SQL中EXISTS的使用

本文通过具体的例子详细解析了如何使用SQL中的EXISTS关键字来查询能够供应所有零件的供应商。通过逐步分析查询过程,解释了EXISTS及NOT EXISTS子句的工作原理。

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      网上有一些关于EXISTS 说明的例子,但都说的不是很详细.比如对于著名的供货商数据库,查询:找出供应所有零件的供应商的供应商名,对于这个查询,网上一些关于EXISTS的说明文章都不能讲清楚.

       我先解释本文所用的数据库例子,'供货商' 数据库,共3个表. 供货商表 S(S#,SNAME), 货物表 P(P#,PNAME), 供货商-货物表 SP(S#,P#).  字段S#,P#分别代表供货商和货物的ID.

       在C.J.Date的数据库系统导论第八版中文版第147页给出了, EXISTS的比较正规的解释, "EXISTS( SELECT ... FROM ...)取真值,当且仅当 SELECT ... FROM ... 取非空值.在作为相关子查询的例子中,SQL涉及子查询,因此它包含了一范围变量的引用,即隐式范围变量S, 它在外查询中定义."  

      我个人认为,此处所指的外查询定义的隐式范围变量S,  可以用另外一种方法来解释:  将外查询表的每一行,代入内查询作为检验, 如果内查询返回的结果取非空值,则EXISTS子句返回TRUE, 这一行行可作为外查询的结果行, 否则不能作为结果.

     至此可以明确,EXISTS(包括 NOT EXISTS )子句的返回值是一个BOOL值. EXISTS内部有一个子查询语句(SELECT ... FROM...), 我将其称为EXIST的内查询语句.其内查询语句返回一个结果集. EXISTS子句根据其内查询语句的结果集空或者非空,返回一个布尔值.

      举一例子说明: 找出供应所有零件的供应商的供应商名

SELECT DISTINCT S.SNAME
FROM S
WHERE NOT EXISTS
        (
SELECT * 
         
FROM P
         
WHERE NOT EXISTS
                 (
SELECT *
                  
FROM SP
                  
WHERE SP.S#=S.S#
                  
AND SP.P#=P.P#) );

假设数据如下:

S
S#SNAME
1S1
2S2

 

 

 

 

P
P#PNAME
1P1
2P2

 

 

 

 

SP
S#P#
11
12
21

 

这个查询过程如下:

STEP1:      将S表第一行(1,S1) 作为隐式变量V1, 代入第一个NOT EXISTS子句. 由于这个子句嵌套一个NOT EXISTS子句, 再将 P表第一行(1,P1) 作为隐式变量V2, 和V1一起代入第二个NOT EXISTS子句中, 这时第二个NOT EXISTS的内查询子句变成

SELECT *
FROM SP
WHERE SP.S#=1
AND SP.P#=1

 其返回结果集为

S#P#
11

这个返回结果集非空,注意NOT EXISTS子句返回的是EXISTS子句的非,因此 第二个NOT EXISTS 子句返回FALSE. 因此V2不能加入第一个NOT EXISTS子句的内查询子句返回结果.

同理,将P表第二行(2,P2)作为隐式变量V3, 与V1一起代入第二个NOT EXISTS子句中,内查询返回结果集非空(返回 行(1,2) ), 因此V3也不能加入第一个NOT EXISTS子句的内查询返回结果集.

至此, 对于隐式变量V1(也就是S的第一行), P表的每一行都已代入第二个NOT EXISTS子句中进行检验,返回结果是一个空集, 因此对于第一个NOT EXISTS子句,其内查询子句返回结果为空.因此,第一个NOT EXISTS子句返回TRUE.因此, V1(1,S1)加入外查询的结果集.

STEP 2:    将S表的第二行(2,S2)作为隐式变量 V4, 代入第一个 NOT EXISTS 子句. 将 V4,V2, 一起代入第二个NOT EXISTS子句. 第二个NOT EXISTS子句内查询结果集返回非空(2,1),第二个NOT EXISTS子句返回FALSE.V2 不能加入第一个NOT EXISTS子句的内查询结果集.

 将V4,V3 一起代入第二个NOT EXISTS子句,  这时第二个NOT EXISTS子句的内查询子句变成:

SELECT *
FROM SP
WHERE SP.S#=2
    AND SP.P#=2

 在SP表中,并没有S#=2 AND P#=2 的一行,因此,第二个NOT EXISTS子句的内查询子句返回空集,第二个NOT EXISTS子句返回 TRUE. 因此V3, 可以插入第一个NOT EXISTS子查询结果集.

