team表为球队表，一共有3支球队，如下所示：
上节课我讲到了聚集函数，以及如何对数据进行分组统计，可以说我们之前讲的内容都是围绕单个表的SELECT查询展开的，实际上SQL还允许我们进行子查询，也就是嵌套在查询中的查询。这样做的好处是可以让我们进行更复杂的查询，同时更加容易理解查询的过程。因为很多时候，我们无法直接从数据表中得到查询结果，需要从查询结果集中再次进行查询，才能得到想要的结果。这个“查询结果集”就是今天我们要讲的子查询。
通过今天的文章，我希望你可以掌握以下的内容：
子查询虽然是一种嵌套查询的形式，不过我们依然可以依据子查询是否执行多次，从而将子查询划分为关联子查询和非关联子查询。
子查询从数据表中查询了数据结果，如果这个数据结果只执行一次，然后这个数据结果作为主查询的条件进行执行，那么这样的子查询叫做非关联子查询。
同样，如果子查询需要执行多次，即采用循环的方式，先从外部查询开始，每次都传入子查询进行查询，然后再将结果反馈给外部，这种嵌套的执行方式就称为关联子查询。
单说概念有点抽象，我们用数据表举例说明一下。这里我创建了NBA球员数据库，SQL文件你可以从GitHub上下载。
文件中一共包括了5张表，player表为球员表，team为球队表，team_score为球队比赛表，player_score为球员比赛成绩表，height_grades为球员身高对应的等级表。
其中player表，也就是球员表，一共有37个球员，如下所示：
team表为球队表，一共有3支球队，如下所示：
team_score表为球队比赛成绩表，一共记录了两场比赛的成绩，如下所示：
player_score表为球员比赛成绩表，记录了一场比赛中球员的表现。这张表一共包括19个字段，代表的含义如下：
其中shoot_attempts代表总出手的次数，它等于二分球出手和三分球出手次数的总和。比如2019年4月1日，韦恩·艾灵顿在底特律活塞和印第安纳步行者的比赛中，总出手次数为19，总命中10，三分球13投4中，罚球4罚2中，因此总分score=(10-4)×2+4×3+2=26，也就是二分球得分12+三分球得分12+罚球得分2=26。
需要说明的是，通常在工作中，数据表的字段比较多，一开始创建的时候会知道每个字段的定义，过了一段时间再回过头来看，对当初的定义就不那么确定了，容易混淆字段，解决这一问题最好的方式就是做个说明文档，用实例举例。
比如shoot_attempts是总出手次数（这里的总出手次数=二分球出手次数+三分球出手次数，不包括罚球的次数），用上面提到的韦恩·艾灵顿的例子做补充说明，再回过头来看这张表的时候，就可以很容易理解每个字段的定义了。
我们以NBA球员数据表为例，假设我们想要知道哪个球员的身高最高，最高身高是多少，就可以采用子查询的方式：
SQL: SELECT player_name, height FROM player WHERE height = (SELECT max(height) FROM player)
运行结果：（1条记录）
你能看到，通过SELECT max(height) FROM player可以得到最高身高这个数值，结果为2.16，然后我们再通过player这个表，看谁具有这个身高，再进行输出，这样的子查询就是非关联子查询。
如果子查询的执行依赖于外部查询，通常情况下都是因为子查询中的表用到了外部的表，并进行了条件关联，因此每执行一次外部查询，子查询都要重新计算一次，这样的子查询就称之为关联子查询。比如我们想要查找每个球队中大于平均身高的球员有哪些，并显示他们的球员姓名、身高以及所在球队ID。
首先我们需要统计球队的平均身高，即SELECT avg(height) FROM player AS b WHERE a.team_id = b.team_id，然后筛选身高大于这个数值的球员姓名、身高和球队ID，即：
SELECT player_name, height, team_id FROM player AS a WHERE height > (SELECT avg(height) FROM player AS b WHERE a.team_id = b.team_id)
运行结果：（18条记录）
这里我们将player表复制成了表a和表b，每次计算的时候，需要将表a中的team_id传入从句，作为已知值。因为每次表a中的team_id可能是不同的，所以是关联子查询。如果是非关联子查询，那么从句计算的结果是固定的才可以。
关联子查询通常也会和EXISTS一起来使用，EXISTS子查询用来判断条件是否满足，满足的话为True，不满足为False。
比如我们想要看出场过的球员都有哪些，并且显示他们的姓名、球员ID和球队ID。在这个统计中，是否出场是通过player_score这张表中的球员出场表现来统计的，如果某个球员在player_score中有出场记录则代表他出场过，这里就使用到了EXISTS子查询，即EXISTS (SELECT player_id FROM player_score WHERE player.player_id = player_score.player_id)，然后将它作为筛选的条件，实际上也是关联子查询，即：
SQL：SELECT player_id, team_id, player_name FROM player WHERE EXISTS (SELECT player_id FROM player_score WHERE player.player_id = player_score.player_id)
运行结果：（19条记录）
同样，NOT EXISTS就是不存在的意思，我们也可以通过NOT EXISTS查询不存在于player_score表中的球员信息，比如主表中的player_id不在子表player_score中，判断语句为NOT EXISTS (SELECT player_id FROM player_score WHERE player.player_id = player_score.player_id)。整体的SQL语句为：
SQL: SELECT player_id, team_id, player_name FROM player WHERE NOT EXISTS (SELECT player_id FROM player_score WHERE player.player_id = player_score.player_id)
