复杂一点的sql查询

第一模块：视图 ------ 虚拟的"窗口"

1. 概念与区别 大家要记住一句话：视图是虚拟的表，它本身不存储数据，只存储 SQL 查询逻辑。

• 表：实际存储数据的地方（硬盘上）。
• 视图：就像一个窗口，透过窗口看真实的数据。窗口关闭（删除视图），数据还在。

2. 为什么需要视图？

• 复用性：把频繁使用的复杂查询存起来，下次直接用，不用重复写。
• 安全性：只开放视图权限，不开放原表权限，用户只能看到视图里展示的字段。
• 清晰度：把复杂的逻辑封装起来，对外看起来就像操作一张简单的表。

3. 核心语法

• 创建 ：CREATE VIEW 视图名 (列名...) AS <SELECT语句>
• 修改 ：ALTER VIEW 视图名 AS <SELECT语句>
• 更新/删除 ：虽然可以对视图进行 UPDATE 或 INSERT，但这会直接影响原表数据，且有很多限制（比如包含 GROUP BY 的视图就不能更新）。工作中通常不建议直接更新视图，而是更新原表。

1.3 视图的核心操作（创建 / 修改 / 更新 / 删除 / 查看）

（1）创建视图【核心】

语法：

sql

CREATE VIEW <视图名>(列名1,列名2,...) AS <SELECT语句>;

• 视图名在数据库中唯一，不能和表 / 其他视图重名；
• SELECT 语句可以是单表查询、联表查询、带聚合的查询；
• 列名可省略，默认使用 SELECT 语句的列名。

示例 1：单表视图（按商品类型统计数量）

台湾 sql

CREATE VIEW productsum (product_type, cnt_product)
AS
SELECT product_type, COUNT(*)
FROM product
GROUP BY product_type;

示例 2：多表视图（联表 product 和 shop_product，查商品类型、售价、商店名）

CREATE VIEW view_shop_product(product_type, sale_price, shop_name)
AS
SELECT product_type, sale_price, shop_name
FROM product
JOIN shop_product
WHERE product.product_id = shop_product.product_id;

创建一个叫 view_shop_product 的视图（虚拟表），把「商品表（product）」和「店铺商品库存表（shop_product）」按「商品 ID」拼在一起，最终视图里只展示「商品类型、商品售价、店铺名称」这三列数据

（2）修改视图

ALTER VIEW <视图名> AS <新的SELECT语句>;

本质是替换视图的查询逻辑，示例：

ALTER VIEW productsum
AS
SELECT product_type, sale_price
FROM product
WHERE regist_date > '2009-09-11';

（3）更新视图内容

视图是虚拟表，更新视图就是更新底层的基础表，语法和更新普通表一致（UPDATE/INSERT/DELETE），但有前提：

• 视图的 SELECT 语句不能包含 GROUP BY、DISTINCT、聚合函数（否则无法更新）；
• 只能更新视图 "窗口能看到的内容"，底层表中未被视图包含的字段无法通过视图更新。

示例：更新 productsum 视图中办公用品的售价

sql

UPDATE productsum
SET sale_price = '5000'
WHERE product_type = '办公用品';

⚠️ 重要提醒 ：实际工作中强烈不推荐更新视图！直接操作视图容易导致底层表数据误改，规范做法是直接操作底层表。

（4）删除视图

语法：

sql

DROP VIEW <视图名1>[,视图名2...];

示例：

sql

DROP VIEW productsum;

（5）查看视图

两种常用方式，推荐第二种（更通用）：

sql

-- 方式1：查指定库下的所有视图
USE shop; -- 切换到视图所在库
SHOW TABLE STATUS WHERE COMMENT = 'view';

-- 方式2：从系统表中查询（推荐）
SELECT * FROM information_schema.views
WHERE TABLE_SCHEMA = 'shop'; -- shop是数据库名

1.4 视图的使用禁忌

1. 避免多层视图：不要在视图的基础上再创建视图，会大幅降低 SQL 执行效率；
2. 不要用视图做数据更新 ：仅用视图做查询，更新操作直接针对底层表；
3. 视图的 SELECT 语句要简洁：过于复杂的联表 / 聚合会导致视图查询速度变慢。

二、子查询：一次性的 "临时视图"

