子查询是将一个SELECT语句嵌入另一个查询中，可在WHERE、SELECT、FROM、HAVING子句中使用，常用于条件筛选、计算聚合值或构建派生表；例如用IN配合子查询查找美国客户的订单：SELECT OrderID, CustomerID, Amount FROM Orders WHERE CustomerID IN (SELECT CustomerID FROM Customers WHERE Country = 'USA')；与JOIN相比，子查询在获取标量值或判断存在性时更直观，如用EXISTS查找有订单的客户，而JOIN在合并多表字段时性能更优；关联子查询因每行都执行一次内层查询易导致性能瓶颈，应尽量改写为JOIN或窗口函数；避免在IN中使用大量结果的子查询，可改用EXISTS或JOIN提升效率；索引对子查询性能至关重要；在报表中可用于Top N排名、累计求和等场景，但大数据量下需用窗口函数优化；子查询虽灵活，但需权衡性能与可读性，结合执行计划合理使用。
SQL中的子查询，说白了，就是把一个查询语句（SELECT语句）的结果，当成另一个查询语句的一部分来使用。它允许我们用更灵活、更精细的方式来筛选数据、计算聚合值，或者进行一些复杂的数据操作，就像在主查询内部悄悄地完成了一个小任务。
SQL中如何使用子查询，这其实是个很有意思的话题，因为它在很多场景下都能派上大用场，但用不好也可能成为性能杀手。我们最常看到子查询的地方，大概就是WHERE子句里，比如你想找出那些购买了特定商品的客户，你就可以先查出购买了这些商品的客户ID，然后把这个ID列表作为条件传给主查询。
举个例子，假设我们有Customers表（CustomerID, Name, Country）和Orders表（OrderID, CustomerID, OrderDate, Amount）。
如果你想找到所有来自“美国”的客户的订单：
SELECT OrderID, CustomerID, Amount FROM Orders WHERE CustomerID IN (SELECT CustomerID FROM Customers WHERE Country = 'USA');
这里，SELECT CustomerID FROM Customers WHERE Country = 'USA' 就是一个子查询，它返回了一个CustomerID的列表，然后主查询就用这个列表去过滤Orders表。这只是冰山一角，子查询的用途远不止于此。它可以出现在SELECT子句中作为标量值，在FROM子句中作为派生表，甚至在HAVING子句中进行聚合后的过滤。
SQL子查询与JOIN：何时选择，如何权衡性能与可读性？
在我多年的数据库打交道经验里，很多人在面对“子查询还是JOIN”这个问题时，都会纠结。坦白说，这没有一个放之四海而皆准的答案，更多的是一种权衡和选择。
什么时候我会倾向于用子查询呢？ 一种情况是，我需要一个单一的、标量的值。比如，我想知道每个产品的价格和所有产品的平均价格的差值：
SELECT ProductName, Price, Price - (SELECT AVG(Price) FROM Products) AS PriceDifference FROM Products;
这种场景下，SELECT子句中的标量子查询就显得很直观。
再比如，我只是想检查某个条件是否存在，而不是真的要连接两张表的数据。EXISTS和NOT EXISTS就是为此而生。我想找出那些至少有一笔订单的客户：
SELECT CustomerID, Name FROM Customers c WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM Orders o WHERE o.CustomerID = c.CustomerID);
这里的EXISTS子查询，一旦找到一个匹配项就会停止，效率通常很高，因为它不需要实际返回数据。
而当我的需求是合并来自多个表的列，并且这些表之间有明确的关联关系时，我几乎总是会选择JOIN。比如，要显示订单详情，包括客户名称和产品名称：
SELECT o.OrderID, c.Name AS CustomerName, p.ProductName FROM Orders o JOIN Customers c ON o.CustomerID = c.CustomerID JOIN OrderDetails od ON o.OrderID = od.OrderID JOIN Products p ON od.ProductID = p.ProductID;
JOIN语句在这种情况下，逻辑清晰，数据库优化器也通常能更好地处理它，尤其是在处理大量数据时，它的性能优势往往会显现出来。
至于性能和可读性的权衡，我觉得这很考验一个SQL开发者的功力。有时候，一个复杂的JOIN可能会让SQL语句变得很长，但其执行效率可能比一个看似简洁但实际是“关联子查询”（correlated subquery）的语句要高得多。关联子查询，就是内层查询依赖于外层查询的每一行数据，导致内层查询对每一行外层数据都执行一次，这在数据量大时，性能会急剧下降。当然，过度的JOIN也会让语句变得难以理解和维护。我个人倾向于在保证性能的前提下，选择可读性更好的写法。如果子查询能让逻辑更清晰，我不会排斥它，但前提是我知道它不会成为性能瓶颈。
如何避免常见的SQL子查询性能陷阱？
子查询固然强大，但用不好，就可能成为拖慢数据库的罪魁祸首。我见过太多因为子查询使用不当，导致查询超时甚至数据库崩溃的案例。
最常见的性能陷阱，我首推关联子查询。前面也提到了，它对外部查询的每一行都执行一次，这就像一个嵌套的循环，数据量一大，复杂度呈指数级增长。比如，你想找出每个类别中价格高于该类别平均价格的产品：
