SQL中的CTE用法初步（Common Table Expression公共表表达式）

CTE，全称 Common Table Expression（公共表表达式），是 SQL 的一个强大特性。

概念

CTE是在写 SQL 时临时定义的可复用"虚拟表"，用 WITH 开头。

可以让复杂 SQL 变得更简洁、可读、可复用，还能实现递归查询（树结构）。

基本形式

	WITH temp AS (

	    SELECT id, price FROM product WHERE price > 100

	)

	SELECT * FROM temp WHERE id < 1000;

其中，temp 是临时表，通过CTE让SQL 更清晰，避免重复子查询。

价值

1. 提高代码的可读性和可维护性

这是 CTE 最直接的好处。当你的 SQL 逻辑非常复杂，包含多层嵌套的子查询（Subquery）时，代码会变得像"洋葱"一样难以阅读。CTE 允许你将逻辑扁平化，按顺序定义数据处理步骤：

	SELECT * FROM (

	    SELECT * FROM (

	        SELECT UserID, SUM(Amount) as Total FROM Orders GROUP BY UserID

	    ) AS UserTotals WHERE Total > 1000

	) AS HighValueUsers

	JOIN Users ON HighValueUsers.UserID = Users.ID;

这种写法需要从最里面往外读，逻辑不仅费劲，而且容易出错。

如果用CTE：

	WITH UserTotals AS (

	    -- 第一步：计算每个用户的总金额

	    SELECT UserID, SUM(Amount) as Total 

	    FROM Orders 

	    GROUP BY UserID

	),

	HighValueUsers AS (

	    -- 第二步：筛选高价值用户

	    SELECT * 

	    FROM UserTotals 

	    WHERE Total > 1000

	)

	-- 第三步：最终查询

	SELECT * 

	FROM HighValueUsers

	JOIN Users ON HighValueUsers.UserID = Users.ID;

2. 实现递归查询 (Recursive CTE)

这是 CTE 的杀手级 功能。普通的子查询无法引用自身，而 CTE 可以。这在处理层级数据（Hierarchical Data）时非常有用，例如：

公司组织架构（查找某人的所有下属，或者查找某人的所有上级）。

菜单/分类树（无限级分类）。

图结构数据（路径查找）。

	-- 生成 1 到 10 的序列

	WITH RECURSIVE NumberSequence AS (

	    -- 初始成员 (Anchor Member)

	    SELECT 1 AS n

	    UNION ALL

	    -- 递归成员 (Recursive Member)

	    SELECT n + 1 

	    FROM NumberSequence 

	    WHERE n < 10

	)

	SELECT * FROM NumberSequence;

晚点我们再看更实际的例子。

3. 在同一查询中多次复用

如果你在一个复杂的查询中需要多次用到同一个中间结果集：

• 使用子查询： 你必须把那段 SQL 代码复制粘贴两遍（或者数据库引擎需要计算两遍）。
• 使用 CTE： 你只需要定义一次，然后在后面的主查询中可以多次引用它（例如 JOIN 它自己）。

	WITH MonthlySales AS (

	    SELECT Month, SUM(Sales) as TotalSales 

	    FROM Orders 

	    GROUP BY Month

	)

	SELECT 

	    CurrentMonth.Month, 

	    CurrentMonth.TotalSales, 

	    CurrentMonth.TotalSales - LastMonth.TotalSales AS Growth

	FROM MonthlySales AS CurrentMonth

	LEFT JOIN MonthlySales AS LastMonth 

	    ON CurrentMonth.Month = LastMonth.Month + 1;

4. 配合窗口函数进行数据清洗

常用于去重或分页场景。例如，删除表中的重复记录（保留 ID 最大的那条）：

	WITH DuplicateRows AS (

	    SELECT *, 

	           ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY Email ORDER BY ID DESC) as rn

	    FROM Users

	)

	DELETE FROM DuplicateRows WHERE rn > 1;

虽然这看起来像是从 CTE 删除，但实际上是删除了底层表 Users 对应的数据。

取决于数据库支持情况，SQL Server 和 PostgreSQL 支持较好

性能

看了上面说的优点，你可能会以为CTE总是一次计算，多次复用。但是实际效果可能让你失望。

CTE更像是语法糖，而非性能优化器。和普通SQL一样，使用不当也会带来性能问题。

对于非递归 CTE (Non-Recursive CTEs)：

它们通常与使用子查询或派生表在性能上相同。虽然有优点，但是不是性能上的：

• 可读性： 复杂的逻辑可以分解成多个命名步骤，使代码更容易理解。
• 模块化： 同一个 CTE 可以在主查询中多次引用（尽管它通常只执行一次，除非优化器选择重新计算）。

对于递归 CTE (Recursive CTEs)：

递归 CTE 是一个强大的功能，但在性能上需要注意。不当的递归条件或大量数据可能导致查询时间过长，甚至耗尽资源。它们通常是解决这类问题的唯一 SQL 方式，除非使用存储过程中的循环。

