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MySQL复杂SQL(多表联查/子查询)详细讲解

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文章目录

  • MySQL复杂SQL(多表联查/子查询)详细讲解
    • 第一部分:多表联查 (JOIN Operations)
      • 1. 连接的类型 (JOIN Types)
        • a. INNER JOIN (内连接 / 等值连接)
        • b. LEFT [OUTER] JOIN (左外连接)
        • c. RIGHT [OUTER] JOIN (右外连接)
        • d. FULL [OUTER] JOIN (全外连接)
        • e. CROSS JOIN (交叉连接 / 笛卡尔积)
      • 2. 多表连接 (Joining More Than Two Tables)
      • 3. 自连接 (Self Join)
      • 4. 自然连接 (NATURAL JOIN) 和 USING 子句
    • 第二部分:子查询 (Subqueries)
      • 1. 子查询的位置 (Where Subqueries Can Be Used)
      • 2. 子查询的主要类型
        • a. 标量子查询 (Scalar Subquery)
        • b. 列子查询 (Column Subquery)
        • c. 行子查询 (Row Subquery)
        • d. 表子查询 / 派生表 (Table Subquery / Derived Table)
      • 3. 相关子查询 vs. 非相关子查询
      • 4. EXISTS 和 NOT EXISTS
    • 关键注意事项与最佳实践
    • 总结


📃文章前言

  • 🔷文章均为学习工作中整理的笔记。
  • 🔶如有错误请指正,共同学习进步。

MySQL复杂SQL(多表联查/子查询)详细讲解

在这里插入图片描述

MySQL 中复杂 SQL 的核心部分:多表联查子查询。这是数据库操作中处理关联数据的强大工具。

核心目标: 从多个相互关联的表中组合和提取所需的数据。

第一部分:多表联查 (JOIN Operations)

当你的数据模型设计良好(遵循规范化原则)时,数据会分散在多个表中,通过主键-外键关系连接。JOIN 操作就是用来基于这些关系将多个表中的行组合起来。

1. 连接的类型 (JOIN Types)

a. INNER JOIN (内连接 / 等值连接)
  • 作用: 返回两个表中连接字段值相等的所有行组合。如果某行在其中一个表中没有匹配的行,则不会出现在结果中。
  • 语法:
    SELECT 列名列表
    FROM1
    [INNER] JOIN2 ON1.关联字段 =2.关联字段
    [WHERE 条件];
    -- INNER 关键字通常可省略
    
  • 示例: 查询所有有订单的客户信息(假设 customers 表有 customer_idorders 表有 customer_id 外键)
    SELECT c.customer_id, c.name, o.order_id, o.order_date
    FROM customers c
    INNER JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id;
    -- 结果只包含那些在customers表中有记录且在orders表中至少有一个订单的客户。
    
  • 图示: 两个集合的交集部分。
b. LEFT [OUTER] JOIN (左外连接)
  • 作用: 返回左表 (表1) 的所有行,即使在右表 (表2) 中没有匹配的行。对于左表中存在而右表中没有匹配的行,右表相关的列将显示为 NULL
  • 语法:
    SELECT 列名列表
    FROM1
    LEFT [OUTER] JOIN2 ON1.关联字段 =2.关联字段
    [WHERE 条件];
    -- OUTER 关键字通常可省略
    
  • 示例: 查询所有客户及其订单(包括没有下过单的客户)
    SELECT c.customer_id, c.name, o.order_id, o.order_date
    FROM customers c
    LEFT JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id;
    -- 结果包含所有客户。对于没有订单的客户,o.order_id 和 o.order_date 会是 NULL。
    
  • 图示: 整个左集合 + 与右集合的交集部分。右集合独有的部分被舍弃。
c. RIGHT [OUTER] JOIN (右外连接)
  • 作用:LEFT JOIN 相反。返回右表 (表2) 的所有行,即使在左表 (表1) 中没有匹配的行。对于右表中存在而左表中没有匹配的行,左表相关的列将显示为 NULL
  • 语法:
    SELECT 列名列表
    FROM1
    RIGHT [OUTER] JOIN2 ON1.关联字段 =2.关联字段
    [WHERE 条件];
    -- OUTER 关键字通常可省略
    
  • 示例: 查询所有订单及其对应的客户信息(包括那些可能关联到无效客户的订单 - 这种情况在良好设计的数据模型中较少见,但语法支持)
    SELECT c.customer_id, c.name, o.order_id, o.order_date
    FROM customers c
    RIGHT JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id;
    -- 结果包含所有订单。如果某个订单的 customer_id 在 customers 表中找不到,则 c.customer_id 和 c.name 会是 NULL。
    
