06 SQL子查询

子查询

初始数据是这样的

接下来将统计每天每个渠道的所有事件，


统计每天每个渠道的所有事件

最后一步是在创建的事件列中计算平均值，为此，我们需要在上述查询结果中进行再好查询。将查询放在括号中，赋一个名字（就像为表格添加别名一样），作为外查询的FROM来源，那么它就成了查询中的查询，即子查询。

因为现在是根据这个聚合进行重新排序，所以子查询中不需要ORDER BY了，所以这里面第8行可以删除

总体流程，先运行内层查询，内层查询必须独立运行，然后外查询从内查询的结果集中再查询。

整个流程如下：

  1. 首先，我们需要按照日期和渠道分组。然后按事件数（第三列）排序，这样可以快速得出每个渠道每天的事件发生次数。
SELECT DATE_TRUNC('day',occurred_at) AS day,
channel, COUNT(*) as events
FROM web_events
GROUP BY 1,2
ORDER BY 3 DESC;
  1. 现在创建一个子查询，只是用来提供第一个查询中的所有数据。可以看出，要获得这一结果，提供了整个原始表格。查询的附加部分包括*，并且我们需要为表格设置别名。此外，是在 SELECT 语句中（而不是 FROM）中提供表格。
SELECT *
FROM (SELECT DATE_TRUNC('day',occurred_at) AS day,
channel, COUNT(*) as events
FROM web_events
GROUP BY 1,2
ORDER BY 3 DESC) sub;
  1. 最后，我们在以下语句中能够获得显示每个渠道一天的平均事件数的表格。
SELECT channel, AVG(events) AS average_events
FROM (SELECT DATE_TRUNC('day',occurred_at) AS day,
channel, COUNT(*) as events
FROM web_events
GROUP BY 1,2) sub
GROUP BY channel
ORDER BY 2 DESC;

练习

子查询的格式

子查询格式
在编写子查询时，查询很容易就看起来很复杂。为了便于阅读，其实日后经常只是你自己要阅读：

要记住的重要事项是，在使用子查询时，要让读者能够轻松地判断查询的哪个部分将一起执行。大部分人的做法是按照某种方式缩进子查询，上一页面的解决方案就是这么做的。

这节课的示例缩进很明显，一直到小括号。如果你嵌套了很多的子查询，则不适用，一般法则就是思考下如何以便于阅读的方式编写查询。下面给出了以多种方式编写同一查询的示例。你会发现，某些示例明显比其他的容易阅读。

格式糟糕的查询
虽然这些格式糟糕的查询和格式清晰的查询一样会执行，但是却不容易让人理解查询的作用！

以下是第一个示例，根本无法判断查询的作用：

SELECT * FROM (SELECT DATE_TRUNC('day',occurred_at) AS day, channel, COUNT(*) as events FROM web_events GROUP BY 1,2 ORDER BY 3 DESC) sub;

下面的第二个示例不是太糟糕，但是你会发现最后一个示例依然更容易读懂。

SELECT *
FROM (
SELECT DATE_TRUNC('day',occurred_at) AS day,
channel, COUNT(*) as events
FROM web_events
GROUP BY 1,2
ORDER BY 3 DESC) sub;

格式清晰的查询
与之前的示例相比，在这个格式清晰的示例中，我们很容易就看出要从哪个表格中获取数据。此外，如果在子查询后面有 GROUP BY、ORDER BY、WHERE、HAVING 或任何其他语句，则按照外部查询的同一级别缩进，正如最后一个示例所显示的，它是上个练习的最后一个解决方案。

SELECT *
FROM (SELECT DATE_TRUNC('day',occurred_at) AS day,
channel, COUNT(*) as events
FROM web_events
GROUP BY 1,2
ORDER BY 3 DESC) sub;

下面的查询很相似，但是向外部查询应用了其他逻辑，因此按照外部查询的级别缩进。而内部查询逻辑的缩进级别与内部表格匹配。

SELECT *
FROM (SELECT DATE_TRUNC('day',occurred_at) AS day,
channel, COUNT(*) as events
FROM web_events
GROUP BY 1,2
ORDER BY 3 DESC) sub
GROUP BY channel
ORDER BY 2 DESC;