至此, 对于隐式变量V4(也就是S的第2行), P表的每一行都已代入第二个NOT EXISTS子句中进行检验.第一个NOT EXISTS子查询语句返回结果集为:

P#PNAME
2P2

非空,因此第一个NOT EXISTS子句返回false,V4(2,S2) 不能加入外查询的结果集.

至此S表的每一行都代入第一个NOT EXISTS子句中进行检验, 外查询的返回结果是

SNAME
S1

 查询结束.

        从上述查询过程来可以得知, 第二个NOT EXISTS子句的内查询语句返回的结果集的含义是, 一个供货商能否供应某种货物. 第一个NOT EXISTS的内查询语句返回的结果集的含义是, 某一个供货商不能供应的货物. 而连起来使用,就是用排除法得到"没有不能供应的货物的供货商", 也就是能供应所有货物的供货商.

### SQLEXISTS关键字的用法 EXISTSSQL中的一个布尔运算符,用于检查子查询是否会返回至少一行结果。如果子查询返回至少一行数据,则EXISTS表达式将返回TRUE;否则返回FALSE[^1]。这种特性使得EXISTS非常适合用于检查特定条件是否存在。 #### 基本语法 以下是EXISTS的基本语法结构: ```sql SELECT column1, column2, ... FROM table_name WHERE EXISTS (subquery); ``` 其中,`subquery`是一个子查询EXISTS会对这个子查询的结果进行判断。如果子查询返回非空结果集,则EXISTS条件为真(TRUE);否则为假(FALSE)[^4]。 #### 使用场景 1. **检查关联表中是否存在相关记录** 在多表查询时,我们常常需要判断某个表中是否存在与另一个表相关联的记录。例如,判断客户是否有订单记录。 2. **避免使用COUNT()进行存在性检查** 当只需要知道是否存在满足条件的记录,而不需要知道具体数量时,使用EXISTS比COUNT(*)效率更高。因为COUNT(*)需要统计所有满足条件的记录数量,而EXISTS一旦找到一条满足条件的记录就会停止搜索[^4]。 3. **处理复杂的关联查询** 在涉及多个表的复杂关联查询中,EXISTS可以清晰地表达查询逻辑,提高代码的可读性和可维护性。 #### 示例 以下是一些具体的示例,展示如何在SQL使用EXISTS关键字。 ##### 示例1:检查客户是否有订单记录 假设有一个`customers`表和一个`orders`表,我们可以通过以下查询检查每个客户是否有订单记录: ```sql SELECT c.customer_id, c.customer_name FROM customers c WHERE EXISTS ( SELECT 1 FROM orders o WHERE o.customer_id = c.customer_id ); ``` 此查询会返回所有有订单记录的客户信息[^4]。 ##### 示例2:判断当前数据在A表中是否有子集 假设有一个表`A`,其中包含`id`和`parent_id`字段。我们可以通过以下查询判断每条记录是否有子记录: ```sql SELECT a.*, CASE WHEN EXISTS ( SELECT 1 FROM A m WHERE m.parent_id = a.id ) THEN 'true' ELSE 'false' END AS parent FROM A a; ``` 此查询会在结果集中添加一个名为`parent`的列,表示该记录是否有子记录[^5]。 ##### 示例3:避免使用COUNT(*)进行存在性检查 假设我们需要检查`employees`表中是否存在薪资大于10000的员工,可以使用以下查询: ```sql SELECT COUNT(*) FROM employees e WHERE e.salary > 10000; ``` 虽然这种方法可以工作,但效率较低,因为它需要统计所有满足条件的记录数量。相比之下,使用EXISTS可以更高效地完成任务: ```sql SELECT 1 FROM dual WHERE EXISTS ( SELECT 1 FROM employees e WHERE e.salary > 10000 ); ``` 此查询一旦找到一条满足条件的记录就会停止搜索,从而提高查询性能。 ### 总结 EXISTS关键字在SQL中主要用于检查子查询是否返回至少一行结果。它具有高效性和简洁性的特点,适用于多种场景,如检查关联表中是否存在相关记录、避免使用COUNT()进行存在性检查以及处理复杂的关联查询
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