在MySQL中使用子查询和标量子查询的基本操作教程

MySQL 子查询
子查询是将一个 SELECT 语句的查询结果作为中间结果，供另一个 SQL 语句调用。MySQL 支持 SQL 标准要求的所有子查询格式和操作，也扩展了特有的几种特性。
子查询没有固定的语法，一个子查询的例子如下：

SELECT * FROM article WHERE uid IN(SELECT uid FROM user WHERE status=1)

对应的两个数据表如下：
article 文章表:

user 用户表:

查询返回结果如下所示：

在该例子中，首先通过子查询语句查询出所有 status=1 的 uid，实际的查询类似于：

SELECT * FROM article WHERE uid IN(1,2)

MySQL 标量子查询
标量子查询是指子查询返回的是单一值的标量，如一个数字或一个字符串，也是子查询中最简单的返回形式。
一个标量子查询的例子如下：

SELECT * FROM article WHERE uid = (SELECT uid FROM user WHERE status=1 ORDER BY uid DESC LIMIT 1)

在该例子中，子查询语句：

SELECT uid FROM user WHERE status = 1 ORDER BY uid DESC LIMIT 1

返回的是单一的数字（如 2），实际的查询语句为：

SELECT * FROM article WHERE uid = 2

使用子查询进行比较
可以使用 = > < >= <= <> 这些操作符对子查询的标量结果进行比较，通常子查询的位置在比较式的右侧：

SELECT * FROM t1 WHERE column1 = (SELECT MAX(column2) FROM t2)

提示
对于采用这些操作符之一进行的比较，子查询必须返回一个标量。唯一的例外是 ＝ 可以和行子查询同时使用。
子查询与表连接
在很多情况下，子查询的效果与 JOIN 表连接很类似，但一些特殊情况下，是必须用子查询而不能用表连接的，如：

SELECT * FROM t1 WHERE column1 = (SELECT MAX(column2) FROM t2)

以及下例：

SELECT * FROM article AS t WHERE 2 = (SELECT COUNT(*) FROM article WHERE article.uid = t.uid)

该例子要找出用户发表了 2 篇文章的所有文章记录。对应的两个数据表如下：
article 文章表:

user 用户表:

查询返回结果如下所示：

赞 (0)

相关推荐

  • MySQL中的基本查询语句学习笔记

    1.基本查询语句 select 属性列表 from 表名和视图列表 [where 条件表达式1] [group by 属性名1 [having 条件表达式2]] [order by 属性名2 [asc|desc]] 2.单表查询 1)使用*查询所有字段 select * from 表名: 2) 查询指定字段 select id,name from product: 使用上面例子可以查询指定字段 3)查询指定记录 where 条件表达式 实例: select *from employee wher

  • MySQL中表子查询与关联子查询的基础学习教程

    MySQL中表子查询与关联子查询的基础学习教程

    MySQL 表子查询 表子查询是指子查询返回的结果集是 N 行 N 列的一个表数据. MySQL 表子查询实例 下面是用于例子的两张原始数据表: article 表: blog 表: SQL 如下: SELECT * FROM article WHERE (title,content,uid) IN (SELECT title,content,uid FROM blog) 查询返回结果如下所示: 该 SQL 的意义在于查找 article 表中指定的字段同时也存在于 blog 表中的所有的行(注

  • mysql关联子查询的一种优化方法分析

    mysql关联子查询的一种优化方法分析

    本文实例讲述了mysql关联子查询的一种优化方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 很多时候,在mysql上实现的子查询的性能较差,这听起来实在有点难过.特别有时候,用到IN()子查询语句时,对于上了某种数量级的表来说,耗时多的难以估计.本人mysql知识所涉不深,只能慢慢摸透个中玄机了. 假设有这样的一个exists查询语句: select * from table1 where exists (select * from table2 where id>=30000 and table1.u

  • PHP MYSQL实现登陆和模糊查询两大功能

    PHP MYSQL实现登陆和模糊查询两大功能

    本文使用的软件版本如下:PHP版本 5.5.12:MYSQL版本 5.6.17:Apache 2.4.9 用的wampserver 一.PHPMYSQL实现登陆 一共含有两个文件:login.php和logincheck.php; 表单代码: <form action="logincheck.php"method="post"> Yonghu:<inputtype="text" name="username"