SELECT ProductName, Price, CategoryID FROM Products p1 WHERE Price > (SELECT AVG(Price) FROM Products p2 WHERE p2.CategoryID = p1.CategoryID);
这段代码，AVG(Price)这个子查询会为Products表中的每一行产品都计算一次，如果产品数量和类别数量都很大，那数据库就会很“痛苦”。
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我的建议是，尽可能地将关联子查询重写为JOIN。 上面的例子，可以用JOIN和窗口函数（如果数据库支持）来优化：
-- 使用JOIN和GROUP BY
SELECT p1.ProductName, p1.Price, p1.CategoryID
FROM Products p1
JOIN (SELECT CategoryID, AVG(Price) AS AvgCategoryPrice FROM Products GROUP BY CategoryID) AS category_avg
ON p1.CategoryID = category_avg.CategoryID
WHERE p1.Price > category_avg.AvgCategoryPrice;
-- 或者使用窗口函数 (更简洁高效，如果数据库支持)
SELECT ProductName, Price, CategoryID
FROM (
SELECT ProductName, Price, CategoryID, AVG(Price) OVER (PARTITION BY CategoryID) AS AvgCategoryPrice
FROM Products
) AS sub
WHERE Price > AvgCategoryPrice;这两种改写方式，通常都能带来显著的性能提升。
另一个常见的问题是在IN子句中使用返回大量数据的子查询。如果子查询返回了成千上万甚至上百万的ID，数据库在处理IN列表时会非常吃力。这时候，我会考虑：
-
改用
EXISTS：如果我只是想检查是否存在，而不是匹配具体的ID列表，EXISTS通常更优。 -
改用
JOIN：很多时候，IN子句的子查询都可以等价地用INNER JOIN或LEFT JOIN来实现，并且JOIN通常能得到更好的优化。
最后，别忘了索引。无论子查询还是主查询，如果WHERE子句中使用的列没有合适的索引，那查询性能都会受到严重影响。确保你的关联列、筛选列都有合适的索引，这对于子查询的性能至关重要。
子查询在数据分析和报表中的高级应用场景
在数据分析和报表制作中，子查询的灵活运用能帮助我们解决很多复杂的问题，构建出更具洞察力的报告。
一个我个人觉得非常实用的场景是计算排名或Top N。虽然现代SQL数据库提供了窗口函数（如ROW_NUMBER()，RANK()），但如果你的数据库版本较老或者你更习惯用子查询，它依然是实现排名逻辑的有效手段。比如，找出每个类别销售额最高的3个产品：
SELECT CategoryID, ProductName, Sales
FROM Products p1
WHERE (
SELECT COUNT(DISTINCT p2.Sales)
FROM Products p2
WHERE p2.CategoryID = p1.CategoryID AND p2.Sales > p1.Sales
) < 3
ORDER BY CategoryID, Sales DESC;这段代码通过一个关联子查询，计算出在同一个类别中，有多少产品的销售额比当前产品高，如果少于3个，就说明它是该类别销售额前三的产品。这是一种经典的“Top N”解法，虽然对性能有一定要求，但逻辑上很巧妙。
另一个高级应用是计算累计值或移动平均。比如，我想计算每天的销售额以及截至当天的累计销售额：
SELECT
SaleDate,
DailySales,
(SELECT SUM(DailySales) FROM DailySalesTable WHERE SaleDate <= d.SaleDate) AS CumulativeSales
FROM DailySalesTable d
ORDER BY SaleDate;这里的子查询会为每一行计算一次累计销售额，这同样是一个关联子查询，在数据量不大时还行，数据量大时就需要考虑窗口函数SUM(...) OVER (ORDER BY SaleDate)来优化了。
此外，子查询在数据清洗和验证中也很有用。比如，找出那些在订单表中存在，但在客户表中却找不到对应信息的“孤儿”订单：
SELECT OrderID, CustomerID FROM Orders WHERE CustomerID NOT IN (SELECT CustomerID FROM Customers);
或者，找出那些有重复记录的客户ID：
SELECT CustomerID, CustomerName
FROM Customers
WHERE CustomerID IN (
SELECT CustomerID
FROM Customers
GROUP BY CustomerID
HAVING COUNT(*) > 1
);然后你就可以基于这个结果进行进一步的清理操作。
在我看来，子查询是SQL工具箱里一把双刃剑，用得好，能事半功倍，解决很多复杂的业务逻辑；用不好，则可能带来性能灾难。关键在于理解其工作原理，并结合实际场景、数据量和数据库特性，做出明智的选择。多实践，多分析执行计划，才能真正掌握它。
