SQLite-하위 쿼리

하위 쿼리 또는 내부 쿼리 또는 중첩 쿼리는 다른 SQLite 쿼리 내의 쿼리이며 WHERE 절에 포함됩니다.

하위 쿼리는 검색 할 데이터를 추가로 제한하는 조건으로 기본 쿼리에서 사용될 데이터를 반환하는 데 사용됩니다.

하위 쿼리는 =, <,>,> =, <=, IN, BETWEEN 등과 같은 연산자와 함께 SELECT, INSERT, UPDATE 및 DELETE 문과 함께 사용할 수 있습니다.

하위 쿼리가 따라야하는 몇 가지 규칙이 있습니다.

하위 쿼리는 괄호로 묶어야합니다.
하위 쿼리가 선택한 열을 비교하기위한 기본 쿼리에 여러 열이있는 경우가 아니면 하위 쿼리는 SELECT 절에 하나의 열만 가질 수 있습니다.
주 쿼리는 ORDER BY를 사용할 수 있지만 ORDER BY는 하위 쿼리에서 사용할 수 없습니다. GROUP BY는 하위 쿼리의 ORDER BY와 동일한 기능을 수행하는 데 사용할 수 있습니다.
둘 이상의 행을 반환하는 하위 쿼리는 IN 연산자와 같은 여러 값 연산자와 함께 만 사용할 수 있습니다.
BETWEEN 연산자는 하위 쿼리와 함께 사용할 수 없습니다. 그러나 BETWEEN은 하위 쿼리 내에서 사용할 수 있습니다.

SELECT 문이있는 하위 쿼리

하위 쿼리는 SELECT 문과 함께 가장 자주 사용됩니다. 기본 구문은 다음과 같습니다.

SELECT column_name [, column_name ]
FROM table1 [, table2 ]
WHERE column_name OPERATOR
   (SELECT column_name [, column_name ]
      FROM table1 [, table2 ]
      [WHERE])

예

다음 레코드가있는 COMPANY 테이블을 고려하십시오 .

ID          NAME        AGE         ADDRESS     SALARY
----------  ----------  ----------  ----------  ----------
1           Paul        32          California  20000.0
2           Allen       25          Texas       15000.0
3           Teddy       23          Norway      20000.0
4           Mark        25          Rich-Mond   65000.0
5           David       27          Texas       85000.0
6           Kim         22          South-Hall  45000.0
7           James       24          Houston     10000.0

이제 SELECT 문을 사용하여 다음 하위 쿼리를 확인하겠습니다.

sqlite> SELECT * 
   FROM COMPANY 
   WHERE ID IN (SELECT ID 
      FROM COMPANY 
      WHERE SALARY > 45000) ;

그러면 다음과 같은 결과가 생성됩니다.

ID          NAME        AGE         ADDRESS     SALARY
----------  ----------  ----------  ----------  ----------
4           Mark        25          Rich-Mond   65000.0
5           David       27          Texas       85000.0

INSERT 문이있는 하위 쿼리

INSERT 문과 함께 하위 쿼리를 사용할 수도 있습니다. INSERT 문은 하위 쿼리에서 반환 된 데이터를 사용하여 다른 테이블에 삽입합니다. 하위 쿼리에서 선택한 데이터는 문자, 날짜 또는 숫자 함수로 수정할 수 있습니다.

다음은 기본 구문은 다음과 같습니다-

INSERT INTO table_name [ (column1 [, column2 ]) ]
   SELECT [ *|column1 [, column2 ]
   FROM table1 [, table2 ]
   [ WHERE VALUE OPERATOR ]

예

COMPANY 테이블과 구조가 유사한 COMPANY_BKP 테이블을 고려하고 COMPANY_BKP를 테이블 이름으로 사용하여 동일한 CREATE TABLE을 사용하여 생성 할 수 있습니다. 완전한 COMPANY 테이블을 COMPANY_BKP에 복사하려면 다음 구문은 다음과 같습니다.

sqlite> INSERT INTO COMPANY_BKP
   SELECT * FROM COMPANY 
   WHERE ID IN (SELECT ID 
      FROM COMPANY) ;

UPDATE 문이있는 하위 쿼리

하위 쿼리는 UPDATE 문과 함께 사용할 수 있습니다. UPDATE 문과 함께 하위 쿼리를 사용할 때 테이블의 단일 또는 여러 열을 업데이트 할 수 있습니다.

다음은 기본 구문은 다음과 같습니다-

UPDATE table
SET column_name = new_value
[ WHERE OPERATOR [ VALUE ]
   (SELECT COLUMN_NAME
      FROM TABLE_NAME)
   [ WHERE) ]

예

COMPANY 테이블의 백업 인 COMPANY_BKP 테이블을 사용할 수 있다고 가정합니다.

다음 예는 AGE가 27보다 크거나 같은 모든 고객에 대해 COMPANY 테이블에서 SALARY를 0.50 배 업데이트합니다.

sqlite> UPDATE COMPANY
   SET SALARY = SALARY * 0.50
   WHERE AGE IN (SELECT AGE FROM COMPANY_BKP
      WHERE AGE >= 27 );

이것은 두 행에 영향을 미치고 마지막으로 COMPANY 테이블은 다음과 같은 레코드를 갖게됩니다.

ID          NAME        AGE         ADDRESS     SALARY
----------  ----------  ----------  ----------  ----------
1           Paul        32          California  10000.0
2           Allen       25          Texas       15000.0
3           Teddy       23          Norway      20000.0
4           Mark        25          Rich-Mond   65000.0
5           David       27          Texas       42500.0
6           Kim         22          South-Hall  45000.0
7           James       24          Houston     10000.0

DELETE 문이있는 하위 쿼리

하위 쿼리는 위에서 언급 한 다른 문과 마찬가지로 DELETE 문과 함께 사용할 수 있습니다.

다음은 기본 구문은 다음과 같습니다-

DELETE FROM TABLE_NAME
[ WHERE OPERATOR [ VALUE ]
   (SELECT COLUMN_NAME
      FROM TABLE_NAME)
   [ WHERE) ]

예

COMPANY 테이블의 백업 인 COMPANY_BKP 테이블을 사용할 수 있다고 가정합니다.

다음 예는 AGE가 27보다 크거나 같은 모든 고객에 대한 COMPANY 테이블에서 레코드를 삭제합니다.

sqlite> DELETE FROM COMPANY
   WHERE AGE IN (SELECT AGE FROM COMPANY_BKP
   WHERE AGE > 27 );

이것은 두 행에 영향을 미치고 마지막으로 COMPANY 테이블은 다음과 같은 레코드를 갖게됩니다.

ID          NAME        AGE         ADDRESS     SALARY
----------  ----------  ----------  ----------  ----------
2           Allen       25          Texas       15000.0
3           Teddy       23          Norway      20000.0
4           Mark        25          Rich-Mond   65000.0
5           David       27          Texas       42500.0
6           Kim         22          South-Hall  45000.0
7           James       24          Houston     10000.0