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在SQL Server中使用相关子查询
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子查询是指将一条SQL Sever语句嵌入到另一条SQL Sever语句中。数据库引擎将子查询做为虚表执行查询操作。子查询可做为连接语句中的一个表，可做为选择语句中的一个值，也可以是SQL Sever查询子句，还可以是SQL Sever查询子句的字句，与数据操作语句混合在一起。
子查询的执行依赖于嵌套查询。查询树从最里层开始，一层一层向外执行。高层的嵌套查询可以访问低层嵌套查询的结果。
什么是相关子查询？
与经典子查询不同，相关子查询依赖于外部查询。外部查询和子查询是有联系的，尤其在子查询的WHERE语句中更是如此。相关子查询的工作方式是：在子查询中找到外部查询的参考时执行外部查询，此时将结果返回给子查询。然后在外部查询返回的结果集上执行子查询操作。
相关子查询的执行性能
由于相关子查询中的子查询在外部查询返回的结果集上进行执行，其效率肯定下降。子查询的性能完全依赖于查询和有关的数据。但是，如果相关子查询的语句写得很有效率，则其执行性能能够胜过那些使用几个连接和临时表的程序。
一个示例
相关子查询的一个主要优点在于，它能完成传统SQL Sever查询不能解决的问题。例如，使用相关子查询可以轻易完成这样的任务：获得连续的销售总计结果或每一个州中出售最多的商品。
下面的例子说明了如何使用相关子查询创建运行总计的过程。首先，运行下面的脚本创建一个例表：
CREATE TABLE SalesHistory
(SaleID INT IDENTITY(1,1),
Product VARCHAR(30),
SaleDate SMALLDATETIME,
SalePrice MONEY
)
现在，这个表保存了这些数据字段，让我们运行脚本程序向其中添加一些记录。Listing A中显示了向表中输入的300条记录的程序，其中SalePrice有些变化。
Listing A
DECLARE @i SMALLINT
SET @i = 1
WHILE (@i <=100)
BEGIN INSERT INTO SalesHistory (Product, SaleDate, SalePrice) VALUES ('Computer', DATEADD(mm, @i, '3/11/1919'), DATEPART(ms, GETDATE()) + (@i + 57) )
INSERT INTO SalesHistory (Product, SaleDate, SalePrice) VALUES ('BigScreen', DATEADD(mm, @i, '3/11/1927'), DATEPART(ms, GETDATE()) + (@i + 13) )
INSERT INTO SalesHistory (Product, SaleDate, SalePrice) VALUES ('PoolTable', DATEADD(mm, @i, '3/11/1908'), DATEPART(ms, GETDATE()) + (@i + 29) )
SET @i = @i + 1
END虽然SalePrice的变化不大，但是也足以说明相关子查询如何工作。接下来，运行Listing B中的相关子查询程序创建销售报表。
Listing B
SELECT
SaleDate, Product, SalePrice,
ISNULL(
( SELECT SUM(SalePrice) FROM SalesHistory sh1 WHERE Sh1.Product = sh.Product AND Sh1.SaleID < sh.SaleID
),0) AS RunningTotal
FROM SalesHistory sh
ORDER BY Product, SaleID在报表中引入的连续的销售总计查询即是相关子查询。对于表中的每种产品，相关子查询重述了其结果集，并且在将结果返回到结果集之前，为每一种售出产品的SalePrice进行加和操作。
试一试
试着运行一下上面的例子，并且玩玩这些代码。对于我来说，可以从例子中学到很多新技术。如果已经精通了相关子查询的原理，则可以考虑让自己进入数据库开发者的高层梯队。
子查询的执行依赖于嵌套查询。查询树从最里层开始，一层一层向外执行。高层的嵌套查询可以访问低层嵌套查询的结果。
什么是相关子查询？
与经典子查询不同，相关子查询依赖于外部查询。外部查询和子查询是有联系的，尤其在子查询的WHERE语句中更是如此。相关子查询的工作方式是：在子查询中找到外部查询的参考时执行外部查询，此时将结果返回给子查询。然后在外部查询返回的结果集上执行子查询操作。
相关子查询的执行性能
由于相关子查询中的子查询在外部查询返回的结果集上进行执行，其效率肯定下降。子查询的性能完全依赖于查询和有关的数据。但是，如果相关子查询的语句写得很有效率，则其执行性能能够胜过那些使用几个连接和临时表的程序。
一个示例
相关子查询的一个主要优点在于，它能完成传统SQL Sever查询不能解决的问题。例如，使用相关子查询可以轻易完成这样的任务：获得连续的销售总计结果或每一个州中出售最多的商品。
下面的例子说明了如何使用相关子查询创建运行总计的过程。首先，运行下面的脚本创建一个例表：
CREATE TABLE SalesHistory
(SaleID INT IDENTITY(1,1),
Product VARCHAR(30),
SaleDate SMALLDATETIME,
SalePrice MONEY
)
现在，这个表保存了这些数据字段，让我们运行脚本程序向其中添加一些记录。Listing A中显示了向表中输入的300条记录的程序，其中SalePrice有些变化。
Listing A
DECLARE @i SMALLINT
SET @i = 1
WHILE (@i <=100)
BEGIN INSERT INTO SalesHistory (Product, SaleDate, SalePrice) VALUES ('Computer', DATEADD(mm, @i, '3/11/1919'), DATEPART(ms, GETDATE()) + (@i + 57) )
INSERT INTO SalesHistory (Product, SaleDate, SalePrice) VALUES ('BigScreen', DATEADD(mm, @i, '3/11/1927'), DATEPART(ms, GETDATE()) + (@i + 13) )
INSERT INTO SalesHistory (Product, SaleDate, SalePrice) VALUES ('PoolTable', DATEADD(mm, @i, '3/11/1908'), DATEPART(ms, GETDATE()) + (@i + 29) )
SET @i = @i + 1
END虽然SalePrice的变化不大，但是也足以说明相关子查询如何工作。接下来，运行Listing B中的相关子查询程序创建销售报表。
Listing B
SELECT
SaleDate, Product, SalePrice,
ISNULL(
( SELECT SUM(SalePrice) FROM SalesHistory sh1 WHERE Sh1.Product = sh.Product AND Sh1.SaleID < sh.SaleID
),0) AS RunningTotal
FROM SalesHistory sh
ORDER BY Product, SaleID在报表中引入的连续的销售总计查询即是相关子查询。对于表中的每种产品，相关子查询重述了其结果集，并且在将结果返回到结果集之前，为每一种售出产品的SalePrice进行加和操作。
试一试
试着运行一下上面的例子，并且玩玩这些代码。对于我来说，可以从例子中学到很多新技术。如果已经精通了相关子查询的原理，则可以考虑让自己进入数据库开发者的高层梯队。