子查询就是将 SELECT 语句嵌套在另一个 SQL 语句中 ，它和视图的关系非常紧密：子查询是一次性的视图，不存储在数据库中，SQL 执行后就消失。

2.1 子查询与视图的关联

• 视图：将 SELECT 语句永久保存，可反复使用；
• 子查询：将 SELECT 语句临时嵌套，仅本次 SQL 使用，执行后销毁。

比如创建视图的语句CREATE VIEW v AS SELECT ...，把这个SELECT ...直接嵌套到其他 SQL 中，就是子查询。

2.2 子查询的分类与用法

根据使用场景和返回结果，子查询分为嵌套子查询、标量子查询、关联子查询 ，其中标量子查询和关联子查询是实际开发的重点。

（1）嵌套子查询

将子查询嵌套在另一个子查询中，语法上无限制，但层数越多，SQL 越难理解、执行效率越低 ，尽量避免。

示例：查询商品类型数量为 4 的商品类型和数量

sql

SELECT product_type, cnt_product
FROM (SELECT *
      FROM (SELECT product_type, COUNT(*) AS cnt_product
            FROM product 
            GROUP BY product_type) AS productsum
      WHERE cnt_product = 4) AS productsum2;

这个示例用了两层嵌套，实际可以直接用GROUP BY + HAVING实现，无需嵌套子查询，这也是为什么不推荐嵌套的原因。

（2）标量子查询【核心】

标量 = 单一 ，标量子查询的要求是：返回结果必须是「单一值」（一行一列），比如返回一个数字、一个字符串、一个日期。

核心优势

标量子查询的使用场景无限制 ，任何可以使用常数 / 列名的地方都能使用（SELECT、WHERE、GROUP BY、HAVING、ORDER BY 子句均可），这是它最强大的地方。

经典示例

示例 1：WHERE 子句中使用（查询售价高于平均售价的商品）

sql

SELECT product_id, product_name, sale_price
FROM product
WHERE sale_price > (SELECT AVG(sale_price) FROM product);

内层的SELECT AVG(sale_price) FROM product就是标量子查询，返回一个单一的平均售价。

示例 2：SELECT 子句中使用（查询每个商品的售价 + 全表平均售价）

sql

SELECT product_id,
       product_name,
       sale_price,
       (SELECT AVG(sale_price) FROM product) AS avg_price
FROM product;

此时平均售价会作为一列，展示在每个商品的右侧，这是基础查询无法实现的。

⚠️ 易错点

标量子查询必须返回且仅返回一个值，如果返回 0 行或多行，都会报语法错误。

（3）关联子查询【核心】

关联子查询是外层查询和内层子查询之间存在关联条件 的子查询，核心解决 **「按分组查条件」** 的需求，比如：查询各商品类型中，售价高于该类型平均售价的商品（基础查询 / 标量子查询无法实现）。

经典示例（按类型查高于该类型均价的商品）

sql

SELECT product_type, product_name, sale_price
FROM product AS p1  -- 外层表起别名p1
WHERE sale_price > (SELECT AVG(sale_price)
                    FROM product AS p2  -- 内层表起别名p2
                    WHERE p1.product_type = p2.product_type  -- 关联条件：内外层类型一致
                    GROUP BY product_type);

执行逻辑（关键理解）

1. 先执行外层查询，取出 p1 的第一条记录（比如 T 恤，衣服类型）；
2. 根据关联条件p1.product_type = p2.product_type，内层子查询只计算衣服类型的平均售价；
3. 判断外层记录的售价是否高于该平均售价，符合则保留；
4. 依次遍历外层表的所有记录，重复上述步骤。

核心要点

• 必须给内外层表起不同的别名（如 p1、p2），否则数据库无法区分；
• 关联条件是核心，必须将内外层表的某个字段关联（通常是分组字段）。

三、SQL 内置函数：提升数据处理效率

SQL 提供了大量内置函数，用于快速实现数值计算、字符串处理、日期操作、数据类型转换 ，无需自己写复杂逻辑。函数总数超 200 个，不用死记，掌握 30-50 个常用的即可，其余可按需查阅文档。

函数的通用特点：输入参数→按预设逻辑计算→返回单一值 ，我们按功能分类讲解最常用的函数。

3.1 算术函数：数值计算

针对数值类型的字段做计算，常用的有 3 个：

函数	语法	作用	示例	结果
ABS	ABS (数值)	求绝对值	ABS(-180)	180
MOD	MOD (被除数，除数)	求余数（仅整数）	MOD(7,3)	1
ROUND	ROUND (数值，保留小数位)	四舍五入	ROUND(5.555,1)	5.6