  • 图示: 整个右集合 + 与左集合的交集部分。左集合独有的部分被舍弃。
  • 注意: RIGHT JOIN 在实际应用中不如 LEFT JOIN 常见,因为通常可以通过调整表顺序使用 LEFT JOIN 达到相同目的。
d. FULL [OUTER] JOIN (全外连接)
  • 作用: 返回左表和右表中的所有行。当某行在另一个表中没有匹配行时,则另一个表相关的列将显示为 NULL。如果两个表中有匹配的行,则进行连接。
  • 语法 (MySQL 不支持直接的 FULL OUTER JOIN,需用 UNION 模拟):
    SELECT 列名列表
    FROM1
    LEFT JOIN2 ON1.关联字段 =2.关联字段
    UNION [ALL] -- 通常用 UNION 去重,如果确定不会有重复或需要保留重复则用 UNION ALL
    SELECT 列名列表
    FROM1
    RIGHT JOIN2 ON1.关联字段 =2.关联字段
    WHERE1.关联字段 IS NULL; -- 排除掉左连接中已包含的匹配行
    
  • 示例: 查询所有客户和所有订单(包括没有订单的客户和没有对应客户的订单)
    SELECT c.customer_id, c.name, o.order_id, o.order_date
    FROM customers c
    LEFT JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id
    UNION
    SELECT c.customer_id, c.name, o.order_id, o.order_date
    FROM customers c
    RIGHT JOIN orders o ON c.customer_id = o.customer_id
    WHERE c.customer_id IS NULL; -- 只取右连接中左表为NULL的部分(即orders有而customers没有的行)
    
  • 图示: 左集合 + 右集合的并集。
e. CROSS JOIN (交叉连接 / 笛卡尔积)
  • 作用: 返回两个表中所有可能的行组合。结果集的行数是 表1行数 * 表2行数通常不是你想要的结果,除非明确需要所有组合。
  • 语法:
    SELECT 列名列表
    FROM1
    CROSS JOIN2;
    -- 或者使用隐式连接(不推荐):
    SELECT 列名列表
    FROM1,2;
    
  • 示例: 生成所有产品和所有尺寸的组合
    SELECT p.product_name, s.size_name
    FROM products p
    CROSS JOIN sizes s;
    

2. 多表连接 (Joining More Than Two Tables)

  • 可以连续使用多个 JOIN 子句连接多个表。
  • 语法:
    SELECT ...
    FROM1
    JOIN2 ON 条件
    JOIN3 ON 条件 -- 条件可以是表2和表3的关系,或者表1和表3的关系(较少见)
    ...
    [WHERE ...];
    
  • 示例: 查询订单的详细信息(客户名、订单日期、产品名、数量)
    SELECT c.name, o.order_date, p.product_name, od.quantity
    FROM orders o
    JOIN customers c ON o.customer_id = c.customer_id
    JOIN order_details od ON o.order_id = od.order_id
    JOIN products p ON od.product_id = p.product_id;
    

3. 自连接 (Self Join)

  • 作用: 将表与其自身连接。常用于表示层次结构(如员工-经理关系、类别-父类别)。
  • 技巧: 需要使用表别名 (Alias) 来区分同一个表的两个“实例”。
  • 示例: 查询员工及其经理的名字
    SELECT e1.employee_name AS Employee, e2.employee_name AS Manager
    FROM employees e1
    LEFT JOIN employees e2 ON e1.manager_id = e2.employee_id;
    -- 使用 LEFT JOIN 是因为顶级经理没有上级(manager_id 为 NULL)
    

4. 自然连接 (NATURAL JOIN) 和 USING 子句

  • NATURAL JOIN: 自动连接所有同名列。强烈不推荐使用! 因为它依赖于列名匹配,不明确且容易出错。
    SELECT ... FROM table1 NATURAL JOIN table2; -- 避免使用
    
  • USING 子句: 当连接的两个表具有完全相同名称的关联字段时,可以用 USING 简化 ON
    SELECT c.customer_id, c.name, o.order_id, o.order_date
    FROM customers c
    JOIN orders o USING (customer_id); -- 等价于 ON c.customer_id = o.customer_id
    

第二部分:子查询 (Subqueries)

子查询是指嵌套在另一个 SQL 查询(主查询)内部的查询。子查询的结果被外部查询使用。

1. 子查询的位置 (Where Subqueries Can Be Used)

