SQL子查询是嵌套在另一查询中的查询，必须用圆括号包裹，按执行顺序内层先于外层运行；常见于WHERE（条件筛选）、FROM（临时表，需别名）、SELECT（标量值）三处；注意单列/单行限制，区分IN（重结果集）与EXISTS（重存在性）、相关（依赖外层字段）与不相关子查询。
SQL子查询就是“查询里的查询”，它把一个查询的结果当作另一个查询的条件或数据源来用。掌握它不靠死记，关键在理解“嵌套逻辑”和“执行顺序”——外层依赖内层，内层先跑完，结果再喂给外层。
子查询必须写在括号里，且多数情况不能直接 SELECT *
子查询不是独立语句，是表达式的一部分，所以必须用圆括号包裹。另外，当子查询用在 WHERE 或 HAVING 后面作条件时，它只能返回单列（甚至常要求单行），否则会报错。
- 对：WHERE price > (SELECT AVG(price) FROM products) —— 返回单个数值，合法
- 错：WHERE id IN (SELECT id, name FROM users) —— 返回两列，数据库不认
- 如果要多列比较，得用 行子查询，比如 WHERE (a,b) IN (SELECT x,y FROM t)
三类常见位置：WHERE、FROM、SELECT，用途完全不同
子查询在哪出现，决定了它怎么干活：
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WHERE 后：做筛选条件，常用 IN / = / > / EXISTS 连接。例如查“比平均工资高的人”：
SELECT name FROM emp WHERE salary > (SELECT AVG(salary) FROM emp); -
FROM 后：当临时表用，必须起别名。适合复杂中间计算，比如先算每个部门平均薪资，再查高于公司均值的部门：
SELECT dept, avg_sal FROM (SELECT dept, AVG(salary) avg_sal FROM emp GROUP BY dept) t WHERE avg_sal > (SELECT AVG(salary) FROM emp); -
SELECT 后：作为字段值，必须保证每行只返回一个结果（标量子查询）。例如查员工姓名+其部门平均工资：
SELECT name, (SELECT AVG(salary) FROM emp e2 WHERE e2.dept = e1.dept) dept_avg FROM emp e1;
EXISTS 和 IN 看似相似，但逻辑和性能差别很大
它们都常用来判断“是否存在关联记录”，但底层机制不同：
- IN：先执行子查询，拿到完整结果集（比如一堆ID），再在外表中逐条匹配。如果子查询结果大、或含 NULL，容易出意外
- EXISTS：对外表每行执行一次子查询，只要子查询能返回一行就为真，然后立刻停止——更像“有没有，不关心有几个”。适合大数据量关联，也天然规避 NULL 问题
- 简单记：IN 重结果，EXISTS 重存在；IN 可能全扫，EXISTS 常早停
相关子查询 vs 不相关子查询：看它是否依赖外层字段
这是理解执行效率的关键分水岭：
- 不相关子查询：子查询自己就能运行，不依赖外部表字段，只执行一次。比如 (SELECT MAX(id) FROM logs)
- 相关子查询：子查询里用了外层表的列（如 e1.dept），导致它要为外层每一行重新执行一遍——可能很慢。但有时不可替代，比如“查每个员工工资是否高于本部门平均值”
- 优化提示：如果相关子查询重复计算同一组数据（比如反复算同一部门均值），可考虑改用 JOIN + 窗口函数或临时表缓存
基本上就这些。子查询不是炫技工具，而是把复杂逻辑拆成小步走的自然方式。先想清楚“我要拿什么数据去干什么”，再决定子查询放哪、要不要相关、用 IN 还是 EXISTS——思路顺了，写起来就不卡。