最后两个查询容易读懂多了！

子查询

在你写的第一个子查询中，你编写了一个子查询来创建表格，然后可以在 FROM 语句中查询该表格。但是，如果只返回一个值，则可以在逻辑语句中使用该值，例如 WHERE、HAVING，甚至 SELECT，该值可以嵌套在 CASE 语句中。

在下一页面中，我们将讲解这个示例，然后你将尝试自己回答一些问题。

提示

注意，在条件语句中编写子查询时，不能包含别名。这是因为该子查询会被当做单个值（或者对于 IN 情况是一组值），而不是一个表格。

同时注意，这里的查询对应的是单个值。如果我们返回了整个列，则需要使用 IN 来执行逻辑参数。如果我们要返回整个表格，则必须为该表格使用别名，并对整个表格执行其他逻辑。

image.png

类似的查询方式：
以下是从 orders 表格中获取第一个订单的年/月信息的查询。

SELECT DATE_TRUNC('month', MIN(occurred_at))
FROM orders;

然后，为了获取每个订单的平均值，我们可以在一个查询中执行所有的任务。但是为了便于阅读，我在下面提供了两个查询，单独执行每一步。

SELECT AVG(standard_qty) avg_std, AVG(gloss_qty) avg_gls, AVG(poster_qty) avg_pst
FROM orders
WHERE DATE_TRUNC('month', occurred_at) =
(SELECT DATE_TRUNC('month', MIN(occurred_at)) FROM orders);

SELECT SUM(total_amt_usd)
FROM orders
WHERE DATE_TRUNC('month', occurred_at) =
(SELECT DATE_TRUNC('month', MIN(occurred_at)) FROM orders);

练习 爱上子查询

提供每个区域拥有最高销售额 (total_amt_usd) 的销售代表的姓名。

  • 首先，我要算出与每个销售代表相关的总销售额 (total_amt_usd)，并且要得出他们所在的区域。以下查询提供了这一信息。
SELECT s.name rep_name, r.name region_name, SUM(o.total_amt_usd) total_amt
FROM sales_reps s
JOIN accounts a
ON a.sales_rep_id = s.id
JOIN orders o
ON o.account_id = a.id
JOIN region r
ON r.id = s.region_id
GROUP BY 1,2
ORDER BY 3 DESC;
  • 接着，得出每个区域的最高销售额，然后使用该信息从最终结果中获取这些行。
SELECT region_name, MAX(total_amt) total_amt
FROM(SELECT s.name rep_name, r.name region_name, SUM(o.total_amt_usd) total_amt
FROM sales_reps s
JOIN accounts a
ON a.sales_rep_id = s.id
JOIN orders o
ON o.account_id = a.id
JOIN region r
ON r.id = s.region_id
GROUP BY 1, 2) inner1
GROUP BY 1;
  • 本质上，这是两个表格的连接，其中区域和销售额相匹配。
SELECT t1.rep_name, t1.region_name, t1.total_amt
FROM(SELECT s.name rep_name, r.name region_name, SUM(o.total_amt_usd) total_amt
FROM sales_reps s
JOIN accounts a
ON a.sales_rep_id = s.id
JOIN orders o
ON o.account_id = a.id
JOIN region r
ON r.id = s.region_id
GROUP BY 1,2
ORDER BY 3 DESC) t1
JOIN (SELECT region_name, MAX(total_amt) total_amt
FROM(SELECT s.name rep_name, r.name region_name, SUM(o.total_amt_usd) total_amt
FROM sales_reps s
JOIN accounts a
ON a.sales_rep_id = s.id
JOIN orders o
ON o.account_id = a.id
JOIN region r
ON r.id = s.region_id
GROUP BY 1, 2) inner1
GROUP BY 1) t2
ON t1.region_name = t2.region_name AND t1.total_amt = t2.total_amt;
  • 对于具有最高销售额 (total_amt_usd) 的区域，总共下了多少个订单？

我写的第一个查询是获取每个区域的 total_amt_usd。

SELECT r.name region_name, SUM(o.total_amt_usd) total_amt
FROM sales_reps s
JOIN accounts a
ON a.sales_rep_id = s.id
JOIN orders o
ON o.account_id = a.id
JOIN region r
ON r.id = s.region_id
GROUP BY r.name;

