好的，各位靓仔靓女，算法狂魔，以及SQL界的弄潮儿们，欢迎来到今天的“CTE狂想曲”！今天，咱们要聊一个能让你的SQL语句瞬间变得像艺术品一样优雅、简洁、易懂的神奇工具——Common Table Expressions，简称CTE。
想象一下，你是一位建筑师，手头有一个庞大的建筑项目。没有好的图纸，没有清晰的规划，直接往上堆砌砖块，结果可想而知：结构混乱，漏洞百出，最终可能会变成一个摇摇欲坠的危楼。SQL查询也是一样，如果没有合理的结构，复杂的查询语句会变得冗长难懂，维护起来更是噩梦一场。
而CTE，就像是建筑师手中的图纸，它可以将复杂的查询分解成一个个逻辑清晰、易于管理的“子查询”，并给它们起个响亮的名字。这些“子查询”就像一个个独立的模块，可以被主查询或其他CTE多次引用，极大地提高了代码的可读性和可维护性。
废话不多说，让我们开始这场CTE的奇妙之旅吧！🚀
第一幕：初识CTE——何方神圣？
CTE，中文名叫“通用表表达式”，听起来有点高大上，其实它就是一个命名的临时结果集，只在当前查询中有效。你可以把它想象成一个临时的“视图”，但比视图更灵活，因为它不需要持久化存储，用完就消失，不会污染数据库。
它的基本语法结构如下：
WITH CTE_Name AS (
-- CTE查询语句
)
-- 主查询语句，可以使用CTE_Name
SELECT ... FROM CTE_Name ...;- WITH CTE_Name AS ( … ): 这是CTE的灵魂所在。
WITH关键字表示我们要定义一个CTE，CTE_Name是给这个CTE起的名字，后面跟着一个AS关键字，然后用括号括起来的是CTE的查询语句。 - CTE查询语句: 这里可以写任何有效的SELECT查询语句，它可以是简单的单表查询，也可以是复杂的JOIN、UNION等操作。
- 主查询语句: 这是最终执行的查询语句，它可以像普通表一样引用
CTE_Name。
举个栗子 🌰：
假设我们有一个employees表，包含员工姓名 (employee_name)，部门 (department) 和工资 (salary)。
CREATE TABLE employees (
employee_name VARCHAR(255),
department VARCHAR(255),
salary DECIMAL(10, 2)
);
INSERT INTO employees (employee_name, department, salary) VALUES
('Alice', 'Sales', 50000.00),
('Bob', 'Sales', 60000.00),
('Charlie', 'Marketing', 55000.00),
('David', 'Marketing', 65000.00),
('Eve', 'IT', 70000.00),
('Frank', 'IT', 80000.00);我们想找出工资高于平均工资的员工。用传统的方式，我们可以这样写：
SELECT employee_name, department, salary
FROM employees
WHERE salary > (SELECT AVG(salary) FROM employees);虽然也能实现，但是稍微有点啰嗦，而且如果这个平均工资需要在多个地方使用，就需要重复计算。现在，让我们用CTE来改造一下：
WITH AverageSalary AS (
SELECT AVG(salary) AS avg_salary
FROM employees
)
SELECT employee_name, department, salary
FROM employees, AverageSalary
WHERE salary > avg_salary;或者更现代的写法，使用JOIN：
WITH AverageSalary AS (
SELECT AVG(salary) AS avg_salary
FROM employees
)
SELECT e.employee_name, e.department, e.salary
FROM employees e
JOIN AverageSalary a ON e.salary > a.avg_salary;看到没？我们先定义了一个名为AverageSalary的CTE，它计算了所有员工的平均工资，并将结果命名为avg_salary。然后，在主查询中，我们可以像引用普通表一样引用AverageSalary，直接使用avg_salary这个字段，避免了重复计算。是不是感觉清爽多了？😎
第二幕：CTE的进阶技能——递归查询
CTE最强大的功能之一就是递归查询。递归查询允许我们处理具有层次结构的数据，例如组织架构、目录结构、社交关系等等。
想象一下，你是一家大型公司的CEO，你想了解公司所有员工的层级关系。员工之间通过employee_id和manager_id关联，manager_id指向员工的直接上级。
CREATE TABLE employee_hierarchy (
employee_id INT PRIMARY KEY,
employee_name VARCHAR(255),
manager_id INT
);
INSERT INTO employee_hierarchy (employee_id, employee_name, manager_id) VALUES
(1, 'Alice', NULL), -- Alice is the CEO
(2, 'Bob', 1), -- Bob reports to Alice
(3, 'Charlie', 1), -- Charlie reports to Alice
(4, 'David', 2), -- David reports to Bob
(5, 'Eve', 2), -- Eve reports to Bob
(6, 'Frank', 3); -- Frank reports to Charlie要查询所有员工及其上级关系，我们可以使用递归CTE：
WITH RECURSIVE EmployeeHierarchyCTE AS (
-- 基础情况：找到CEO
SELECT employee_id, employee_name, manager_id, 0 AS level
FROM employee_hierarchy
WHERE manager_id IS NULL
UNION ALL
-- 递归情况：找到下属员工
SELECT e.employee_id, e.employee_name, e.manager_id, cte.level + 1 AS level
FROM employee_hierarchy e
JOIN EmployeeHierarchyCTE cte ON e.manager_id = cte.employee_id
)
SELECT employee_id, employee_name, manager_id, level
FROM EmployeeHierarchyCTE
ORDER BY level, employee_name;这个查询的关键在于WITH RECURSIVE关键字，它告诉数据库这是一个递归CTE。递归CTE由两部分组成：
