MySQL子查询篇(精选20道子查询练习题)-1

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,高可用系列 2核4GB
简介: MySQL子查询篇(精选20道子查询练习题)

子查询


说白了子查询就是嵌套查询


SQL 中子查询的使用大大增强了 SELECT 查询的能力


因为很多时候查询需要从结果集中获取数据,或者需要从同一个表中先计算得出一个数据结果,然后与这个数据结果(可能是某个标量,也可能是某个集合)进行比较。


需求分析


如果我们遇见下面这种问题,就要用到子查询了


472b8c80589237be9fb45116410b6e06_90ee5a950e31f121a97c6dc742eacb83.png


现有方法:


  • 先查出Abel的工资,然后那结果在查询一次进行筛选
#方式一:
SELECT salary
FROM employees
WHERE last_name = 'Abel';
SELECT last_name,salary
FROM employees
WHERE salary > 11000;
  • 自连接
SELECT
  e2.last_name,
  e2.salary 
FROM
  employees e1,
  employees e2 
WHERE
  e1.last_name = 'Abel' 
  AND e1.`salary` < e2.`salary`
  • 子查询
SELECT
  last_name,
  salary 
FROM
  employees 
WHERE
  salary > (
  SELECT
    salary 
  FROM
    employees 
WHERE
  last_name = 'Abel')


子查询的分类


单行、多行子查询

按查询的结果返回一条还是多条记录,将子查询分为单行子查询、多行子查询


  • 子查询(内查询)在主查询之前一次执行完成。
  • 子查询的结果被主查询(外查询)使用 。
  • 注意事项
  • 子查询要包含在括号内
  • 将子查询放在比较条件的右侧(提高可读性)
  • 单行操作符对应单行子查询,多行操作符对应多行子查询
  • 单行子查询就是子查询查出的结果就一条
  • 多行子查询就是子查询查出的结果不止一条


e561a542a0f33bd124a6548b2d599133_e882291687511bb59520e698b045629f.png

相关、不相关子查询

我们按内查询是否被执行多次,将子查询划分为 相关(或关联)子查询 和 不相关(或非关联)子查询 。


子查询从数据表中查询了数据结果,如果这个数据结果只执行一次,然后这个数据结果作为主查询的条 件进行执行,那么这样的子查询叫做不相关子查询。(子查询的结果是固定的)


同样,如果子查询需要执行多次,即采用循环的方式,先从外部查询开始,每次都传入子查询进行查 询,然后再将结果反馈给外部,这种嵌套的执行方式就称为相关子查询。(子查询的结果不固定,会根据外面传过来的值改变)


单行子查询


单行比较操作符

什么是单行操作符


就是它只能匹配一行数据,如果你的子查询查出了多条数据,那么它就报错


c083618d67ab028ffc1957a57ce2c1ad_04b9c44335594f0711e3d2f9407ff6e8.png


代码示例

题目:查询工资大于149号员工工资的员工的信息


50ad89ba22414597235bd7ff3aaf6c93_a0d07968d7721fb70df9e7ab78d05adf.png


题目:返回job_id与141号员工相同,salary比143号员工多的员工姓名,job_id和工资


写子查询什么思路呢?


根据题目,先单独写出子查询,最后添加到查询语句中


比如题目说返回job_id与141号员工相同,那我们就可以先写出141号员工的job_id是多少的查询语句,之后在放到总查询语句中


SELECT
  last_name,
  job_id,
  salary 
FROM
  employees 
WHERE
  job_id = ( SELECT job_id FROM employees WHERE employee_id = 141 ) 
  AND salary > ( SELECT salary FROM employees WHERE employee_id = 143 )

题目:返回公司工资最少的员工的last_name,job_id和salary


先通过子查询获得工资最少的工资数,然后把这个当成筛选条件获取是谁的工资这么低


SELECT
  last_name,
  job_id,
  salary 
FROM
  employees 
WHERE
  salary = ( SELECT MIN(salary) FROM employees )

题目:查询与141号或174号员工的manager_id和department_id相同的其他员工的employee_id, manager_id,department_id


最后的AND employee_id NOT IN (174, 141);是为了去掉141、174员工它们本身,因为题目要求是求其他员工的…


这里的IN属于多行子查询操作符,这里提前用到了。因为子查询结果不唯一


-- 不成对比较
SELECT
  employee_id,
  manager_id,
  department_id 
FROM
  employees 
WHERE
  manager_id IN ( SELECT manager_id FROM employees WHERE employee_id IN ( 174, 141 ) ) 
  AND department_id IN ( SELECT department_id FROM employees WHERE employee_id IN ( 174, 141 ) ) 
  AND employee_id NOT IN ( 174, 141 );

(manager_id,department_id)这里为什么要给条件加上括号呢?

和后面的结果做匹配


-- 成对比较
SELECT
  employee_id,
  manager_id,
  department_id 
FROM
  employees 
WHERE
  ( manager_id, department_id ) IN ( SELECT manager_id, department_id FROM employees WHERE employee_id IN ( 174, 141 ) ) 
  AND employee_id NOT IN ( 174, 141 );

HAVING 中的子查询


  • 首先执行子查询。
  • 向主查询中的HAVING 子句返回结果。


题目:查询最低工资大于50号部门最低工资的部门id和其最低工资


SELECT
  department_id,
  MIN( salary ) 
FROM
  employees 
GROUP BY
  department_id 
HAVING
  MIN( salary ) > ( SELECT MIN( salary ) FROM employees WHERE department_id = 50 );

