假如我们有一张表，表名为 person，如下所示：
+-----------+------------+-----------+------+-------------+-----------+
| person_id | first_name | last_name | age | city | country |
+-----------+------------+-----------+------+-------------+-----------+
| 1 | John | Doe | 30 | New York | USA |
| 2 | Jane | Smith | 25 | Los Angeles | USA |
| 3 | Alice | Johnson | 35 | London | UK |
| 4 | Bob | Brown | 40 | Sydney | Australia |
| 5 | Emma | Garcia | 28 | Madrid | Spain |
+-----------+------------+-----------+------+-------------+-----------+
视图是一个虚拟的表，其内容基于对一个或多个实际表进行的查询结果。它实际上是一个 SQL 查询的结果集，但可以像表一样被查询、访问和操作。视图本身不存储数据，而是存储了对其他表的查询定义。通过创建视图，可以简化复杂的查询、隐藏数据结构、提供安全性以及实现数据抽象。
创建视图的语法通常如下：
create view 视图的名称 as
select 列名1, 列名2, ...
from 表名
where 可选的筛选条件;
可修改的视图：创建一个基于 person 表的视图。
create view editable_person_age_view as
select person_id, first_name, last_name, age
from person;
-- 这里省略查询视图的语句。
+-----------+------------+-----------+------+
| person_id | first_name | last_name | age |
+-----------+------------+-----------+------+
| 1 | John | Doe | 30 |
| 2 | Jane | Smith | 25 |
| 3 | Alice | Johnson | 35 |
| 4 | Bob | Brown | 40 |
| 5 | Emma | Garcia | 28 |
+-----------+------------+-----------+------+
接下来我们对这个视图进行一个简单的修改：
update editable_person_age_view
set age = 40
where person_id = 2;
-- 这里省略查询视图的语句。
+-----------+------------+-----------+------+
| person_id | first_name | last_name | age |
+-----------+------------+-----------+------+
| 1 | John | Doe | 30 |
| 2 | Jane | Smith | 40 |
| 3 | Alice | Johnson | 35 |
| 4 | Bob | Brown | 40 |
| 5 | Emma | Garcia | 28 |
+-----------+------------+-----------+------+
5 rows in set (0.00 sec)
这个更新操作将更新 editable_person_age_view 视图中 person_id 为 2 的人员的年龄信息为 40 岁。
什么样的视图可以进行修改？
- 视图中的每一列都来自于唯一的基表中的列。
- 视图中的每一列都是可以通过唯一值确定的表达式的结果。
我们上面创建的
editable_person_age_view是可修改的，因为它们只从person表中查询数据，且不进行列的计算或处理。
不可修改的视图：创建一个基于 person 表的视图。
create view city_population_view as
select city, count(*) as population
from person
group by city;
-- 这里省略查询视图的语句。
+-------------+------------+
| city | population |
+-------------+------------+
| New York | 1 |
| Los Angeles | 1 |
| London | 1 |
| Sydney | 1 |
| Madrid | 1 |
+-------------+------------+
5 rows in set (0.00 sec)
这个视图包含了聚合函数 count(*) 和 group by 子句，因此是不可修改的。
删除视图：
删除视图的语法如下：
drop view view_name;
其中drop view 是 SQL 删除视图的关键字，view_name 是要删除的视图的名称。
还有一个关键字就是
if exists，这是一个可选的子句，用于指定当视图不存在时是否给出警告。如果省略了此子句，并且视图不存在，则会出现错误。使用if exists可以避免因尝试删除不存在的视图而导致的错误。其语法为：drop view [if exists] view_name;
子查询是指在 SQL 查询中嵌套另一个查询的查询结构。子查询可以用作 SQL 语句中的一个组成部分，用于过滤结果、提供计算的值或与主查询进行比较。子查询可以出现在 select、INSERT、update 或 delete 语句中的多个位置。子查询可以分为两种类型：
内部子查询：内部子查询是嵌套在其他查询中的子查询，通常出现在 where 子句中的条件中。内部子查询返回一个结果集，该结果集用于过滤主查询中的数据。
外部子查询：外部子查询是独立于主查询的子查询，通常出现在主查询的列列表或条件中。外部子查询的结果集用于与主查询中的列进行比较或用作值。
内部子查询：
select *
from person
where age > (select AVG(age) from person);
+-----------+------------+-----------+------+-------------+-----------+
| person_id | first_name | last_name | age | city | country |
+-----------+------------+-----------+------+-------------+-----------+
| 2 | Jane | Smith | 40 | Los Angeles | USA |
| 3 | Alice | Johnson | 35 | London | UK |
| 4 | Bob | Brown | 40 | Sydney | Australia |
+-----------+------------+-----------+------+-------------+-----------+
在这个查询中，内部子查询 (select avg(age) from person) 计算了 person 表中所有人的平均年龄，然后主查询将其与 person 表中的年龄进行比较，返回年龄大于平均年龄的人员记录。
外部子查询：
select p.person_id, p.first_name, p.last_name, a.age
from person p
inner join (
select person_id, max(age) as age
from age_records
group by person_id
) as a on p.person_id = a.person_id;
在这个查询中，外部子查询 (select person_id, max(age) as age from age_records group by person_id) 返回了每个人员的最新年龄记录，然后主查询将其与 person 表进行连接，以获取每个人员的最新年龄信息。
理论上，子查询可以无限嵌套，但实际操作中，我们通常不推荐这样做，因为这可能会对查询效率产生负面影响。可以将子查询视为一种临时表。这种临时表在查询过程中生成，并在查询结束后立即消失。这样的设计可以帮助我们更有效地管理和操作数据。但是，为了提高查询效率，我们应尽量避免过度使用子查询。