- 基础情况 (Base Case)：这是递归的起点，它定义了递归的初始条件。在上面的例子中，基础情况是找到CEO，也就是
manager_id为NULL的员工。 - 递归情况 (Recursive Case)：这是递归的核心，它定义了如何从当前结果集生成下一个结果集。在上面的例子中，递归情况是找到所有
manager_id等于当前结果集employee_id的员工。
UNION ALL用于将基础情况和递归情况的结果合并在一起。每次递归都会生成新的结果集，直到没有新的结果可以生成为止。
最终，这个查询会输出所有员工及其层级关系，如下所示：
employee_id | employee_name | manager_id | level
-------------|---------------|------------|-------
1 | Alice | | 0
2 | Bob | 1 | 1
3 | Charlie | 1 | 1
4 | David | 2 | 2
5 | Eve | 2 | 2
6 | Frank | 3 | 2是不是感觉很神奇？有了递归CTE，处理层次结构数据简直易如反掌！💪
第三幕：CTE的实战演练——案例分析
理论讲得再多，不如来点实际的。让我们通过几个实际的案例，来深入了解CTE的强大之处。
案例一：计算移动平均值
假设我们有一个sales表，记录了每天的销售额：
CREATE TABLE sales (
sale_date DATE,
sale_amount DECIMAL(10, 2)
);
INSERT INTO sales (sale_date, sale_amount) VALUES
('2023-01-01', 100.00),
('2023-01-02', 120.00),
('2023-01-03', 150.00),
('2023-01-04', 130.00),
('2023-01-05', 160.00),
('2023-01-06', 140.00),
('2023-01-07', 170.00);我们想计算过去3天的移动平均销售额。使用窗口函数和CTE，可以轻松实现：
WITH SalesWithRowNumber AS (
SELECT
sale_date,
sale_amount,
ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY sale_date) AS row_num
FROM sales
),
MovingAverage AS (
SELECT
sale_date,
sale_amount,
AVG(sale_amount) OVER (ORDER BY row_num ASC ROWS BETWEEN 2 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS moving_average
FROM SalesWithRowNumber
)
SELECT sale_date, sale_amount, moving_average
FROM MovingAverage;在这个例子中，我们首先定义了一个SalesWithRowNumber的CTE，它为每一行添加了一个行号，方便后续的窗口函数计算。然后，我们定义了一个MovingAverage的CTE，它使用窗口函数计算了过去3天的移动平均销售额。最后，我们在主查询中输出了结果。
案例二：查找共同朋友
假设我们有一个friends表，记录了用户之间的朋友关系：
CREATE TABLE friends (
user_id INT,
friend_id INT
);
INSERT INTO friends (user_id, friend_id) VALUES
(1, 2),
(1, 3),
(2, 1),
(2, 3),
(2, 4),
(3, 1),
(3, 2),
(4, 2);我们想找到用户1和用户2的共同朋友。使用CTE，可以这样写：
WITH User1Friends AS (
SELECT friend_id
FROM friends
WHERE user_id = 1
),
User2Friends AS (
SELECT friend_id
FROM friends
WHERE user_id = 2
)
SELECT u1.friend_id
FROM User1Friends u1
INNER JOIN User2Friends u2 ON u1.friend_id = u2.friend_id;在这个例子中，我们分别定义了User1Friends和User2Friends两个CTE，分别获取了用户1和用户2的朋友列表。然后，我们使用INNER JOIN找到两个列表中的共同朋友。
案例三：生成日期序列
有时候我们需要生成一个连续的日期序列，例如用于统计每天的活跃用户数。使用递归CTE，可以轻松实现：
WITH RECURSIVE DateSeries AS (
SELECT DATE('2023-01-01') AS dt
UNION ALL
SELECT DATE(dt, '+1 day')
FROM DateSeries
WHERE dt < DATE('2023-01-31')
)
SELECT dt
FROM DateSeries;在这个例子中，基础情况是起始日期2023-01-01，递归情况是每次将日期加一天，直到日期超过2023-01-31为止。
第四幕：CTE的注意事项——避坑指南
虽然CTE很强大，但在使用过程中也需要注意一些事项，避免掉入陷阱：
- 作用域限制: CTE只在当前查询中有效，不能跨查询使用。
- 不能索引: CTE本质上是一个临时结果集，不能创建索引。
- 可读性优先: CTE的目的是提高代码可读性，不要为了使用CTE而滥用，过度分解查询反而会降低可读性。
- 性能考量: 虽然CTE可以简化查询逻辑，但在某些情况下可能会影响性能。需要根据实际情况进行测试和优化。
- 避免循环引用: CTE之间不能循环引用，否则会导致无限递归。
第五幕：CTE的未来展望——无限可能
CTE作为一种强大的SQL工具，在各种场景下都有着广泛的应用。随着数据库技术的不断发展，CTE的功能也在不断增强。例如，一些数据库已经支持CTE的物化 (Materialization)，可以将CTE的结果持久化存储，提高查询性能。
可以预见，CTE将在未来的数据分析和处理中发挥越来越重要的作用。掌握CTE，将使你成为一名更高效、更专业的SQL开发者。
总结：CTE，你的SQL瑞士军刀
CTE就像一把SQL瑞士军刀，它集简洁、高效、易懂于一身，可以帮助你轻松应对各种复杂的查询场景。无论是分解复杂查询、处理层次结构数据，还是进行数据分析和统计，CTE都能让你事半功倍。
希望今天的“CTE狂想曲”能让你对CTE有一个更深入的了解。记住，掌握CTE，你的SQL技能将会更上一层楼！🚀
最后，送给大家一句话：Life is short, use CTE! (生命苦短，使用CTE！)
感谢大家的观看，下次再见！👋