然后，我们仅从该表格中获取销售额最高的区域。可以通过两种方法来获取，一种是使用子查询后的最大值，另一种是按降序排序，然后获取最高值。

SELECT MAX(total_amt)
FROM (SELECT r.name region_name, SUM(o.total_amt_usd) total_amt
FROM sales_reps s
JOIN accounts a
ON a.sales_rep_id = s.id
JOIN orders o
ON o.account_id = a.id
JOIN region r
ON r.id = s.region_id
GROUP BY r.name) sub;

最终，我们要获取具有该区域销售额的总订单量：

SELECT r.name, SUM(o.total) total_orders
FROM sales_reps s
JOIN accounts a
ON a.sales_rep_id = s.id
JOIN orders o
ON o.account_id = a.id
JOIN region r
ON r.id = s.region_id
GROUP BY r.name
HAVING SUM(o.total_amt_usd) = (
SELECT MAX(total_amt)
FROM (SELECT r.name region_name, SUM(o.total_amt_usd) total_amt
FROM sales_reps s
JOIN accounts a
ON a.sales_rep_id = s.id
JOIN orders o
ON o.account_id = a.id
JOIN region r
ON r.id = s.region_id
GROUP BY r.name) sub);

结果就是 Northeast，总订单为 1230378 个。

  • 对于购买标准纸张数量 (standard_qty) 最多的客户（在作为客户的整个时期内），有多少客户的购买总数依然更多？

首先，我们要得出购买标准纸张数量 (standard_qty) 最多的客户。以下查询获取了该客户，以及总消费：

SELECT a.name account_name, SUM(o.standard_qty) total_std, SUM(o.total) total
FROM accounts a
JOIN orders o
ON o.account_id = a.id
GROUP BY 1
ORDER BY 2 DESC
LIMIT 1;

现在，我将使用上述信息获取总消费更高的所有客户：

SELECT a.name
FROM orders o
JOIN accounts a
ON a.id = o.account_id
GROUP BY 1
HAVING SUM(o.total) > (SELECT total
FROM (SELECT a.name act_name, SUM(o.standard_qty) tot_std, SUM(o.total) total
FROM accounts a
JOIN orders o
ON o.account_id = a.id
GROUP BY 1
ORDER BY 2 DESC
LIMIT 1) sub);

上述查询列出了具有更多订单的客户列表。我们还可以使用另一个简单的子查询获取数量。

SELECT COUNT(*)
FROM (SELECT a.name
FROM orders o
JOIN accounts a
ON a.id = o.account_id
GROUP BY 1
HAVING SUM(o.total) > (SELECT total
FROM (SELECT a.name act_name, SUM(o.standard_qty) tot_std, SUM(o.total) total
FROM accounts a
JOIN orders o
ON o.account_id = a.id
GROUP BY 1
ORDER BY 2 DESC
LIMIT 1) inner_tab)
) counter_tab;
  • 对于（在作为客户的整个时期内）总消费 (total_amt_usd) 最多的客户，他们在每个渠道上有多少 web_events？

我们首先需要获取在整个客户时期内消费最多的客户。

SELECT a.id, a.name, SUM(o.total_amt_usd) tot_spent
FROM orders o
JOIN accounts a
ON a.id = o.account_id
GROUP BY a.id, a.name
ORDER BY 3 DESC
LIMIT 1;

现在，我们要获取该企业（可以使用 id 进行匹配）在每个渠道上的事件数。

SELECT a.name, w.channel, COUNT(*)
FROM accounts a
JOIN web_events w
ON a.id = w.account_id AND a.id =  (SELECT id
FROM (SELECT a.id, a.name, SUM(o.total_amt_usd) tot_spent
FROM orders o
JOIN accounts a
ON a.id = o.account_id
GROUP BY a.id, a.name
ORDER BY 3 DESC
LIMIT 1) inner_table)
GROUP BY 1, 2
ORDER BY 3 DESC;

我添加了 ORDER BY，其实并没特别的理由，并添加了客户名称，确保仅从一个客户那获取数据。

  • 对于总消费前十名的客户，他们的平均终身消费 (total_amt_usd) 是多少?

