SQL 实战:联合查询与子查询 – 数据比对与关联查询优化

在复杂的数据分析和开发场景中,我们经常需要对多张表的数据进行比对和关联查询,以满足复杂业务需求。SQL 提供了丰富的查询方式,包括 JOINUNION 和子查询,这些技术在处理多表关联、交叉比对以及过滤特定数据时非常高效。

本文将详细介绍 JOINUNION 和子查询 的核心用法,并通过实际案例展示如何利用这些方法进行数据比对与查询优化。


一、核心概念与区别

1. JOIN(连接查询)

JOIN 主要用于多表之间的行级数据关联,可以根据相关字段将多张表的数据合并在一起。

  • INNER JOIN:返回两张表中符合匹配条件的记录。
  • LEFT JOIN :返回左表的所有记录,如果右表没有匹配,返回 NULL
  • RIGHT JOIN :返回右表的所有记录,如果左表没有匹配,返回 NULL
  • FULL JOIN(部分数据库支持):返回两张表中所有匹配和不匹配的记录。

示例

sql 复制代码
SELECT *  
FROM orders o  
INNER JOIN customers c  
ON o.customer_id = c.customer_id;

2. UNION(合并查询)

UNION 将多次 SELECT 查询的结果合并到一起,返回去重后的记录。

  • UNION ALL:合并结果但不去重,性能更高。

示例

sql 复制代码
SELECT name FROM employees  
UNION  
SELECT name FROM managers;

3. 子查询(Subquery)

子查询是一种嵌套查询,可以在 SELECTFROMWHERE 等语句中使用,通常用于复杂的条件筛选或分层查询。

  • EXISTS / NOT EXISTS:判断子查询结果是否存在,适合在关联过滤中使用。
  • IN / NOT IN:用于判断某字段是否在子查询结果集范围内。

示例

sql 复制代码
SELECT name FROM customers  
WHERE customer_id IN (SELECT customer_id FROM orders WHERE amount > 1000);

二、实战案例:复杂数据比对与关联查询


案例 1:查询购买过商品 A 但未购买商品 B 的用户

场景

电商系统中,用户可以购买不同的商品。我们希望找出购买了商品 A 但从未购买商品 B 的用户,以便进行针对性的营销活动。


表结构
  • users :用户表

    | user_id | name |

    |---------|-------|

    | 1 | 张三 |

    | 2 | 李四 |

    | 3 | 王五 |

  • orders :订单表

    | order_id | user_id | product_name |

    |----------|---------|--------------|

    | 101 | 1 | 商品A |

    | 102 | 2 | 商品B |

    | 103 | 1 | 商品C |

    | 104 | 3 | 商品A |

    | 105 | 3 | 商品B |


方法 1:使用 LEFT JOIN + NULL 判断
sql 复制代码
SELECT u.user_id, u.name  
FROM users u  
LEFT JOIN orders a ON u.user_id = a.user_id AND a.product_name = '商品A'  
LEFT JOIN orders b ON u.user_id = b.user_id AND b.product_name = '商品B'  
WHERE a.order_id IS NOT NULL  
  AND b.order_id IS NULL;

结果

user_id name
1 张三

解释

  • 第一个 LEFT JOIN 过滤出购买过商品 A 的用户。
  • 第二个 LEFT JOIN 尝试关联商品 B,如果为空表示未购买。
  • 使用 WHERE b.order_id IS NULL 过滤出未购买商品 B 的用户。

方法 2:使用 NOT EXISTS 子查询
sql 复制代码
SELECT u.user_id, u.name  
FROM users u  
WHERE EXISTS (
    SELECT 1 FROM orders o  
    WHERE o.user_id = u.user_id AND o.product_name = '商品A'  
)  
AND NOT EXISTS (
    SELECT 1 FROM orders o  
    WHERE o.user_id = u.user_id AND o.product_name = '商品B'  
);

结果

user_id name
1 张三

解释

  • EXISTS 子查询 确认用户购买过商品 A。
  • NOT EXISTS 子查询 过滤掉购买过商品 B 的用户。

方法 3:使用 NOT IN 子查询
sql 复制代码
SELECT u.user_id, u.name  
FROM users u  
WHERE u.user_id IN (
    SELECT user_id FROM orders WHERE product_name = '商品A'  
)  
AND u.user_id NOT IN (
    SELECT user_id FROM orders WHERE product_name = '商品B'  
);

结果

user_id name
1 张三

解释

  • 使用 INNOT IN 简单直接,适合小数据量场景。
  • 适用于数据量不大时,IN 查询的执行速度较快。

三、复杂多表关联与优化技巧

案例 2:查询每个用户的购买总额和订单数量

需求:统计每个用户的总购买金额和订单数量,列出用户的订单汇总信息。


SQL 实现
sql 复制代码
SELECT u.user_id, u.name,  
       COUNT(o.order_id) AS total_orders,  
       SUM(o.amount) AS total_amount  
FROM users u  
LEFT JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id  
GROUP BY u.user_id, u.name  
ORDER BY total_amount DESC;

解释

  • 使用 LEFT JOIN 确保即使用户没有订单记录,也能在统计中体现。
  • GROUP BY 进行分组统计,每个用户作为一组计算订单数量和总金额。

四、关联查询优化技巧

  1. 避免嵌套子查询
  • 将嵌套子查询改写为 JOIN,减少重复扫描表的次数。
  • 在大数据量场景中,JOIN 通常比子查询性能更优。

优化示例

sql 复制代码
-- 子查询方式(低效)
SELECT name FROM users  
WHERE user_id IN (SELECT user_id FROM orders WHERE amount > 500);  

-- JOIN 优化方式
SELECT DISTINCT u.name  
FROM users u  
JOIN orders o ON u.user_id = o.user_id  
WHERE o.amount > 500;
  1. 使用 EXISTS 替代 IN
    EXISTSIN 更适合大数据量查询,因为 EXISTS 一旦匹配到结果就返回,不需要扫描完整表。
sql 复制代码
SELECT name FROM users u  
WHERE EXISTS (
    SELECT 1 FROM orders o WHERE o.user_id = u.user_id AND o.amount > 500
);
  1. 索引优化
  • 在关联字段和过滤字段上建立索引,提升 JOIN 和子查询的执行速度。
sql 复制代码
CREATE INDEX idx_orders_user_id ON orders(user_id);

五、总结

  • JOIN 适用于多表关联,子查询适用于复杂的条件筛选
  • EXISTSNOT EXISTS 在处理数据比对时非常高效,适合大数据量关联过滤。
  • 使用 LEFT JOIN + NULL 判断 是解决差集问题的常用方式。
  • 在实际项目中,合理选择 JOINUNION 和子查询可以显著提升查询效率。
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