3.2 字符串函数：字符串操作

针对字符串类型的字段，实际开发中高频使用，常用的有：

函数	语法	作用
CONCAT	CONCAT (字符串 1, 字符串 2,...)	拼接多个字符串
LENGTH	LENGTH (字符串)	求字符串长度（字节数）
LOWER/UPPER	LOWER (字符串)/UPPER (字符串)	大小写转换（仅英文）
REPLACE	REPLACE (原字符串，旧值，新值)	替换字符串中的指定内容
SUBSTRING	SUBSTRING (字符串 FROM 起始位 FOR 长度)	截取字符串（起始位从 1 开始）
SUBSTRING_INDEX	SUBSTRING_INDEX (原字符串，分隔符，n)	按分隔符截取（n 正取前 n 个，n 负取后 n 个）

经典示例：

sql

-- 拼接：太阳+月亮+火星 → 太阳月亮火星
SELECT CONCAT('太阳','月亮','火星');
-- 截取：从第3位开始取2个字符，abcdef → cd
SELECT SUBSTRING('abcdef' FROM 3 FOR 2);
-- 按分隔符截取：www.mysql.com 按.取前2个 → www.mysql
SELECT SUBSTRING_INDEX('www.mysql.com', '.', 2);

3.3 日期函数：日期 / 时间操作

日期处理是开发中的高频需求，SQL 的日期函数能快速提取年 / 月 / 日、获取当前时间，常用的有：

函数	语法	作用
CURRENT_DATE	CURRENT_DATE	获取当前日期（YYYY-MM-DD）
CURRENT_TIME	CURRENT_TIME	获取当前时间（HH:MM:SS）
CURRENT_TIMESTAMP	CURRENT_TIMESTAMP	获取当前日期 + 时间
EXTRACT	EXTRACT (日期元素 FROM 日期)	提取日期元素（年 / 月 / 日 / 时 / 分 / 秒）

经典示例：

sql

-- 获取当前日期
SELECT CURRENT_DATE; -- 结果：2026-02-23
-- 提取年/月/日
SELECT EXTRACT(YEAR FROM '2009-09-20') AS year,
       EXTRACT(MONTH FROM '2009-09-20') AS month,
       EXTRACT(DAY FROM '2009-09-20') AS day;

3.4 转换函数：类型 / 值的转换

核心解决数据类型转换 和NULL 值处理 问题，COALESCE 是处理 NULL 的核心函数，必须掌握：

（1）CAST：数据类型转换

语法：

sql

CAST(转换前的值 AS 目标数据类型)

常用转换：字符串→数值、字符串→日期、数值→字符串

sql

-- 字符串→整数
SELECT CAST('0001' AS SIGNED INTEGER); -- 结果：1
-- 字符串→日期
SELECT CAST('2009-09-20' AS DATE); -- 结果：2009-09-20

（2）COALESCE：将 NULL 转换为指定值

语法：

sql

COALESCE(值1,值2,值3,...)

作用 ：返回参数中从左到右第一个非 NULL 的值 ，参数个数无限制，是处理 NULL 的最优方案（避免 NULL 参与计算导致结果为 NULL）。

示例：

sql

-- 第一个参数是NULL，返回第二个11
SELECT COALESCE(NULL,11); -- 11
-- 前两个是NULL，返回第三个2026-02-23
SELECT COALESCE(NULL,NULL,'2026-02-23'); -- 2026-02-23
-- 处理字段的NULL：如果purchase_price为NULL，返回0
SELECT product_name, COALESCE(purchase_price,0) FROM product;

四、谓词：返回 "真值" 的特殊函数

谓词是 SQL 中专门用于判断条件 的函数，核心特点：返回值为「真值」（TRUE / 假 FALSE / 未知 UNKNOWN），而非普通的数值 / 字符串。

常用的谓词有：LIKE、BETWEEN、IS NULL/IS NOT NULL、IN/NOT IN、EXIST/NOT EXIST，这些是WHERE 子句的核心组成，必须掌握。

4.1 LIKE：模糊查询

用于字符串的部分匹配查询，搭配两个通配符使用，核心解决 "不知道完整字符串，只知道部分内容" 的查询需求：

• %：匹配0 个或多个任意字符；
• _：匹配1 个任意字符（精确匹配 1 个，不能多也不能少）。

三种匹配方式

sql

-- 前方一致：以ddd开头的字符串
SELECT * FROM samplelike WHERE strcol LIKE 'ddd%';
-- 中间一致：包含ddd的字符串（最宽松，结果最多）
SELECT * FROM samplelike WHERE strcol LIKE '%ddd%';
-- 后方一致：以ddd结尾的字符串
SELECT * FROM samplelike WHERE strcol LIKE '%ddd';
-- 匹配任意1个字符：abc后接2个任意字符 → abcdd
SELECT * FROM samplelike WHERE strcol LIKE 'abc__';

