我们先来看一下SQL关联子查询的基本逻辑的定义
对于外部查询返回的每一行数据，内部查询都要执行一次。在关联子查询中是信息流是双向的。外部查询的每行数据传递一个值给子查询，然后子查询为每一行数据执行一次并返回它的记录。然后，外部查询根据返回的记录做出决策。
是不是没看懂，下面详细解释SQL中关联子查询的逻辑。
有一张员工表，它的主要信息为：
要解决的问题：检索工资大于同职位的平均工资的员工信息。
一般我们会这样想：
员工多，而相应的职位（如销售员、经理、部门经理等）少，因此首先想到的思路是对职位分组，这样就能分别得到各个职位的平均工资，再比较每个人的工资和他对应职位的平均工资，大于则被筛选出来
SQL关联子查询是一种复杂但强大的查询机制，它允许在主查询中嵌套子查询，并根据主查询中的每一行数据来动态地执行子查询。在关联子查询中，信息的流动是双向的，这意味着外部查询的每一行数据都会传递一个值给内部的子查询，子查询根据这个值执行并返回结果，外部查询再根据这些结果进行进一步的操作。
以一个具体的例子来说明，假设我们有一个员工表`emp`，包含员工的职位`job`和薪水`sal`等信息。我们想找出那些薪水高于他们所在职位平均薪水的员工。传统的处理方式可能是先计算每个职位的平均薪水，然后再与员工的薪水进行比较。这可以通过以下两个步骤实现：
1. 计算每个职位的平均薪水：
```sql
select job, avg(sal) from emp group by job;
```
2. 将员工的薪水与对应职位的平均薪水进行比较：
```sql
select * from emp where sal > (select avg(sal) from emp group by job);
```
然而，这种写法会遇到问题，因为子查询返回的是所有职位的平均薪水，与外部查询的每一行数据无法对应。正确的做法是使用关联子查询，如下所示：
```sql
select * from emp e
where sal > (select avg(sal) from emp where job = e.job);
```
这个关联子查询的工作流程如下：
1. 执行外部查询`select * from emp e`，获取员工表中的所有记录。
2. 对于外部查询中的每一行，将`job`字段的值传递给子查询`where job = e.job`。
3. 子查询根据接收到的`job`值，筛选出与之匹配的员工记录，计算平均薪水。
4. 外部查询将子查询的结果与当前行的`sal`字段比较，如果`sal`大于子查询返回的平均薪水，则保留该行。
这样的过程不会导致重复计算，因为SQL查询优化器会确保子查询只在需要时执行，并且针对外部查询的每一行只执行一次。即使对于同一职位的多个员工，子查询也不会重复计算平均薪水，因为它会根据外部查询的当前行`job`值动态计算。
关联子查询在处理复杂的条件比较和数据分析时非常有用，尤其是在需要对一组相关数据进行比较时。但需要注意，由于每次外部查询行都会触发一次子查询，所以在大数据量的情况下，关联子查询可能会影响性能。为了优化性能，可以考虑使用JOIN操作、物化视图或预先计算平均值等方法。
理解SQL关联子查询的工作原理及其应用是提升数据库查询效率和编写高效SQL语句的关键。通过正确地使用关联子查询，可以在满足业务需求的同时，避免不必要的计算和资源消耗。
