SQL 子查询是将复杂问题拆解为可验证小步骤的思维工具，用于解决销售额超部门均值、部门最高薪员工、同时购买多商品客户三类典型业务场景，关键在确保单值返回、合理使用相关子查询及 IN 逻辑。
SQL 子查询不是“套娃游戏”，而是把复杂问题拆解成可验证小步骤的思维 工具。用对了，代码更清晰、逻辑更扎实；用错了，性能拖垮、结果出错。下面用三个真实业务场景讲透怎么用。
查“销售额超部门平均值”的员工
常见误区：先算平均值再写 WHERE，结果报错“不能在 WHERE 里用 聚合函数”。子查询就派上用场——把平均值当“已知数”来用。
写法示例：
SELECT name, sales_amount FROM employees WHERE sales_amount > (SELECT AVG(sales_amount) FROM employees WHERE dept = 'Sales' );
关键点：
• 子查询必须单值（这里 AVG 返回一个数），否则报错
• 外层 WHERE 直接拿它比较，像用一个变量一样自然
• 如果想按部门分别比较，就得改成相关子查询（见下一条）
找“每个部门里工资最高的员工”
这不是 GROUP BY 能解决的——GROUP BY 只能返回每组一个汇总值，但你要的是完整员工记录（姓名、工号、工资全都要）。
做法：用相关子查询，让子查询“感知”外层当前行的部门。
写法示例：
SELECT e1.name, e1.dept, e1.salary FROM employees e1 WHERE e1.salary = (SELECT MAX(e2.salary) FROM employees e2 WHERE e2.dept = e1.dept );
说明：
• e1.dept = e2.dept 是关联条件，让子查询每次只查当前员工所在部门
• 每行外层数据都会触发一次子查询执行（注意性能， 大数据 量建议加索引）
• 如果同一部门有多个最高薪员工，会全部返回——这符合业务实际
筛选“买过商品 A 也买过商品 B”的客户
这是典型的多条件交集问题。用 JOIN 容易冗余，用 WHERE AND 又无法表达“同一客户在不同订单中买过两种商品”。子查询 +IN 最干净。
写法示例：
SELECT customer_id FROM orders WHERE product_id = 'A' AND customer_id IN (SELECT customer_id FROM orders WHERE product_id = 'B');
为什么 比 JOIN 好？
• 不需要担心订单表自连接产生的笛卡尔积
• 逻辑直白：“买 A 的人中，哪些也在买 B 的人名单里？”
• 可轻松扩展：加第三个条件？再套一层 IN 就行
子查询不是炫技，是让 SQL 回归“人话逻辑”的桥梁。写之前先问自己：这个中间结果，我能不能单独跑出来验证？能，就放心嵌进去。基本上就这些。
