SQLite - 子查询

  • 简述

    子查询或内部查询或嵌套查询是另一个 SQLite 查询中的查询,并嵌入在 WHERE 子句中。
    子查询用于返回将在主查询中用作条件的数据,以进一步限制要检索的数据。
    子查询可以与 SELECT、INSERT、UPDATE 和 DELETE 语句以及 =、<、>、>=、<=、IN、BETWEEN 等运算符一起使用。
    子查询必须遵循一些规则 -
    • 子查询必须括在括号内。
    • 一个子查询在 SELECT 子句中只能有一个列,除非子查询的主查询中有多个列以比较其选定的列。
    • 尽管主查询可以使用 ORDER BY,但不能在子查询中使用 ORDER BY。GROUP BY 可用于执行与子查询中的 ORDER BY 相同的功能。
    • 返回多行的子查询只能与多个值运算符一起使用,例如 IN 运算符。
    • BETWEEN 运算符不能与子查询一起使用;但是, BETWEEN 可以在子查询中使用。
  • 带有 SELECT 语句的子查询

    子查询最常与 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])
    

    例子

    考虑具有以下记录的COMPANY表。
    
    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,让我们用 SELECT 语句检查以下子查询。
    
    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
    
  • 带有 INSERT 语句的子查询

    子查询也可以与 INSERT 语句一起使用。INSERT 语句使用从子查询返回的数据插入到另一个表中。子查询中选定的数据可以使用任何字符、日期或数字函数进行修改。
    以下是基本语法如下 -
    
    INSERT INTO table_name [ (column1 [, column2 ]) ]
       SELECT [ *|column1 [, column2 ]
       FROM table1 [, table2 ]
       [ WHERE VALUE OPERATOR ]
    

    例子

    考虑一个表 COMPANY_BKP,它具有与 COMPANY 表类似的结构,并且可以使用相同的 CREATE TABLE 来创建,并使用 COMPANY_BKP 作为表名。要将完整的 COMPANY 表复制到 COMPANY_BKP,以下是语法 -
    
    sqlite> INSERT INTO COMPANY_BKP
       SELECT * FROM COMPANY 
       WHERE ID IN (SELECT ID 
          FROM COMPANY) ;
    
  • 带有 UPDATE 语句的子查询

    子查询可以与 UPDATE 语句结合使用。使用带有 UPDATE 语句的子查询时,可以更新表中的单列或多列。
    以下是基本语法如下 -
    
    UPDATE table
    SET column_name = new_value
    [ WHERE OPERATOR [ VALUE ]
       (SELECT COLUMN_NAME
          FROM TABLE_NAME)
       [ WHERE) ]
    

    例子

    假设我们有 COMPANY_BKP 表可用,它是 COMPANY 表的备份。
    以下示例将 COMPANY 表中所有 AGE 大于或等于 27 的客户的 SALARY 更新 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 表将有以下记录 -
    
    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
    
  • 带有 DELETE 语句的子查询

    子查询可以与 DELETE 语句结合使用,就像上面提到的任何其他语句一样。
    以下是基本语法如下 -
    
    DELETE FROM TABLE_NAME
    [ WHERE OPERATOR [ VALUE ]
       (SELECT COLUMN_NAME
          FROM TABLE_NAME)
       [ WHERE) ]
    

    例子

    假设我们有 COMPANY_BKP 表可用,它是 COMPANY 表的备份。
    以下示例从 COMPANY 表中删除所有 AGE 大于或等于 27 的客户的记录。
    
    sqlite> DELETE FROM COMPANY
       WHERE AGE IN (SELECT AGE FROM COMPANY_BKP
       WHERE AGE > 27 );
    
    这将影响两行,最后 COMPANY 表将有以下记录 -
    
    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