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SQL 复杂查询

sql复杂查询

SQL 复杂查询指的就是子查询

为什么子查询叫做复杂查询呢?因为子查询相当于查询嵌套查询,因为嵌套导致复杂度几乎可以被无限放大(无限嵌套),因此叫复杂查询。下面是一个最简单的子查询例子:

  1. SELECT pv FROM (
  2.   SELECT pv FROM test
  3. )

上面的例子等价于 SELECT pv FROM test,但因为把表的位置替换成了一个新查询,所以摇身一变成为了复杂查询!所以复杂查询不一定真的复杂,甚至可能写出和普通查询等价的复杂查询,要避免这种无意义的行为。

我们也要借此机会了解为什么子查询可以这么做。

理解查询的本质

当我们查一张表时,数据库认为我们在查什么?

这点很重要,因为下面两个语句都是合法的:

  1. SELECT pv FROM test
  2. SELECT pv FROM (
  3.   SELECT pv FROM test
  4. )

为什么数据库可以把子查询当作表呢?为了统一理解这些概念,我们有必要对查询内容进行抽象理解:任意查询位置都是一条或多条记录

比如 test 这张表,显然是多条记录(当然只有一行就是一条记录),而 SELECT pv FROM test 也是多条记录,然而因为 FROM 后面可以查询任意条数的记录,所以这两种语法都支持。

不仅是 FROM 可以跟单条或多条记录,甚至 SELECTGROUP BYWHEREHAVING 后都可以跟多条记录,这个后面再说。

说到这,也就很好理解子查询的变种了,比如我们可以在子查询内使用 WHEREGROUP BY 等等,因为无论如何,只要查询结果是多条记录就行了:

  1. SELECT sum(people) as allPeople, sum(gdp), city FROM (
  2.   SELECT people, gdp, city FROM test
  3.   GROUP BY city
  4.   HAVING sum(gdp) > 10000
  5. )

这个例子就有点业务含义了。子查询是从内而外执行的,因此我们先看内部的逻辑:按照城市分组,筛选出总 GDP 超过一万的所有地区的人口数量明细。外层查询再把人口数加总,这样就能对比每个 GDP 超过一万的地区,总人口和总 GDP 分别是多少,方便对这些重点城市做对比。

不过这个例子看起来还是不太自然,因为我们没必要写成复杂查询,其实简单查询也是等价的:

  1. SELECT sum(people) as allPeople, sum(gdp), city FROM test
  2. GROUP BY city
  3. HAVING sum(gdp) > 10000

那为什么要多此一举呢?因为复杂查询的真正用法并不在这里。

视图

正因为子查询的存在,我们才可能以类似抽取变量的方式,抽取子查询,这个抽取出来的抽象就是视图:

  1. CREATE VIEW my_table(people, gdp, city)
  2. AS
  3. SELECT sum(people) as allPeople, sum(gdp), city FROM test
  4. GROUP BY city
  5. HAVING sum(gdp) > 10000
  6. SELECT sum(people) as allPeople, sum(gdp), city FROM my_table

这样的好处是,这个视图可以被多条 SQL 语句复用,不仅可维护性变好了,执行时也仅需查询一次。

要注意的是,SELECT 可以使用任何视图,但 INSERT、DELETE、UPDATE 用于视图时,需要视图满足一下条件:

  1. 未使用 DISTINCT 去重。

  2. FROM 单表。

  3. 未使用 GROUP BY 和 HAVING。

因为上面几种模式都会导致视图成为聚合后的数据,不方便做除了查以外的操作。

另外一个知识点就是物化视图,即使用 MATERIALIZED 描述视图:

  1. CREATE MATERIALIZED VIEW my_table(people, gdp, city)
  2. AS ...

这种视图会落盘,为什么要支持这个特性呢?因为普通视图作为临时表,无法利用索引等优化手段,查询性能较低,所以物化视图是较为常见的性能优化手段。

说到性能优化手段,还有一些比较常见的理念,即把读的复杂度分摊到写的时候,比如提前聚合新表落盘或者对 CASE 语句固化为字段等,这里先不展开。

标量子查询

上面说了,WHERE 也可以跟子查询,比如:

  1. SELECT city FROM test
  2. WHERE gdp > (
  3.   SELECT avg(gdp) from test
  4. )

这样可以查询出 gdp 大于平均值的城市。

那为什么不能直接这么写呢?