4.2 BETWEEN：范围查询

用于数值 / 日期的范围查询，语法：

sql

字段 BETWEEN 最小值 AND 最大值

⚠️ 关键 ：BETWEEN是闭区间 ，包含最小值和最大值 ，如果不想包含临界值，用< >代替。

示例：

sql

-- 查售价100~1000的商品（包含100和1000）
SELECT product_name, sale_price FROM product WHERE sale_price BETWEEN 100 AND 1000;
-- 查售价100~1000的商品（不包含100和1000）
SELECT product_name, sale_price FROM product WHERE sale_price >100 AND sale_price <1000;

4.3 IS NULL/IS NOT NULL：判断 NULL

唯一能判断 NULL 值的谓词 ，永远不要用=/!=判断 NULL（因为 NULL 是 "未知值"，和任何值比较结果都是 UNKNOWN）。

示例：

sql

-- 查进价为NULL的商品
SELECT product_name, purchase_price FROM product WHERE purchase_price IS NULL;
-- 查进价不为NULL的商品
SELECT product_name, purchase_price FROM product WHERE purchase_price IS NOT NULL;

4.4 IN/NOT IN：替代 OR 的批量查询

用于多个值的批量匹配 ，替代多个OR，让 SQL 更简洁，语法：

sql

字段 IN (值1,值2,值3,...); -- 匹配任意一个值
字段 NOT IN (值1,值2,值3,...); -- 不匹配任何一个值

基础用法（替代 OR）

sql

-- 用OR：查进价为320/500/5000的商品
SELECT product_name, purchase_price FROM product WHERE purchase_price=320 OR purchase_price=500 OR purchase_price=5000;
-- 用IN：更简洁
SELECT product_name, purchase_price FROM product WHERE purchase_price IN (320,500,5000);

高级用法：子查询作为 IN 的参数【核心】

IN 的参数不仅可以是常量，还可以是子查询的结果，这是实际开发的高频场景，解决 **"动态批量匹配"** 问题（比如查大阪门店在售的商品）。

示例：查大阪门店（shop_id='000C'）在售的商品名称和售价

sql

SELECT product_name, sale_price
FROM product
WHERE product_id IN (SELECT product_id  -- 子查询：查大阪门店的商品ID
                     FROM shop_product
                     WHERE shop_id = '000C');

优势 ：当大阪门店的在售商品变化时，无需修改外层 SQL，子查询会自动获取最新的商品 ID，可维护性大幅提升。

⚠️ 易错点

IN/NOT IN的参数中不能包含 NULL，否则会导致查询结果异常（查不到任何数据）。

4.5 EXIST/NOT EXIST：判断 "记录是否存在"

EXIST 的核心作用：判断子查询中是否存在满足条件的记录，存在则返回 TRUE，不存在则返回 FALSE。

• EXIST：存在→TRUE；
• NOT EXIST：不存在→TRUE。

基础用法（替代 IN）

示例：用 EXIST 实现 "查大阪门店在售的商品"，和 IN 的结果一致

sql

SELECT product_name, sale_price
FROM product AS p
WHERE EXISTS (SELECT *  -- 子查询：关联商品ID和门店ID
              FROM shop_product AS sp
              WHERE sp.shop_id = '000C'
              AND sp.product_id = p.product_id);

核心特点

1. EXIST只有一个参数 ：通常是关联子查询（内外层表有联表条件）；
2. 子查询中写SELECT */SELECT 1都可以，因为 EXIST只关心记录是否存在，不关心返回什么列；
3. 大数据量下，EXIST 的执行效率远高于 IN（因为 EXIST 找到第一条满足条件的记录就会停止查询，而 IN 会查询所有结果）。

NOT EXIST：替代 NOT IN

示例：查未在东京门店（shop_id='000A'）销售的商品

sql

SELECT product_name, sale_price
FROM product AS p
WHERE NOT EXISTS (SELECT *
                  FROM shop_product AS sp
                  WHERE sp.shop_id = '000A'
                  AND sp.product_id = p.product_id);