  • SELECT 子句(标量子查询)
  • FROM 子句(派生表/内联视图)
  • WHERE 子句(最常用)
  • HAVING 子句
  • INSERT / UPDATE / DELETE 语句的 VALUESSET 部分

2. 子查询的主要类型

a. 标量子查询 (Scalar Subquery)
  • 特点: 返回单个值(一行一列)。
  • 用途: 可以出现在任何期望单个值的地方(如 SELECT 列表、WHERE 条件中的比较运算符右侧)。
  • 示例: 查询价格高于平均价格的产品
    SELECT product_name, price
    FROM products
    WHERE price > (SELECT AVG(price) FROM products);
    
  • 示例:SELECT 列表中使用(为每行计算一个相关值)
    SELECT order_id, order_date,(SELECT COUNT(*) FROM order_details od WHERE od.order_id = o.order_id) AS item_count
    FROM orders o;
    
b. 列子查询 (Column Subquery)
  • 特点: 返回单列多行
  • 用途: 常与 IN, ANY/SOME, ALL 运算符一起用在 WHEREHAVING 子句中。
  • 示例 (IN): 查询至少订购过一次’Coffee’产品的客户
    SELECT customer_id, name
    FROM customers
    WHERE customer_id IN (SELECT DISTINCT o.customer_idFROM orders oJOIN order_details od ON o.order_id = od.order_idJOIN products p ON od.product_id = p.product_idWHERE p.product_name = 'Coffee'
    );
    
  • 示例 (ANY/SOME): 查询价格大于任何电子产品价格的非电子产品 (> ANY 等价于 > (SELECT MIN(price) FROM ... WHERE category='Electronics'))
    SELECT product_name, price
    FROM products
    WHERE category <> 'Electronics'AND price > ANY (SELECT priceFROM productsWHERE category = 'Electronics');
    
  • 示例 (ALL): 查询价格大于所有电子产品价格的非电子产品 (> ALL 等价于 > (SELECT MAX(price) FROM ... WHERE category='Electronics'))
    SELECT product_name, price
    FROM products
    WHERE category <> 'Electronics'AND price > ALL (SELECT priceFROM productsWHERE category = 'Electronics');
    
c. 行子查询 (Row Subquery)
  • 特点: 返回单行多列
  • 用途: 与行比较运算符一起使用(较少见)。
  • 示例: 查找与特定员工(ID=123)在同一个部门和同一个职位级别的员工
    SELECT employee_id, name, department, job_level
    FROM employees
    WHERE (department, job_level) = (SELECT department, job_levelFROM employeesWHERE employee_id = 123
    )
    AND employee_id <> 123; -- 排除自己
    
d. 表子查询 / 派生表 (Table Subquery / Derived Table)
  • 特点: 返回一个结果集(多行多列)
  • 用途: 必须出现在 FROM 子句中,并且必须有别名。
  • 作用: 简化复杂查询,创建临时中间结果集。
  • 示例: 计算每个类别的平均价格,并找出高于其类别平均价格的产品
    SELECT p.product_id, p.product_name, p.category, p.price, cat_avg.avg_price
    FROM products p
    JOIN (SELECT category, AVG(price) AS avg_priceFROM productsGROUP BY category
    ) cat_avg ON p.category = cat_avg.category
    WHERE p.price > cat_avg.avg_price;
    

3. 相关子查询 vs. 非相关子查询

  • 非相关子查询 (Uncorrelated Subquery):
    • 子查询可以独立运行,不依赖于外部查询。
    • 执行过程:先执行子查询得到结果集,然后外部查询使用这个结果集。
    • 上面大部分示例都是非相关的。
  • 相关子查询 (Correlated Subquery):
    • 子查询不能独立运行,它引用了外部查询中的列。
    • 执行过程:外部查询取出一行,传递给子查询;子查询基于外部行中的值执行;外部查询根据子查询返回的结果判断是否保留该行;重复此过程处理外部查询的每一行。
    • 效率提示: 相关子查询通常比非相关子查询或 JOIN 慢,因为它需要对外部查询的每一行都执行一次子查询。优化时需谨慎。
    • 示例: 查询那些订单总额超过 1000 的客户 (在 WHERE 中使用相关子查询)
      SELECT c.customer_id, c.name
      FROM customers c
      WHERE EXISTS (SELECT 1FROM orders oWHERE o.customer_id = c.customer_id -- 关联条件GROUP BY o.customer_idHAVING SUM(o.total_amount) > 1000
      );
      -- 或者更高效的方式可能是使用 JOIN + GROUP BY + HAVING
      