运行结果：（18条记录）
集合比较子查询的作用是与另一个查询结果集进行比较，我们可以在子查询中使用IN、ANY、ALL和SOME操作符，它们的含义和英文意义一样：
还是通过上面那个例子，假设我们想要看出场过的球员都有哪些，可以采用IN子查询来进行操作：
SELECT player_id, team_id, player_name FROM player WHERE player_id in (SELECT player_id FROM player_score WHERE player.player_id = player_score.player_id)
你会发现运行结果和上面的是一样的，那么问题来了，既然IN和EXISTS都可以得到相同的结果，那么我们该使用IN还是EXISTS呢？
我们可以把这个模式抽象为：
SELECT * FROM A WHERE cc IN (SELECT cc FROM B)
SELECT * FROM A WHERE EXIST (SELECT cc FROM B WHERE B.cc=A.cc)
实际上在查询过程中，在我们对cc列建立索引的情况下，我们还需要判断表A和表B的大小。在这里例子当中，表A指的是player表，表B指的是player_score表。如果表A比表B大，那么IN子查询的效率要比EXIST子查询效率高，因为这时B表中如果对cc列进行了索引，那么IN子查询的效率就会比较高。
同样，如果表A比表B小，那么使用EXISTS子查询效率会更高，因为我们可以使用到A表中对cc列的索引，而不用从B中进行cc列的查询。
了解了IN查询后，我们来看下ANY和ALL子查询。刚才讲到了ANY和ALL都需要使用比较符，比较符包括了（>）（=）（<）（>=）（<=）和（<>）等。
如果我们想要查询球员表中，比印第安纳步行者（对应的team_id为1002）中任意一个球员身高高的球员信息，并且输出他们的球员ID、球员姓名和球员身高，该怎么写呢？首先我们需要找出所有印第安纳步行者队中的球员身高，即SELECT height FROM player WHERE team_id = 1002，然后使用ANY子查询即：
SQL: SELECT player_id, player_name, height FROM player WHERE height > ANY (SELECT height FROM player WHERE team_id = 1002)
运行结果：（35条记录）
运行结果为35条，你发现有2个人的身高是不如印第安纳步行者的所有球员的。
同样，如果我们想要知道比印第安纳步行者（对应的team_id为1002）中所有球员身高都高的球员的信息，并且输出球员ID、球员姓名和球员身高，该怎么写呢？
SQL: SELECT player_id, player_name, height FROM player WHERE height > ALL (SELECT height FROM player WHERE team_id = 1002)
运行结果：（1条记录）
我们能看到比印第安纳步行者所有球员都高的球员，在player这张表（一共37个球员）中只有索恩·马克。
需要强调的是ANY、ALL关键字必须与一个比较操作符一起使用。因为如果你不使用比较操作符，就起不到集合比较的作用，那么使用ANY和ALL就没有任何意义。
我刚才讲了子查询的几种用法，实际上子查询也可以作为主查询的计算字段。比如我想查询每个球队的球员数，也就是对应team这张表，我需要查询相同的team_id在player这张表中所有的球员数量是多少。
SQL: SELECT team_name, (SELECT count(*) FROM player WHERE player.team_id = team.team_id) AS player_num FROM team
运行结果：（3条记录）
你能看到，在player表中只有底特律活塞和印第安纳步行者的球员数据，所以它们的player_num不为0，而亚特兰大老鹰的player_num等于0。在查询的时候，我将子查询SELECT count(*) FROM player WHERE player.team_id = team.team_id作为了计算字段，通常我们需要给这个计算字段起一个别名，这里我用的是player_num，因为子查询的语句比较长，使用别名更容易理解。
今天我讲解了子查询的使用，按照子查询执行的次数，我们可以将子查询分成关联子查询和非关联子查询，其中非关联子查询与主查询的执行无关，只需要执行一次即可，而关联子查询，则需要将主查询的字段值传入子查询中进行关联查询。
同时，在子查询中你可能会使用到EXISTS、IN、ANY、ALL和SOME等关键字。在某些情况下使用EXISTS和IN可以得到相同的效果，具体使用哪个执行效率更高，则需要看字段的索引情况以及表A和表B哪个表更大。同样，IN、ANY、ALL、SOME这些关键字是用于集合比较的，SOME是ANY的别名，当我们使用ANY或ALL的时候，一定要使用比较操作符。
最后，我讲解了如何使用子查询作为计算字段，把子查询的结果作为主查询的列。
SQL中，子查询的使用大大增强了SELECT查询的能力，因为很多时候查询需要从结果集中获取数据，或者需要从同一个表中先计算得出一个数据结果，然后与这个数据结果（可能是某个标量，也可能是某个集合）进行比较。
我今天讲解了子查询的使用，其中讲到了EXISTS和IN子查询效率的比较，当查询字段进行了索引时，主表A大于从表B，使用IN子查询效率更高，相反主表A小于从表B时，使用EXISTS子查询效率更高，同样，如果使用NOT IN子查询和NOT EXISTS子查询，在什么情况下，哪个效率更高呢？
最后请你使用子查询，编写SQL语句，得到场均得分大于20的球员。场均得分从player_score表中获取，同时你需要输出球员的ID、球员姓名以及所在球队的ID信息。
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