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SQLite 子查詢(xún)

子查詢(xún)或稱(chēng)為內(nèi)部查詢(xún)、嵌套查詢(xún)，指的是在 SQLite 查詢(xún)中的 WHERE 子句中嵌入查詢(xún)語(yǔ)句。

一個(gè) SELECT 語(yǔ)句的查詢(xún)結(jié)果能夠作為另一個(gè)語(yǔ)句的輸入值。

子查詢(xún)可以與 SELECT、INSERT、UPDATE 和 DELETE 語(yǔ)句一起使用，可伴隨著使用運(yùn)算符如 =、<、>、>=、<=、IN、BETWEEN 等。

以下是子查詢(xún)必須遵循的幾個(gè)規(guī)則：

  • 子查詢(xún)必須用括號(hào)括起來(lái)。

  • 子查詢(xún)?cè)?SELECT 子句中只能有一個(gè)列，除非在主查詢(xún)中有多列，與子查詢(xún)的所選列進(jìn)行比較。

  • ORDER BY 不能用在子查詢(xún)中，雖然主查詢(xún)可以使用 ORDER BY。可以在子查詢(xún)中使用 GROUP BY，功能與 ORDER BY 相同。

  • 子查詢(xún)返回多于一行，只能與多值運(yùn)算符一起使用，如 IN 運(yùn)算符。

  • BETWEEN 運(yùn)算符不能與子查詢(xún)一起使用，但是，BETWEEN 可在子查詢(xún)內(nèi)使用。

SELECT 語(yǔ)句中的子查詢(xún)使用

子查詢(xún)通常與 SELECT 語(yǔ)句一起使用?；菊Z(yǔ)法如下：

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

實(shí)例

假設(shè) COMPANY 表有以下記錄：

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

現(xiàn)在，讓我們檢查 SELECT 語(yǔ)句中的子查詢(xún)使用：

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

這將產(chǎn)生以下結(jié)果:

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

INSERT 語(yǔ)句中的子查詢(xún)使用

子查詢(xún)也可以與 INSERT 語(yǔ)句一起使用。INSERT 語(yǔ)句使用子查詢(xún)返回的數(shù)據(jù)插入到另一個(gè)表中。在子查詢(xún)中所選擇的數(shù)據(jù)可以用任何字符、日期或數(shù)字函數(shù)修改。

基本語(yǔ)法如下：

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

實(shí)例

假設(shè) COMPANY_BKP 的結(jié)構(gòu)與 COMPANY 表相似，且可使用相同的 CREATE TABLE 進(jìn)行創(chuàng)建，只是表名改為 COMPANY_BKP。現(xiàn)在把整個(gè) COMPANY 表復(fù)制到 COMPANY_BKP，語(yǔ)法如下：

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

UPDATE 語(yǔ)句中的子查詢(xún)使用

子查詢(xún)可以與 UPDATE 語(yǔ)句結(jié)合使用。當(dāng)通過(guò) UPDATE 語(yǔ)句使用子查詢(xún)時(shí)，表中單個(gè)或多個(gè)列被更新。

基本語(yǔ)法如下：

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

實(shí)例

假設(shè)，我們有 COMPANY_BKP 表，是 COMPANY 表的備份。

下面的實(shí)例把 COMPANY 表中所有 AGE 大于或等于 27 的客戶(hù)的 SALARY 更新為原來(lái)的 0.50 倍：

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

這將影響兩行，最后 COMPANY 表中的記錄如下：

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 語(yǔ)句中的子查詢(xún)使用

子查詢(xún)可以與 DELETE 語(yǔ)句結(jié)合使用，就像上面提到的其他語(yǔ)句一樣。

基本語(yǔ)法如下：

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

實(shí)例

假設(shè)，我們有 COMPANY_BKP 表，是 COMPANY 表的備份。

下面的實(shí)例刪除 COMPANY 表中所有 AGE 大于或等于 27 的客戶(hù)記錄：

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

這將影響兩行，最后 COMPANY 表中的記錄如下：

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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