MySQL 高阶查询语句：子查询、连接查询与多表关联

MySQL 高阶语句是数据库查询、数据处理的核心能力，主要包括子查询 、连接查询 （内连接、外连接）、多表关联查询等，以下结合文档核心内容+实用拓展，系统总结：

一、子查询（Subquery）

1. 核心定义（文档核心）

子查询是嵌套在其他 SQL 语句（SELECT/INSERT/UPDATE/DELETE）中的查询语句，其结果作为外层查询的「条件」「数据源」或「计算依据」，本质是"用一个查询辅助另一个查询"。

2. 核心作用

作为外层查询的过滤条件（如 WHERE 子句中）；

作为外层查询的数据源（如 FROM 子句中，也称"派生表"）；

作为字段值（如 SELECT 子句中，需返回单行单列结果）。

3. 分类（面试高频）

按返回结果类型可分为 4 类，对应不同使用场景：

子查询类型	返回结果	常用关键字	适用场景
单行子查询	单个值（1 行 1 列）	=、>、<、>=、<=	外层查询需单个条件匹配（如查询"工资高于部门平均工资的员工"）
多行子查询	多个值（多行 1 列）	IN、NOT IN、ANY、ALL	外层查询需匹配多个条件（如查询"属于销售部或技术部的员工"）
多列子查询	多个字段（多行多列）	IN（需字段数匹配）	外层查询需多字段联合匹配（如查询"与某员工部门+岗位都相同的人"）
关联子查询	依赖外层查询的参数（逐行执行）	EXISTS、NOT EXISTS	需判断"存在性"（如查询"有下属的部门"），效率常优于 IN 子查询

4. 实用示例

（1）单行子查询（=）

-- 查询工资高于部门平均工资的员工（部门 ID=3）
SELECT name, salary 
FROM employees 
WHERE dept_id=3 AND salary > (
    SELECT AVG(salary) FROM employees WHERE dept_id=3
);

（2）多行子查询（IN）

-- 查询"销售部"或"技术部"的员工（先查部门 ID，再匹配员工）
SELECT name, dept_id 
FROM employees 
WHERE dept_id IN (
    SELECT id FROM departments WHERE dept_name IN ('销售部', '技术部')
);

（3）关联子查询（EXISTS）

-- 查询有下属的部门（依赖外层部门 ID，判断是否存在对应员工）
SELECT dept_name 
FROM departments d 
WHERE EXISTS (
    SELECT 1 FROM employees e WHERE e.dept_id = d.id
);

二、连接查询（JOIN）

连接查询用于关联多个表的数据，核心是通过「共同字段」（如主键-外键）建立关联，文档重点讲了内连接、左连接、右连接，以下补充全连接、自连接及优化要点。

1. 核心连接类型

连接类型	定义（核心逻辑）	语法	不匹配记录处理	适用场景
内连接（INNER JOIN）	只返回两表中「满足连接条件」的记录	SELECT ... FROM 表A INNER JOIN 表B ON 表A.字段=表B.字段;	全部过滤	需获取两表"交集"数据（如匹配员工和其部门信息）
左连接（LEFT JOIN）	以「左表」为基准，返回左表所有记录 + 右表匹配记录	SELECT ... FROM 表A LEFT JOIN 表B ON 表A.字段=表B.字段;	右表字段填充 NULL	需保留左表全部数据（如查询所有员工，即使未分配部门）
右连接（RIGHT JOIN）	以「右表」为基准，返回右表所有记录 + 左表匹配记录	SELECT ... FROM 表A RIGHT JOIN 表B ON 表A.字段=表B.字段;	左表字段填充 NULL	需保留右表全部数据（如查询所有部门，即使无员工）
全连接（FULL JOIN）	返回两表所有记录，匹配的合并，不匹配的填充 NULL	MySQL 不直接支持，用：LEFT JOIN UNION RIGHT JOIN	两边不匹配字段均为 NULL	需获取两表"全集"数据（如合并两个表的所有记录）

2. 自连接（SELF JOIN）

自连接是「表与自身的连接」，需通过别名区分两个"虚拟表"，常用于查询"具有层级关系"或"自身关联"的数据（如员工与上级、分类与子分类）。

示例：查询员工及其直接上级

-- 员工表 employees（id, name, manager_id），manager_id 关联自身 id
SELECT e.name AS 员工姓名, m.name AS 上级姓名
FROM employees e
LEFT JOIN employees m ON e.manager_id = m.id;

3. 连接查询的核心注意事项

「ON vs WHERE」：ON 是「连接条件」（筛选关联的记录），WHERE 是「最终过滤条件」（筛选已关联后的记录）；

避免笛卡尔积：必须指定连接条件（ON 子句），否则两表会全量关联（如 1000 行 × 1000 行 = 100 万行，性能极差）；

索引优化：连接字段（如主键、外键）建议创建索引，可大幅提升连接效率。

三、多表关联查询（3 张及以上表）

1. 实现方式

通过「连续使用 JOIN 子句」关联多张表，每个 JOIN 都需指定"关联表"和"连接条件"，建议使用表别名（如 s 代表 students）简化 SQL。

2. 经典示例

假设有 3 张表：

students（id：学生 ID，name：学生姓名）

scores（id：成绩 ID，student_id：关联学生 ID，course_id：关联课程 ID，score：分数）

courses（id：课程 ID，course_name：课程名称）

需求：查询"所有学生的姓名、所选课程名称及对应分数"（含未选课的学生）

SELECT 
  s.name AS 学生姓名,
  c.course_name AS 课程名称,
  sc.score AS 分数
FROM students s  -- 左表：学生表（保留所有学生）
LEFT JOIN scores sc ON s.id = sc.student_id  -- 关联成绩表（学生-成绩）
LEFT JOIN courses c ON sc.course_id = c.id;  -- 关联课程表（成绩-课程）

3. 多表连接拓展技巧

关联顺序：优先关联数据量小的表（如字典表、分类表），再关联大表（如订单表、用户表），提升查询效率；

字段歧义：多表中若有同名字段（如 id），必须通过「表别名.字段名」指定（如 <s.id>、<sc.id>），否则 SQL 报错；

过滤条件：多表连接时，过滤条件尽量写在对应表的 ON 子句中（如只查"数学"课程，可在 courses 关联时加 ON sc.course_id = c.id AND c.course_name='数学'），减少关联后的数据量。

四、高阶查询优化建议（面试高频补充）

1. 子查询 vs 连接查询：简单子查询可直接使用，复杂子查询（如多层嵌套）建议改为连接查询（JOIN），因为 MySQL 对连接查询的优化更成熟，效率更高；

2. 索引设计：子查询的条件字段、连接查询的关联字段，建议创建 B+ 树索引（如 student_id、course_id），避免全表扫描；

3. 限制返回结果：使用 LIMIT 限制返回行数，避免大数据量查询拖慢数据库；

4. 避免 SELECT *：只查询需要的字段，减少数据传输和内存占用。

总结

MySQL 高阶语句的核心是「灵活组合子查询与连接查询」，解决多表数据关联、复杂条件筛选的需求。