  1. SELECT city FROM test
  2. WHERE gdp > avg(gdp) -- 报错,WHERE 无法使用聚合函数

看上去很美好,但其实第一篇我们就介绍了,WHERE 不能跟聚合查询,因为这样会把整个父查询都聚合起来。那为什么子查询可以?因为子查询聚合的是子查询啊,父查询并没有被聚合,所以这才符合我们的意图。

所以上面例子不合适的地方在于,直接在当前查询使用 avg(gdp) 会导致聚合,而我们并不想聚合当前查询,但又要通过聚合拿到平均 GDP,所以就要使用子查询了!

回过头来看,为什么这一节叫标量子查询?标量即单一值,因为 avg(gdp) 聚合出来的只有一个值,所以 WHERE 可以把它当做一个单一数值使用。反之,如果子查询没有使用聚合函数,或 GROUP BY 分组,那么就不能使用 WHERE > 这种语法,但可以使用 WHERE IN,这涉及到单条与多条记录的思考,我们接着看下一节。

单条和多条记录

介绍标量子查询时说到了,WHERE > 的值必须时单一值。但其实 WHERE 也可以跟返回多条记录的子查询结果,只要使用合理的条件语句,比如 IN:

  1. SELECT area FROM test
  2. WHERE gdp IN (
  3.   SELECT max(gdp) from test
  4.   GROUP BY city
  5. )

上面的例子,子查询按照城市分组,并找到每一组 GDP 最大的那条记录,所以如果数据粒度是区域,那么我们就查到了每个城市 GDP 最大的那些记录,然后父查询通过 WHERE IN 找到 gdp 符合的复数结果,所以最后就把每个城市最大 gdp 的区域列了出来。

但实际上 WHERE > 语句跟复数查询结果也不会报错,但没有任何意义,所以我们要理解查询结果是单条还是多条,在 WHERE 判断时选择合适的条件。WHERE 适合跟复数查询结果的语法有:WHERE INWHERE SOMEWHERE ANY

关联子查询

所谓关联子查询,即父子查询间存在关联,既然如此,子查询肯定不能单独优先执行,毕竟和父查询存在关联嘛,所以关联子查询是先执行外层查询,再执行内层查询的。要注意的是,对每一行父查询,子查询都会执行一次,因此性能不高(当然 SQL 会对相同参数的子查询结果做缓存)。

那这个关联是什么呢?关联的是每一行父查询时,对子查询执行的条件。这么说可能有点绕,举个例子:

  1. SELECT * FROM test where gdp > (
  2.   select avg(gdp) from test
  3.   group by city
  4. )

对这个例子来说,想要查找 gdp 大于按城市分组的平均 gdp,比如北京地区按北京比较,上海地区按上海比较。但很可惜这样做是不行的,因为父子查询没有关联,SQL 并不知道要按照相同城市比较,因此只要加一个 WHERE 条件,就变成关联子查询了:

  1. SELECT * FROM test as t1 where gdp > (
  2.   select avg(gdp) from test as t2 where t1.city = t2.city
  3.   group by city
  4. )

就是在每次判断 WHERE gdp > 条件时,重新计算子查询结果,将平均值限定在相同的城市,这样就符合需求了。

总结

学会灵活运用父子查询,就掌握了复杂查询了。

SQL 第一公民是集合,所以所谓父子查询就是父子集合的灵活组合,这些集合可以出现在几乎任何位置,根据集合的数量、是否聚合、关联条件,就派生出了标量查询、关联子查询。

更深入的了解就需要大量实战案例了,但万变不离其宗,掌握了复杂查询后,就可以理解大部分 SQL 案例了。

讨论地址是:精读《SQL 复杂查询》· Issue #403 · ascoders/weekly

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