权衡使用。  

在实际应用中，优先尝试用普通JOIN优化，仅在必要时使用Lateral。