CASE中的子查询

题目:显式员工的employee_id,last_name和location。其中,若员工department_id与location_id为1800 的department_id相同,则location为’Canada’,其余则为’USA’。


若员工department_id与location_id为1800的department_id相同,则location为’Canada’,其余则为’USA’

这题明显的CASE,也就是SWITCH形式的

1、根据location_id为1800的department_id先写出这个查询

2、然后CASE后面跟的条件就是department_id,拿CASE后面跟的条件去和子查询查出的条件相比即可

3、给它起个别名location

SELECT
  employee_id,
  last_name,
  ( CASE department_id WHEN ( SELECT department_id FROM departments WHERE location_id = 1800 ) THEN location = 'Canada' ELSE 'USA' END ) location 
FROM
  employees;

空值问题

意思就是子查询查出来的结果是空值,导致外面的查询对应的结果也是空值


SELECT
  last_name,
  job_id 
FROM
  employees 
WHERE
  job_id = ( SELECT job_id FROM employees WHERE last_name = 'Haas' );

非法使用子查询

Subquery returns more than 1 row

385f8682c5ded32503208fe8615c543b_64b8ef9bdc136523c8de2033c499d788.png

相关实践学习
如何在云端创建MySQL数据库
开始实验后,系统会自动创建一台自建MySQL的 源数据库 ECS 实例和一台 目标数据库 RDS。
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心,利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力,目前开服的区域包括中国(华北、华东、华南、香港)、新加坡、美国(美东、美西)、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程,来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助 &nbsp; &nbsp; 相关的阿里云产品:云服务器ECS 云服务器 ECS(Elastic Compute Service)是一种弹性可伸缩的计算服务,助您降低 IT 成本,提升运维效率,使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
相关文章
|
16天前
|
SQL 缓存 关系型数据库
MySQL高级篇——关联查询和子查询优化
左外连接:优先右表创建索引,连接字段类型要一致、内连接:驱动表由数据量和索引决定、 join语句原理、子查询优化:拆开查询或优化成连接查询
MySQL高级篇——关联查询和子查询优化
|
18天前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
MySQL查询(万字超详细版)
本文详细介绍了数据库中的单表和多表查询方法。首先,单表查询包括全列查询、指定列查询及去重查询,其中应避免使用`*`以提高效率。接着,文章讲解了排序查询,包括升序和降序,并展示了如何通过多个字段进行排序。在多表查询部分,本文解释了内连接、外连接(左外连接和右外连接)以及自连接的概念和用法,提供了丰富的代码示例
23 1
MySQL查询(万字超详细版)
|
3天前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
MySQL 表的CRUD与复合查询
【9月更文挑战第26天】本文介绍了数据库操作中的 CRUD(创建、读取、更新、删除)基本操作及复合查询。创建操作使用 `INSERT INTO` 语句插入数据,支持单条和批量插入;读取操作使用 `SELECT` 语句查询数据,可进行基本查询、条件查询和排序查询;更新操作使用 `UPDATE` 语句修改数据;删除操作使用 `DELETE FROM` 语句删除数据。此外,还介绍了复合查询,包括连接查询(如内连接、左连接)和子查询,以及聚合函数与分组查询,并提供了示例代码。
|
6天前
|
关系型数据库 MySQL 数据库
Python MySQL查询返回字典类型数据的方法
通过使用 `mysql-connector-python`库并选择 `MySQLCursorDict`作为游标类型,您可以轻松地将MySQL查询结果以字典类型返回。这种方式提高了代码的可读性,使得数据操作更加直观和方便。上述步骤和示例代码展示了如何实现这一功能,希望对您的项目开发有所帮助。
21 4
|
9天前
|
NoSQL 关系型数据库 MySQL
当Redis与MySQL数据一致性校验中Redis数据量小于MySQL时的全量查询处理方法
保持Redis和MySQL之间的数据一致性是一个需要细致规划和持续维护的过程。通过全量数据同步、建立增量更新机制,以及定期执行数据一致性校验,可以有效地管理和维护两者之间的数据一致性。此外,利用现代化的数据同步工具可以进一步提高效率和可靠性。
28 6
|
5天前
|
关系型数据库 MySQL
mysql查询速度慢怎么解决?
mysql查询速度慢怎么解决?
26 2
|
5天前
|
关系型数据库 MySQL
mysql & clinkhouse之查询 行拼接
mysql & clinkhouse之查询 行拼接
mysql & clinkhouse之查询 行拼接
|
12天前
|
存储 缓存 关系型数据库
MySQL 查询优化方法
在数据库应用中,高效的查询性能至关重要。本文探讨了常用的 MySQL 查询优化方法,包括索引优化(选择合适的索引字段、复合索引、定期维护索引)、查询语句优化(避免全表扫描、限制返回行数、避免使用不必要的函数)、表结构优化(选择合适的数据类型、分区表、定期清理无用数据)及数据库配置优化(调整缓存大小、优化存储引擎参数)。通过这些方法,可以显著提高 MySQL 的查询性能,为应用程序提供更好的用户体验。
|
5天前
|
关系型数据库 MySQL Java
mysql & clinkhouse之查询添加比率列
mysql & clinkhouse之查询添加比率列
|
13天前
|
NoSQL 关系型数据库 MySQL
微服务架构下的数据库选择:MySQL、PostgreSQL 还是 NoSQL?
在微服务架构中,数据库的选择至关重要。不同类型的数据库适用于不同的需求和场景。在本文章中,我们将深入探讨传统的关系型数据库(如 MySQL 和 PostgreSQL)与现代 NoSQL 数据库的优劣势,并分析在微服务架构下的最佳实践。
下一篇
无影云桌面