首先，我们需要找出总消费 (total_amt_usd) 在前十名的客户。

SELECT a.id, a.name, SUM(o.total_amt_usd) tot_spent
FROM orders o
JOIN accounts a
ON a.id = o.account_id
GROUP BY a.id, a.name
ORDER BY 3 DESC
LIMIT 10;

现在计算这十个客户的平均消费。

SELECT AVG(tot_spent)
FROM (SELECT a.id, a.name, SUM(o.total_amt_usd) tot_spent
FROM orders o
JOIN accounts a
ON a.id = o.account_id
GROUP BY a.id, a.name
ORDER BY 3 DESC
LIMIT 10) temp;
  • 比所有客户的平均消费高的企业平均终身消费 (total_amt_usd) 是多少？

首先，算出所有客户的总消费 (total_amt_usd) 平均值：

SELECT AVG(o.total_amt_usd) avg_all
FROM orders o
JOIN accounts a
ON a.id = o.account_id;

然后，只获取高于这一平均值的客户。

SELECT o.account_id, AVG(o.total_amt_usd)
FROM orders o
GROUP BY 1
HAVING AVG(o.total_amt_usd) > (SELECT AVG(o.total_amt_usd) avg_all
FROM orders o
JOIN accounts a
ON a.id = o.account_id);

最后，算出这些值的平均值。

SELECT AVG(avg_amt)
FROM (SELECT o.account_id, AVG(o.total_amt_usd) avg_amt
FROM orders o
GROUP BY 1
HAVING AVG(o.total_amt_usd) > (SELECT AVG(o.total_amt_usd) avg_all
FROM orders o
JOIN accounts a
ON a.id = o.account_id)) temp_table;

WITH

WITH 语句经常称为公用表表达式（简称 CTE）。虽然这些表达式和子查询的目的完全一样，但是实际更常用，因为对未来的读者来说，更容易看懂其中的逻辑。

之前的内层查询形式
使用了WITH的查询

练习

判断题

复习

  • 问题：你需要算出每个渠道每天的平均事件数。

  • 解决方案：

SELECT channel, AVG(events) AS average_events
FROM (SELECT DATE_TRUNC('day',occurred_at) AS day,
channel, COUNT(*) as events
FROM web_events
GROUP BY 1,2) sub
GROUP BY channel
ORDER BY 2 DESC;

我们使用 WITH 语句重新编写查询。

注意：你可以获取内部查询：

SELECT DATE_TRUNC('day',occurred_at) AS day,
channel, COUNT(*) as events
FROM web_events
GROUP BY 1,2

我们在此部分放入 WITH 语句。注意，在下面我们将表格的别名设为 events：

WITH events AS (
SELECT DATE_TRUNC('day',occurred_at) AS day,
channel, COUNT(*) as events
FROM web_events
GROUP BY 1,2)

现在，我们可以像对待数据库中的任何其他表格一样使用这个新创建的 events 表格：

WITH events AS (
SELECT DATE_TRUNC('day',occurred_at) AS day,
channel, COUNT(*) as events
FROM web_events
GROUP BY 1,2)

SELECT channel, AVG(events) AS average_events
FROM events
GROUP BY channel
ORDER BY 2 DESC;

对于上述示例，我们只需一个额外的表格，但是想象下我们要创建第二个表格来从中获取数据。我们可以按照以下方式来创建额外的表格并从中获取数据：

WITH table1 AS (
SELECT *
FROM web_events),

table2 AS (
SELECT *
FROM accounts)


SELECT *
FROM table1
JOIN table2
ON table1.account_id = table2.id;

然后，你可以按照相同的方式使用 WITH 语句添加越来越多的表格。底部的练习将确保你掌握了这些新查询的所有必要组成部分。

练习


WITH 练习
本质上，WITH 语句和子查询执行的任务相同。因此，你可以使用 WITH 编写之前的任何一个查询。尝试使用 WITH（而不是子查询）再次执行之前的每个查询。