    • 示例:SELECT 列表中使用相关子查询 (如之前的 item_count 例子)

4. EXISTS 和 NOT EXISTS

  • 专门用于相关子查询(但也可以用于非相关)。
  • EXISTS (subquery): 如果子查询返回至少一行,则结果为 TRUE
  • NOT EXISTS (subquery): 如果子查询返回零行,则结果为 TRUE
  • 非常高效,因为只要子查询找到一行匹配,EXISTS 就立即返回 TRUE,不需要处理所有结果。
  • 示例 (EXISTS): 查询至少下过一个订单的客户 (等价于前面的 IN 示例,但可能更高效)
    SELECT customer_id, name
    FROM customers c
    WHERE EXISTS (SELECT 1FROM orders oWHERE o.customer_id = c.customer_id -- 关联条件
    );
    
  • 示例 (NOT EXISTS): 查询从未下过订单的客户
    SELECT customer_id, name
    FROM customers c
    WHERE NOT EXISTS (SELECT 1FROM orders oWHERE o.customer_id = c.customer_id -- 关联条件
    );
    

关键注意事项与最佳实践

  1. 明确连接条件 (ON Clause): 总是显式地写出连接条件 (ONUSING)。避免隐式连接(逗号分隔表名)和 NATURAL JOIN,它们容易出错且不清晰。
  2. 表别名 (Aliases): 在多表查询和子查询中,使用简短、有意义的表别名 (FROM table AS aliasFROM table alias)。这能极大提高可读性和避免列名歧义。
  3. 性能考虑:
    • 索引是关键! 确保连接字段 (ON 子句中的列) 和 WHERE 子句中频繁过滤的列上有索引。
    • 理解 INNER JOIN 通常比 OUTER JOIN 快。
    • 相关子查询可能导致性能问题(Nested Loops)。如果可能,尝试将其重写为 JOIN
    • 大型 IN 子查询可能效率低下,考虑用 JOINEXISTS 替代。
    • 派生表(FROM 中的子查询)可能会阻止某些优化。有时可以用 WITH (Common Table Expression - CTE) 在 MySQL 8.0+ 中更清晰地表达。
  4. NULL 值处理: 在连接条件 (ON) 或 WHERE 子句中使用涉及可能为 NULL 的列进行比较时(如 col1 = col2),如果 col1col2NULL,该行通常不会匹配(因为 NULL = NULLUNKNOWN/NULL)。如果需要匹配 NULL,需使用 IS NULL 显式处理。
  5. 可读性和维护性:
    • 合理缩进和格式化复杂的 SQL。
    • 分解非常复杂的查询。使用 CTE (WITH 子句,MySQL 8.0+) 或临时视图(如果支持)将查询步骤模块化。
    • 注释解释复杂的逻辑。
  6. 测试: 逐步构建复杂查询。先从一个简单的部分开始,验证结果,然后逐步添加 JOIN 或子查询。使用 LIMIT 测试大数据集查询的性能。
  7. 选择 JOIN 还是子查询? 没有绝对答案。通常:
    • 需要组合多个表的数据显示时,JOIN 更自然。
    • 用于过滤或计算聚合值的条件检查时,子查询(尤其是 EXISTS/NOT EXISTS)可能更直观或更高效。
    • 分析执行计划 (EXPLAIN) 是确定哪种方式性能更好的最终手段。

总结

掌握多表联查 (INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, FULL JOIN) 和子查询(标量、列、行、表子查询、相关/非相关、EXISTS/NOT EXISTS)是进行复杂数据库查询的基础。理解它们的工作原理、适用场景以及性能影响至关重要。通过实践、关注索引、编写清晰的 SQL 并利用 EXPLAIN 分析,你将能够高效地从关联的数据库表中提取所需的信息。记住,清晰性和性能往往是相辅相成的。


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引言 小黑黑通过探索langchain源码&#xff0c;设计了一个关于agent使用工具的一个简化版小demo&#xff08;代码可以跑通&#xff09;&#xff0c;主要流程&#xff1a; 1.问题输入给大模型。 2.大模型进行思考&#xff0c;输出需要执行的action和相关思考信息。 3.通过代理&…...

CppCon 2015 学习:Intro to the C++ Object Model

这段代码展示了使用 make 工具来编译 C 程序的简单过程。 代码和步骤解析&#xff1a; C 代码&#xff08;intro.cpp&#xff09;&#xff1a;#include <iostream> int main() { std::cout<<"hello world\n"; } 这是一个简单的 C 程序&#xff0c;它包…...