子查询
子查询
在整个SQL查询语句的过程之中，子查询并不是具备特殊的语法，也就是说在整个SQL查询操作里面子句：SELECT、FROM、WHERE、GROUP BY、HAVING、ORDER BY.如果非要给出子查询的语法，那么只能进行拼凑了。
所有可能出现的子查询都需要使用“（）”声明。
子查询语法（实际上是查询嵌套）
SELECT [DISTINCT] * | 字段 [别名] | 统计函数， （
SELECT [DISTINCT] * | 字段 [别名] | 统计函数，
FROM 表 [别名]， 表 [别名]，…
[WHERE 条件（s）]
[GROUP BY 分组字段，分组字段，…]
[HAVING 分组过滤]
[ORDER BY 排序 []ASC | DESC], 排序 [ASE | DESC],…]
）
FROM 表 [别名]， 表 [别名]，…(
SELECT [DISTINCT] * | 字段 [别名] | 统计函数，
FROM 表 [别名]， 表 [别名]，…
[WHERE 条件（s）]
[GROUP BY 分组字段，分组字段，…]
[HAVING 分组过滤]
[ORDER BY 排序 []ASC | DESC], 排序 [ASE | DESC],…]
)
[WHERE 条件（s）](
SELECT [DISTINCT] * | 字段 [别名] | 统计函数，
FROM 表 [别名]， 表 [别名]，…
[WHERE 条件（s）]
[GROUP BY 分组字段，分组字段，…]
[HAVING 分组过滤]
[ORDER BY 排序 []ASC | DESC], 排序 [ASE | DESC],…]
)
[GROUP BY 分组字段，分组字段，…]
[HAVING 分组过滤](
SELECT [DISTINCT] * | 字段 [别名] | 统计函数，
FROM 表 [别名]， 表 [别名]，…
[WHERE 条件（s）]
[GROUP BY 分组字段，分组字段，…]
[HAVING 分组过滤]
[ORDER BY 排序 []ASC | DESC], 排序 [ASE | DESC],…]
)
[ORDER BY 排序 []ASC | DESC], 排序 [ASE | DESC],…]
查询子句的任意位置上都可以随意出现子查询，出现子查询最多的位置：WHERE、FROM 、HAVING参考使用方案
- WHERE子句：子查询返回单行单列、单行多列、多行单列；
- HAVING子句：子查询返回单行单列，而且要使用统计函数过滤；
- FROM 子句：子查询返回的是多行多列；
- SELECT子句：一般返回单行单列，而且需要某些查询的时候使用；
1.在WHERE子句中使用子查询
WHERE子句主要是进行数据的筛选，通过分析发现，单行单列、多行单列、单行多列都可以在WHERE子句中出现。
1.子查询返回单行单列
范例：要求查询出公司工资最低的雇员信息
但是现在很明显，不可能拿出800这个数据直接使用。因为这个数据需要用到统计函数min（）
第一步：统计出公司的最低工资
第二步：以上的查询会返回单行单列的数据，本质就是一个数值。
范例：查找出公司雇佣最早的雇员
最早的雇员一定是雇佣日期最小，那么使用min()函数完成。
2、子查询返回单行多列
范例：查询出于SCOTT工资相同，职位相同的所以雇员信息
第一步：查询SCOTT的工资与职位
第二步：查询与SCOTT信息相同的雇员
3.子查询返回多行单列（重点）
如果子查询返回了一个多行单列的数据，那么实质上就相当于告诉用户一个劲数据的操作范围，而如果要进行范围判断，在WHERE子句里面提供有主要的三个运算符：IN,ANY,ALL.
1.IN 操作
范例：查询出与经理工资相同的员工
对于IN操作还可以使用NOT IN 进行。
注意：NOT IN 里面的数据不能为null
2.ANY操作
对于ANY操作实质上有三种语法：
1.=ANY: 功能上与IN没有区别
2.>ANY:比子查询返回的最小内容要大
3.<ANY:比子查询返回的最大的内容要小
3.ALL操作
ALL操作有两种使用形式
1.>ALL:比子查询返回最大的值要大
2.<ALL:比子查询返回最小的值要小
4.exists()判断
如果现在子查询有数据返回（不管什么数据）就表示条件满足，那么就可以显示出数据，否则不显示
范例：观察exists()操作
因为此时的子查询没有返回任何的数据行，所以exists()就认为数据不存在，外部查询无法查询出
范例：观察exists()操作
范例：观察exists()操作
使用exists()只关心子查询里面返回的是否有行，至于什么行，它不关心。
范例：使用NOT EXISTS()
对于IN主要是进行数据的判断，EXISTS()是针对于是否存在数据行判断。很明显EXISTS比IN性能更高，因为不关心具体的数据。
2.在HAVING子句里面使用子查询
如果要使用到HAVING那么必须要结合GROUP BY子句，而如果要使用GROUP BY子句就一定要分组。
范例：要求统计出所有高于平均工资的部门编号、平均工资、部门人数
第一步：根据部门编号分组，统计出每个部门编号的平均工资、部门人数
第二步：如果想知道那些部门的工资高于公司的平均工资，则应该进行emp表的统计查询
此时的子查询返回了单行单列的数据，那么肯定要在HAVING子句中使用
第三步：对数据过滤
3.在SELECT 子句中使用子查询（了解）
首先要明确的是，这样的操作意义不大，而且性能不高。
范例：查询每个雇员的编号、姓名、职位、部门名称
按照正常的思路，肯定使用多表查询。
现在利用子查询，在SELECT 子句里面简化操作
实际上在SELECT 子句里面出现的子查询核心的目的在于：行列转换。
4.在FROM 子句中出现子查询（重点）
为了解释这种查询的作用，下面做一个简单的查询。
范例：查询出每个部门的编号、名称、位置、部门人数、平均工资
除了以上方式之外，也可以利用子查询完成。
首先dept是一张数据表，但是对于数据的统计查询，也可以将其定义为一张表
此时的查询返回的是一个多行多列的数据，那么只要是多行多列，就一定可以在FROM 子句中出现
SELECT d.deptno,d.dname,d.loc,temp.count,temp.avg
FROM dept d，（SELECT deptno,COUNT(empno) count ,AVG(sal) avg FROM emp GROUP BY deptno） temp
WHERE d.deptno=temp.deptno(+);
现在有两种方式可以实现同样功能的查询，，那么这两种方式有什么区别呢？使用哪种？
为了更好的解释此类问题，现在将数据假设扩大一百倍，即：此时的emp表中有1400条记录， dept有400条记录
分析两种方式：
-
多表查询后分组统计：
|-数据量：emp表的1400*dept表的400=640000；
-
子查询分组统计：
|-FROM子句的数据量：1400行记录，最多会返回400条记录
|-与dept表查询：dept表的400*最多返回的400条=160000；
|-数据量：分组的1400行+160000=161400；
多表查询永恒都会存在有性能问题，而子查询主要的目的是为了解决多表查询性能问题而产生的。