  • MySQL的子查询中FROM和EXISTS子句的使用教程

    MySQL的子查询中FROM和EXISTS子句的使用教程

    FROM 子查询 FROM 子句中的子查询 MySQL FROM 子查询是指 FROM 的子句作为子查询语句,主查询再到子查询结果中获取需要的数据.FROM 子查询语法如下: SELECT ... FROM (subquery) AS name ... 子查询会生成一个临时表,由于 FROM 子句中的每个表必须有一个名称,因此 AS name 是必须的.FROM 子查询也称为衍生数据表子查询. FROM 子查询实例 table1: s1 s2 1 5 2 12 3 20 FROM 子查询 SQL

  • MySQL切分查询用法分析

    本文实例讲述了MySQL切分查询用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 对于大查询有时需要'分而治之',将大查询切分为小查询: 每个查询功能完全一样,但只完成原来的一小部分,每次查询只返回一小部分结果集. 删除旧的数据就是一个很好地例子.定期清理旧数据时,如果一条sql涉及了大量的数据时,可能会一次性锁住多个表或行,耗费了大量的系统资源,却阻塞了其他很多小的但重要的查询.将一个大得DELETE语句切分为较小的查询时,可以尽量减少影响msql的性能,同时减少mysql复制造成的延迟. 例如,每个月

  • MySQL嵌套查询实例详解

    本文实例分析了MySQL嵌套查询.分享给大家供大家参考,具体如下: MySQl从4.11版后已经完全支持嵌套查询了,那么下面举些简单的嵌套查询的例子吧(源程序来自MySQL User Manual): 1. SELECT语句的子查询 语法: 复制代码 代码如下: SELECT ... FROM (subquery) AS name ... 先创建一个表: CREATE TABLE t1 (s1 INT, s2 CHAR(5), s3 FLOAT); INSERT INTO t1 VALUES (

  • MySQL查询优化的5个实用技巧

    本文总结分析了MySQL查询优化的技巧.分享给大家供大家参考,具体如下: 熟悉SQL语句的人都清楚,如果要对一个任务进行操作的话,SQL语句可以有很多种相关写法,但是不同的写法查询的性能可能会有天壤之别. 本文列举出五个MySQL查询优化的方法,当然,优化的方法还有很多. 1.优化数据类型 MySQL中数据类型有多种,如果你是一名DBA,正在按照优化的原则对数据类型进行严格的检查,但开发人员可能会选择他们认为最简单的方案,以加快编码速度,或者选择最明显的选择,因此,你可能面临的都不是最佳的选择,

  • MySQL中列子查询与行子查询操作的学习教程

    MySQL中列子查询与行子查询操作的学习教程

    MySQL 列子查询及 IN.ANY.SOME 和 ALL 操作符的使用 MySQL 列子查询 列子查询是指子查询返回的结果集是 N 行一列,该结果通常来自对表的某个字段查询返回. 一个列子查询的例子如下: SELECT * FROM article WHERE uid IN(SELECT uid FROM user WHERE status=1) 列子查询中使用 IN.ANY.SOME 和 ALL 操作符 由于列子查询返回的结果集是 N 行一列,因此不能直接使用 = > < >= &l

  • 如何解决PHP使用mysql_query查询超大结果集超内存问题

    再使用mysql_query查询超大结果集的时候会出现超出内存限制的致命错误,这是因为mysql_query采用的是查询全部结果然后把结果集全部缓存到内存中的方式. mysql的查询还提供了另外一种查询方式,函数名为mysql_unbuffered_query,这个函数采用的是查出结果后立即操作结果集,并不会把结果集缓存到内存中,这样就避免了超出内存的情况发生.但是使用这个方法的代价就是不能再查询的时候使用获取总行之类的方法,因为这种方法是便查询边返回结果.同时在使用该方法的时候不能在同一数据库

随机推荐