SQL子查询是将复杂问题拆解为可验证小步骤的思维工具,用于解决销售额超部门均值、部门最高薪员工、同时购买多商品客户三类典型业务场景,关键在确保单值返回、合理使用相关子查询及IN逻辑。

SQL子查询不是“套娃游戏”,而是把复杂问题拆解成可验证小步骤的思维工具。用对了,代码更清晰、逻辑更扎实;用错了,性能拖垮、结果出错。下面用三个真实业务场景讲透怎么用。
常见误区:先算平均值再写WHERE,结果报错“不能在WHERE里用聚合函数”。子查询就派上用场——把平均值当“已知数”来用。
写法示例:
SELECT name, sales_amount
FROM employees
WHERE sales_amount > (
SELECT AVG(sales_amount)
FROM employees
WHERE dept = 'Sales'
);
关键点:
• 子查询必须单值(这里AVG返回一个数),否则报错
• 外层WHERE直接拿它比较,像用一个变量一样自然
• 如果想按部门分别比较,就得改成相关子查询(见下一条)
这不是GROUP BY能解决的——GROUP BY只能返回每组一个汇总值,但你要的是完整员工记录(姓名、工号、工资全都要)。
做法:用相关子查询,让子查询“感知”外层当前行的部门。
写法示例:
SELECT e1.name, e1.dept, e1.salary
FROM employees e1
WHERE e1.salary = (
SELECT MAX(e2.salary)
FROM employees e2
WHERE e2.dept = e1.dept
);
说明:
• e1.dept = e2.dept 是关联条件,让子查询每次只查当前员工所在部门
• 每行外层数据都会触发一次子查询执行(注意性能,大数据量建议加索引)
• 如果同一部门有多个最高薪员工,会全部返回——这符合业务实际
这是典型的多条件交集问题。用JOIN容易冗余,用WHERE AND又无法表达“同一客户在不同订单中买过两种商品”。子查询+IN最干净。
写法示例:
SELECT customer_id
FROM orders
WHERE product_id = 'A'
AND customer_id IN (
SELECT customer_id
FROM orders
WHERE product_id = 'B'
);
为什么比JOIN好?
• 不需要担心订单表自连接产生的笛卡尔积
• 逻辑直白:“买A的人中,哪些也在买B的人名单里?”
• 可轻松扩展:加第三个条件?再套一层IN就行
子查询不是炫技,是让SQL回归“人话逻辑”的桥梁。写之前先问自己:这个中间结果,我能不能单独跑出来验证?能,就放心嵌进去。基本上就这些。
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