Quand utiliser les sous-requêtes SQL par rapport aux jointures pour la récupération de données.

Le fait d'utiliser des sous-requêtes ou des connexions dépend du scénario spécifique. 1. Lorsqu'il est nécessaire de filtrer les données à l'avance, les sous-requêtes sont plus efficaces, comme trouver des clients de commande d'aujourd'hui; 2. Lors de la fusion des ensembles de données à grande échelle, l'efficacité de connexion est plus élevée, comme l'obtention des clients et leurs commandes récentes; 3. Lors de l'écriture de logique très lisible, les sous-requêtes sont plus claires, comme trouver des produits à chaud; 4. Lors de la réalisation de mises à jour ou de la suppression des opérations qui dépendent des données connexes, les sous-requêtes sont la solution préférée, comme la suppression des utilisateurs qui n'ont pas été connectés depuis longtemps.

Lorsque vous essayez de retirer les données de plusieurs tables de SQL, l'une des premières décisions auxquelles vous aurez été confrontée est de savoir si vous devez utiliser une sous-requête ou une jointure. Les deux peuvent faire le travail, mais ils servent des objectifs différents et fonctionnent mieux dans certaines situations. Voici comment décider entre eux en fonction des besoins réels.

Lorsque les performances dépend du filtrage tôt

Les sous-requêtes sont souvent utiles lorsque vous souhaitez filtrer les données au début du processus avant de les rejoindre ou de les combiner avec d'autres données. Par exemple, si vous n'avez besoin que de données d'un seul tableau qui correspond à une condition spécifique d'une autre, une sous-requête peut réduire le nombre de lignes traitées à l'avance.

Disons que vous souhaitez trouver tous les clients qui ont passé une commande aujourd'hui:

 Sélectionner le nom
Des clients
Où id in (
    Sélectionnez Customer_ID
    Des commandes
    Où order_date = current_date
));

De cette façon, la base de données rétrécit d'abord la liste des ID client pertinents avant de tirer leurs noms. Dans certains cas, en particulier avec des tables bien indexées, cela peut être plus efficace que de tout rejoindre, puis de filtrer plus tard.

Gardez à l'esprit:

• Les sous-requêtes peuvent parfois être plus lentes si elles ne sont pas optimisées correctement.
• Ils fonctionnent mieux lors du retour d'un petit ensemble de valeurs pour le filtrage.
• Assurez-vous que votre moteur de base de données peut optimiser efficacement la sous-requête (comme l'aplatir dans une jointure en interne).

Lors de la combinaison efficace de grands ensembles de données

Si vous travaillez avec de grandes tables et que vous devez rassembler les données de plusieurs sources, les jointures sont généralement le meilleur pari. Ils sont construits pour ce type de tâche et sont généralement plus performants lorsqu'ils traitent de grands volumes de données.

Par exemple, obtenir une liste de tous les clients avec leurs détails de commande les plus récents est un scénario de jointure classique:

 Sélectionnez Clients.name, Orders.Order_Date, Orders.Total
Des clients
Rejoindre les commandes sur clients.id = commandes.Customer_id;

Dans ce cas, une jointure permet à la base de données de combiner efficacement les données à l'aide de clés indexées. Vous avez également plus de flexibilité - les jointures à gauche, les jointures intérieures, etc. - pour contrôler les lignes.

Conseils:

• Utilisez Inner Join lorsque vous ne voulez que les lignes assorties.
• Utilisez la gauche à gauche lorsque vous voulez toutes les lignes d'une table, même s'il n'y a pas de correspondance dans l'autre.
• Évitez les colonnes inutiles dans votre clause de sélection pour garder les choses rapidement.

Lorsque vous écrivez lisible, logique modulaire

Parfois, il ne s'agit pas de vitesse - il s'agit de clarté. Les sous-requêtes peuvent rendre la logique complexe plus facile à lire et à comprendre, surtout lorsque vous décomposez clairement chaque étape. Cela est particulièrement utile lors de la rédaction de rapports ou de tableaux de bord où la maintenance est importante.

Par exemple, trouver des produits de haut niveau en fonction des ventes totales peut être plus propre avec une sous-requête:

 Sélectionnez Product_name
DEPUIS (
    Sélectionnez Product_name, somme (quantité) comme total_sold
    Des ventes
    Groupe par produit_name
    Ordre par Total_Sold Desc
    Limiter 10
) Comme top_products;

Ici, la requête intérieure fait le travail lourd, et la requête extérieure extrait simplement ce dont nous avons besoin. Cela facilite la modification ou la réutilisation des pièces plus tard.

Quelques choses à retenir:

• Utilisez des commentaires ou des CTES (expressions de table communes) pour aider à la lisibilité.
• Ne nichez pas trop profondément - plus de deux niveaux peuvent devenir déroutants.
• Envisagez d'utiliser des alias pour rendre les noms de colonne plus clairs.

Lorsque les mises à jour ou la suppression dépendent des données connexes

Une autre utilisation pratique des sous-requêtes est lorsque vous devez mettre à jour ou supprimer des enregistrements en fonction des données d'un autre tableau. Étant donné que les jointures ne sont pas toujours autorisées dans les instructions de mise à jour ou de suppression (dépendent du dialecte SQL), les sous-questionnaires peuvent être la solution incontournable.

Dites que vous souhaitez supprimer les utilisateurs inactifs qui ne se sont pas connectés depuis plus d'un an:

 Supprimer les utilisateurs
Où id in (
    Sélectionnez User_ID
    De Login_activité
    Où Last_Login <Current_Date - Interval &#39;1 an&#39;
));

Cela garantit que vous supprimez uniquement les utilisateurs dont l'activité répond à l'état spécifié.

Attention à:

• S'assurer que la sous-requête ne verrouille pas les ressources.
• Utilisation des suppressions de limite ou de lots si vous travaillez avec de grands ensembles de données.
• Double-vérification que la sous-requête renvoie l'ensemble correct d'ID.

Ainsi, en bref, choisissez des sous-requêtes lors du filtrage précoce ou de la logique de structuration clairement et s'appuiez-vous sur les jointures lors de la combinaison efficace de grands ensembles de données. Ce n'est pas toujours l'un ou l'autre - vous verrez souvent les deux utilisés ensemble dans des requêtes complexes. Mais savoir quand chacun brille vous aide à écrire SQL mieux, plus rapide et plus maintenable.

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