SQLite 子查询

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SQLite 子查询

子查询或内部查询或嵌套查询是在另一个 SQLite 查询内嵌入在 WHERE 子句中的查询。

使用子查询返回的数据将被用在主查询中作为条件,以进一步限制要检索的数据。

子查询可以与 SELECT、INSERT、UPDATE 和 DELETE 语句一起使用,可伴随着使用运算符如 =、<、>、>=、<=、IN、BETWEEN 等。

以下是子查询必须遵循的几个规则:

  • 子查询必须用括号括起来。
  • 子查询在 SELECT 子句中只能有一个列,除非在主查询中有多列,与子查询的所选列进行比较。
  • ORDER BY 不能用在子查询中,虽然主查询可以使用 ORDER BY。可以在子查询中使用 GROUP BY,功能与 ORDER BY 相同。
  • 子查询返回多于一行,只能与多值运算符一起使用,如 IN 运算符。
  • BETWEEN 运算符不能与子查询一起使用,但是,BETWEEN 可在子查询内使用。

SELECT 语句中的子查询使用

子查询通常与 SELECT 语句一起使用。基本语法如下:

    SELECT column_name [, column_name ]
    FROM   table1 [, table2 ]
    WHERE  column_name OPERATOR
          (SELECT column_name [, column_name ]
          FROM table1 [, table2 ]
          [WHERE])

实例

假设 COMPANY 表有以下记录:

    ID          NAME        AGE         ADDRESS     SALARY
    ----------  ----------  ----------  ----------  ----------
    1           Paul        32          California  20000.0
    2           Allen       25          Texas       15000.0
    3           Teddy       23          Norway      20000.0
    4           Mark        25          Rich-Mond   65000.0
    5           David       27          Texas       85000.0
    6           Kim         22          South-Hall  45000.0
    7           James       24          Houston     10000.0

现在,让我们检查 SELECT 语句中的子查询使用:

    sqlite> SELECT * 
         FROM COMPANY 
         WHERE ID IN (SELECT ID 
                      FROM COMPANY 
                      WHERE SALARY > 45000) ;

这将产生以下结果:

    ID          NAME        AGE         ADDRESS     SALARY
    ----------  ----------  ----------  ----------  ----------
    4           Mark        25          Rich-Mond   65000.0
    5           David       27          Texas       85000.0

INSERT 语句中的子查询使用

子查询也可以与 INSERT 语句一起使用。INSERT 语句使用子查询返回的数据插入到另一个表中。在子查询中所选择的数据可以用任何字符、日期或数字函数修改。

基本语法如下:

    INSERT INTO table_name [ (column1 [, column2 ]) ]
               SELECT [ *|column1 [, column2 ]
               FROM table1 [, table2 ]
               [ WHERE VALUE OPERATOR ]

实例

假设 COMPANY_BKP 的结构与 COMPANY 表相似,且可使用相同的 CREATE TABLE 进行创建,只是表名改为 COMPANY_BKP。现在把整个 COMPANY 表复制到 COMPANY_BKP,语法如下:

    sqlite> INSERT INTO COMPANY_BKP
         SELECT * FROM COMPANY 
         WHERE ID IN (SELECT ID 
                      FROM COMPANY) ;

UPDATE 语句中的子查询使用

子查询可以与 UPDATE 语句结合使用。当通过 UPDATE 语句使用子查询时,表中单个或多个列被更新。

基本语法如下:

    UPDATE table
    SET column_name = new_value
    [ WHERE OPERATOR [ VALUE ]
       (SELECT COLUMN_NAME
       FROM TABLE_NAME)
       [ WHERE) ]

实例

假设,我们有 COMPANY_BKP 表,是 COMPANY 表的备份。

下面的实例把 COMPANY 表中所有 AGE 大于或等于 27 的客户的 SALARY 更新为原来的 0.50 倍:

    sqlite> UPDATE COMPANY
         SET SALARY = SALARY * 0.50
         WHERE AGE IN (SELECT AGE FROM COMPANY_BKP
                       WHERE AGE >= 27 );

这将影响两行,最后 COMPANY 表中的记录如下:

    ID          NAME        AGE         ADDRESS     SALARY
    ----------  ----------  ----------  ----------  ----------
    1           Paul        32          California  10000.0
    2           Allen       25          Texas       15000.0
    3           Teddy       23          Norway      20000.0
    4           Mark        25          Rich-Mond   65000.0
    5           David       27          Texas       42500.0
    6           Kim         22          South-Hall  45000.0
    7           James       24          Houston     10000.0

DELETE 语句中的子查询使用

子查询可以与 DELETE 语句结合使用,就像上面提到的其他语句一样。

基本语法如下:

    DELETE FROM TABLE_NAME
    [ WHERE OPERATOR [ VALUE ]
       (SELECT COLUMN_NAME
       FROM TABLE_NAME)
       [ WHERE) ]

实例

假设,我们有 COMPANY_BKP 表,是 COMPANY 表的备份。

下面的实例删除 COMPANY 表中所有 AGE 大于或等于 27 的客户记录:

    sqlite> DELETE FROM COMPANY
         WHERE AGE IN (SELECT AGE FROM COMPANY_BKP
                       WHERE AGE > 27 );

这将影响两行,最后 COMPANY 表中的记录如下:

    ID          NAME        AGE         ADDRESS     SALARY
    ----------  ----------  ----------  ----------  ----------
    2           Allen       25          Texas       15000.0
    3           Teddy       23          Norway      20000.0
    4           Mark        25          Rich-Mond   65000.0
    5           David       27          Texas       42500.0
    6           Kim         22          South-Hall  45000.0
    7           James       24          Houston     10000.0
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