MySQL复杂SQL之多表联查/子查询详细介绍(最新整理)

MySQL 中复杂 SQL 的核心部分：多表联查和子查询。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
FROM 表1
[INNER] JOIN 表2 ON 表1.关联字段 = 表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_id，orders 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
FROM 表1
LEFT [OUTER] JOIN 表2 ON 表1.关联字段 = 表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： 与 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
FROM 表1
RIGHT [OUTER] JOIN 表2 ON 表1.关联字段 = 表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
FROM 表1
LEFT JOIN 表2 ON 表1.关联字段 = 表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
FROM 表1
RIGHT JOIN 表2 ON 表1.关联字段 = 表2.关联字段
WHERE 表1.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
FROM 表1
CROSS JOIN 表2;
-- 或者使用隐式连接（不推荐）：
SELECT 列名列表
FROM 表1, 表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 ...
FROM 表1
JOIN 表2 ON 条件
JOIN 表3 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 VALUES 或 SET 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： 在 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 WHERE 或 HAVING 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_id
    FROM orders o
    JOIN order_details od ON o.order_id = od.order_id
    JOIN products p ON od.product_id = p.product_id
    WHERE 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 price
      FROM products
      WHERE 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 price
      FROM products
      WHERE 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_level
    FROM employees
    WHERE 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_price
    FROM products
    GROUP 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 1
    FROM orders o
    WHERE o.customer_id = c.customer_id -- 关联条件
    GROUP BY o.customer_id
    HAVING SUM(o.total_amount) > 1000
);
-- 或者更高效的方式可能是使用 JOIN + GROUP BY + HAVING

示例： 在 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 1
    FROM orders o
    WHERE 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 1
    FROM orders o
    WHERE o.customer_id = c.customer_id -- 关联条件
);

关键注意事项与最佳实践

• 明确连接条件 (ON Clause): 总是显式地写出连接条件 (ON 或 USING)。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。
• 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 alias 或 FROM table alias)。这能极大提高可读性和避免列名歧义。
• 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 JOIN 或 EXISTS 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。
• 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 col1 或 col2 为 NULL，该行通常不会匹配（因为 NULL = NULL 是 UNKNOWN/NULL）。如果需要匹配 NULL，需使用 IS NULL 显式处理。
• 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。
• 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。
• 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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