SQL子查询是解决实际问题的关键工具，需根据返回结果类型（单值、一行、一列或表）选择标量、行、列或表子查询，并匹配外层上下文；正确使用可替代临时表、提升可读性与性能，误用则导致性能下降或逻辑错误。
SQL子查询不是嵌套的“花架子”，而是解决实际问题的关键工具。用对了，一句SQL就能替代多步临时表操作；用错了，性能暴跌还逻辑混乱。核心在于理解“子查询是表达式”——它必须返回明确结果（单值、一行、一列或一张表），且要和外层上下文匹配。
查“销售额最高的员工”时避免GROUP BY陷阱
很多人第一反应是SELECT name, MAX(sales) FROM emp GROUP BY name，但这其实查的是每人最高单笔销售额，不是“所有人里销售额总和最高的人”。正确解法用标量子查询：
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外层查员工信息，内层算出最高总销售额：
SELECT name FROM emp WHERE total_sales = (SELECT MAX(total_sales) FROM emp) - 如果多人并列第一，这个写法自然返回全部；若只要1人，可加
LIMIT 1或改用窗口函数 - 注意：子查询必须是单值（标量），所以
MAX()、AVG()这类聚合函数很常用
筛选“买过苹果也买过香蕉”的客户（相关子查询实战）
这属于典型的“多条件交集”问题，不能用WHERE product IN ('苹果','香蕉')——那查的是买过其中任一种的人。要用两个EXISTS子查询做双重验证：
SELECT DISTINCT customer_id FROM orders o1 WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM orders o2 WHERE o2.customer_id = o1.customer_id AND o2.product = '苹果') AND EXISTS (SELECT 1 FROM orders o3 WHERE o3.customer_id = o1.customer_id AND o3.product = '香蕉')- 关键点：
o2.customer_id = o1.customer_id是关联条件，让内层查询“为当前客户而执行”，这就是相关子查询 -
SELECT 1只是占位，不取真实数据，效率比SELECT *高
用FROM子句子查询替代重复计算（提高可读性+性能）
当同一段复杂逻辑（如用户等级计算）要在SELECT和WHERE中都用到，直接写两遍易错且难维护。用派生表（FROM中的子查询）一次算清：
SELECT name, level FROM (SELECT name, CASE WHEN total_order > 1000 THEN 'VIP' WHEN total_order > 100 THEN '普通' ELSE '新客' END AS level FROM user_stats) t WHERE level = 'VIP'- 子查询加别名
t后，外层就能像查普通表一样引用level字段 - 数据库通常会对派生表做物化（尤其在PostgreSQL/MySQL 8.0+），避免重复执行
小心NOT IN遇到NULL：一个线上事故常见原因
SELECT * FROM orders WHERE customer_id NOT IN (SELECT customer_id FROM blacklist)看似合理，但如果blacklist里有NULL，整条语句会返回空结果——因为NOT IN遇到NULL时逻辑判断为UNKNOWN，被过滤掉。
- 安全写法：显式排除NULL，
NOT IN (SELECT customer_id FROM blacklist WHERE customer_id IS NOT NULL) - 更推荐用
NOT EXISTS，它天然不受NULL影响：NOT EXISTS (SELECT 1 FROM blacklist b WHERE b.customer_id = orders.customer_id) - 记住：IN/NOT IN关注值列表，EXISTS/NOT EXISTS关注行存在性，语义不同，适用场景也不同
基本上就这些。子查询不是炫技，而是把“我想查什么”拆解成“先算什么，再基于它查什么”的自然过程。写之前多问一句：这个子查询返回的是单个值？一行？一列？还是一张表？答案决定了该用哪种类型（标量/行/列/表子查询）和哪个关键字（= / IN / EXISTS / FROM）。不复杂但容易忽略。