以上是数据库的 ERD，当你处理下面的练习时，可能会用到该 ERD。你应该将答案写成 WITH 语句，而不是得出一个答案并复制输出。这么做的重要性是查询能够动态地回答问题，即使数据变化了，依然能获得正确的答案。

以下是使用 WITH 条件重新编写的之前问题的答案。这些查询通常更容易读懂。

提供每个区域拥有最高销售额 (total_amt_usd) 的销售代表的姓名。

WITH t1 AS (
SELECT s.name rep_name, r.name region_name, SUM(o.total_amt_usd) total_amt
FROM sales_reps s
JOIN accounts a
ON a.sales_rep_id = s.id
JOIN orders o
ON o.account_id = a.id
JOIN region r
ON r.id = s.region_id
GROUP BY 1,2
ORDER BY 3 DESC),
t2 AS (
SELECT region_name, MAX(total_amt) total_amt
FROM t1
GROUP BY 1)
SELECT t1.rep_name, t1.region_name, t1.total_amt
FROM t1
JOIN t2
ON t1.region_name = t2.region_name AND t1.total_amt = t2.total_amt;

对于具有最高销售额 (total_amt_usd) 的区域，总共下了多少个订单？

WITH t1 AS (
SELECT r.name region_name, SUM(o.total_amt_usd) total_amt
FROM sales_reps s
JOIN accounts a
ON a.sales_rep_id = s.id
JOIN orders o
ON o.account_id = a.id
JOIN region r
ON r.id = s.region_id
GROUP BY r.name),
t2 AS (
SELECT MAX(total_amt)
FROM t1)
SELECT r.name, SUM(o.total) total_orders
FROM sales_reps s
JOIN accounts a
ON a.sales_rep_id = s.id
JOIN orders o
ON o.account_id = a.id
JOIN region r
ON r.id = s.region_id
GROUP BY r.name
HAVING SUM(o.total_amt_usd) = (SELECT * FROM t2);
  • 对于购买标准纸张数量 (standard_qty) 最多的客户（在作为客户的整个时期内），有多少客户的购买总数依然更多？
WITH t1 AS (
SELECT a.name account_name, SUM(o.standard_qty) total_std, SUM(o.total) total
FROM accounts a
JOIN orders o
ON o.account_id = a.id
GROUP BY 1
ORDER BY 2 DESC
LIMIT 1),
t2 AS (
SELECT a.name
FROM orders o
JOIN accounts a
ON a.id = o.account_id
GROUP BY 1
HAVING SUM(o.total) > (SELECT total FROM t1))
SELECT COUNT(*)
FROM t2;
- 对于（在作为客户的整个时期内）总消费 (total_amt_usd) 最多的客户，他们在每个渠道上有多少 web_events？
```sql
WITH t1 AS (
SELECT a.id, a.name, SUM(o.total_amt_usd) tot_spent
FROM orders o
JOIN accounts a
ON a.id = o.account_id
GROUP BY a.id, a.name
ORDER BY 3 DESC
LIMIT 1)
SELECT a.name, w.channel, COUNT(*)
FROM accounts a
JOIN web_events w
ON a.id = w.account_id AND a.id =  (SELECT id FROM t1)
GROUP BY 1, 2
ORDER BY 3 DESC;
  • 对于总消费前十名的客户，他们的平均终身消费 (total_amt_usd) 是多少?
WITH t1 AS (
SELECT a.id, a.name, SUM(o.total_amt_usd) tot_spent
FROM orders o
JOIN accounts a
ON a.id = o.account_id
GROUP BY a.id, a.name
ORDER BY 3 DESC
LIMIT 10)
SELECT AVG(tot_spent)
FROM t1;
  • 比所有客户的平均消费高的企业平均终身消费 (total_amt_usd) 是多少？
WITH t1 AS (
SELECT AVG(o.total_amt_usd) avg_all
FROM orders o
JOIN accounts a
ON a.id = o.account_id),
t2 AS (
SELECT o.account_id, AVG(o.total_amt_usd) avg_amt
FROM orders o
GROUP BY 1
HAVING AVG(o.total_amt_usd) > (SELECT * FROM t1))
SELECT AVG(avg_amt)
FROM t2;

哇！太夸张了，如果你都答对了，那么很棒！

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