五、CASE 表达式：SQL 的 "条件分支"【重中之重】

CASE 表达式是 SQL 中最强大、最常用 的功能之一，没有之一！它是 SQL 中的条件分支语句 ，能实现 "如果... 那么... 否则..." 的逻辑，解决数据分类、格式转换、行列转换等核心需求。

5.1 核心语法（搜索型 CASE，推荐）

SQL 中有简单型和搜索型 CASE，搜索型包含简单型的所有功能，只需掌握搜索型即可：

sql

CASE
    WHEN <求值表达式> THEN <返回值>
    WHEN <求值表达式> THEN <返回值>
    ...
    ELSE <返回值>  -- 可选，默认NULL
END  -- 必须写，不能省略！

执行逻辑 ：依次判断WHEN后的表达式是否为 TRUE，第一个为 TRUE 的WHEN返回对应THEN的值；如果所有WHEN都为 FALSE，返回ELSE的值（无 ELSE 则返回 NULL）。

5.2 核心特点

1. 返回单一值：无论多少个 WHEN 分支，最终只会返回一个值；
2. END 不能省：忘记写 END 会报语法错误，这是新手最常见的错误；
3. ELSE 可选：但推荐显式写出，避免 NULL 值导致的结果异常；
4. 使用场景无限制：可在 SELECT、WHERE、GROUP BY、HAVING、ORDER BY 中使用。

5.3 三大核心应用场景【实际开发高频】

场景 1：列值替换 / 分类（最基础）

将原有列值按条件转换为新的值，比如给商品类型加前缀（衣服→A：衣服，办公用品→B：办公用品）。

示例：

sql

SELECT product_name,
       CASE WHEN product_type = '衣服' THEN CONCAT('A : ',product_type)
            WHEN product_type = '办公用品' THEN CONCAT('B : ',product_type)
            WHEN product_type = '厨房用具' THEN CONCAT('C : ',product_type)
            ELSE NULL
       END AS abc_product_type
FROM product;

场景 2：列方向的聚合统计（核心）

基础的GROUP BY是行方向 的统计（按分组显示一行结果），而 CASE 表达式可以实现列方向的统计（按分组显示一列结果），解决 "多维度一行展示" 的需求。

示例：统计衣服、厨房用具、办公用品的售价总和，一行三列展示

sql

SELECT SUM(CASE WHEN product_type = '衣服' THEN sale_price ELSE 0 END) AS sum_price_clothes,
       SUM(CASE WHEN product_type = '厨房用具' THEN sale_price ELSE 0 END) AS sum_price_kitchen,
       SUM(CASE WHEN product_type = '办公用品' THEN sale_price ELSE 0 END) AS sum_price_office
FROM product;

结果：

sum_price_clothes	sum_price_kitchen	sum_price_office
5000	11180	600

场景 3：行转列（实际开发高频）

将行式数据 转换为列式数据，比如将学生的成绩行（姓名、科目、分数）转换为成绩表（姓名、语文、数学、外语），这是报表开发的核心需求。

示例：成绩行转列

sql

-- 原始成绩表（score）：name, subject, score
-- 行转列后：name, chinese, math, english
SELECT name,
       SUM(CASE WHEN subject = '语文' THEN score ELSE NULL END) AS chinese,
       SUM(CASE WHEN subject = '数学' THEN score ELSE NULL END) AS math,
       SUM(CASE WHEN subject = '外语' THEN score ELSE NULL END) AS english
FROM score
GROUP BY name;

技巧：

• 数字列转列：用SUM/AVG/MAX/MIN（推荐 SUM）；
• 文本列转列：用MAX/MIN（不能用 SUM）。

六、本节课核心小结

今天学的 SQL 复杂查询知识点，不是孤立的，而是相互结合使用的，核心可以总结为 3 点：

1. 视图 + 子查询 ：解决查询逻辑复用问题，视图用于永久复用，子查询用于临时复用；
2. 函数 + 谓词 ：解决数据处理和条件筛选问题，函数提升数据处理效率，谓词实现精准的条件判断；
3. CASE 表达式 ：解决数据分类和格式转换问题，是 SQL 的 "万能工具"，几乎所有复杂的取数 / 统计需求都离不开它。

这些知识点是SQL 进阶的基础 ，也是实际开发中每天都会用到 的内容，重点在于多练 ：结合product和shop_product表，把每个知识点的示例手动写一遍，再尝试组合使用（比如CASE+聚合+GROUP BY、IN+子查询+谓词），很快就能熟练掌握。