最大的误解：自动物化

很多人认为 CTE 会像临时表一样将结果集存储起来，并在后续多次引用时直接使用这个存储的结果。

这种方式有个专业名词叫"物化 "（materialization），指数据库先运行 CTE、将结果存到临时存储（内存或磁盘），然后重用。

相反，会执行多次的方式在CTE 场景中叫做"内联"（inline）；

事实是在大多数主流数据库中，非递归 CTE 通常不会自动实现。优化器会将 CTE 的定义合并到主查询中。这意味着如果一个 CTE 被引用了多次，优化器可能会选择：

• 重新计算：
  如果 CTE 被引用多次，数据库可能多次执行其内部逻辑，导致性能浪费（尤其大数据量时）。这在 SQL Server 和早期 MySQL 中特别明显。参考即将死亡的stackoverflow: stackoverflow.com/questions/6...
• 计算一次并重用：
  现代优化器（如 PostgreSQL 12+ 或 Oracle）有时会自动物化以避免重复计算，但这依赖查询统计、数据分布和配置，不是 100% 可靠。MySQL 和 SQL Server 更保守，不会默认缓存。

PostgreSQL (12+) www.falvce.com/ 可以用 WITH ... AS MATERIALIZED 强制物化；NOT MATERIALIZED 强制内联。

Oracle (19c+)用 /*+ MATERIALIZE */ 或 /*+ INLINE */ 进行提示。

虽然 CTE 提高了可读性，但它只是将逻辑前移了。如果 CTE 内部包含了非常耗时的操作（如全表扫描、复杂的连接、大量计算），那么主查询的性能依然会很差。

要确保 CTE 的定义尽可能高效地返回所需的数据。如果可能，通过 WHERE 子句或 JOIN 条件尽早过滤数据。

所以，查 EXPLAIN 验证执行计划 ------ 这是 CTE 性能的唯一真相。

递归CTE例子

下面我们跑一遍在 PostgreSQL 里执行的示例：

包括：

• 创建层级表（树结构）
• 插入测试数据（模拟类目树 / 部门树）
• 使用 递归 CTE 查询所有子节点、所有父节点

创建层级表

	CREATE TABLE category (

	    id          SERIAL PRIMARY KEY,

	    name        TEXT NOT NULL,

	    parent_id   INT REFERENCES category(id)

	);

插入层级数据（模拟 3 层树）

	INSERT INTO category (id, name, parent_id) VALUES

	    (1, '电子产品', NULL),

	    (2, '手机', 1),

	    (3, '安卓手机', 2),

	    (4, '苹果手机', 2),

	    (5, '电脑', 1),

	    (6, '笔记本电脑', 5),

	    (7, '台式机', 5);

使用CTE

咱们看看插入的数据是啥样的（带缩进）

	WITH RECURSIVE tree AS (

	    SELECT id, name, parent_id, 1 AS level, name AS path

	    FROM category

	    WHERE parent_id IS NULL

	 

	    UNION ALL

	 

	    SELECT c.id, c.name, c.parent_id,

	           t.level + 1 AS level,

	           t.path || ' > ' || c.name

	    FROM category c

	    JOIN tree t ON c.parent_id = t.id

	)

	SELECT id,

	       repeat('  ', level - 1) || name AS display_name,

	       path

	FROM tree

	ORDER BY path;

查询 手机(id=2) 下的所有子类目：安卓、苹果

	WITH RECURSIVE sub_tree AS (

	    -- 起点

	    SELECT id, name, parent_id

	    FROM category

	    WHERE id = 2

	    

	    UNION ALL

	 

	    -- 向下递归

	    SELECT c.id, c.name, c.parent_id

	    FROM category c

	    JOIN sub_tree st ON c.parent_id = st.id

	)https://www.falvce.com/

	SELECT * FROM sub_tree;

查询 笔记本电脑(id=6) 的所有上级：

	WITH RECURSIVE parents AS (

	    -- 起点

	    SELECT id, name, parent_id

	    FROM category

	    WHERE id = 6

	    

	    UNION ALL

	    

	    -- 向上递归到根节点

	    SELECT c.id, c.name, c.parent_id

	    FROM category c

	    JOIN parents p ON c.id = p.parent_id

	)

	SELECT * FROM parents;

查询所有节点，并附带层级深度（level）

	WITH RECURSIVE tree AS (

	    SELECT id, name, parent_id, 1 AS level

	    FROM category

	    WHERE parent_id IS NULL  -- 从根节点开始

	    

	    UNION ALL

	    

	    SELECT c.id, c.name, c.parent_id, t.level + 1

	    FROM category c

	    JOIN tree t ON c.parent_id = t.id

	)

	SELECT *

	FROM tree

	ORDER BY level, id;