3.1.1 什么是视图
视图是一个虚拟的表，不同于直接操作数据表，视图是依据SELECT语句来创建的（会在下面具体介绍），所以操作视图时会根据创建视图的SELECT语句生成一张虚拟表，然后在这张虚拟表上做SQL操作。
3.1.2 视图与表有什么区别
《sql基础教程**第2版》用一句话非常凝练的概括了视图与表的区别—“是否保存了实际的数据”。所以视图并不是数据库真实存储的数据表，它可以看作是一个窗口，通过这个窗口我们可以看到数据库表中真实存在的数据。所以我们要区别视图和数据表的本质，即视图是基于真实表的一张虚拟的表，其数据来源均建立在真实表的基础上。
“视图不是表，视图是虚表，视图依赖于表”。
3.1.3 为什么会存在视图
那既然已经有数据表了，为什么还需要视图呢？主要有以下几点原因：
通过定义视图可以将频繁使用的SELECT语句保存以提高效率。
通过定义视图可以使用户看到的数据更加清晰。
通过定义视图可以不对外公开数据表全部字段，增强数据的保密性。
通过定义视图可以降低数据的冗余。
3.1.4 如何创建视图
说了这么多视图与表的区别，下面我们就一起来看一下如何创建视图吧。
创建视图的基本语法如下：
CREATE VIEW <视图名称>(<列名1>,<列名2>,...) AS <SELECT语句>
其中SELECT 语句需要书写在 AS 关键字之后。 SELECT 语句中列的排列顺序和视图中列的排列顺序相同， SELECT 语句中的第 1 列就是视图中的第 1 列， SELECT 语句中的第 2 列就是视图中的第 2 列，以此类推。而且视图的列名是在视图名称之后的列表中定义的。
需要注意的是视图名在数据库中需要是唯一的，不能与其他视图和表重名。
视图不仅可以基于真实表，我们也可以在视图的基础上继续创建视图。
虽然在视图上继续创建视图的语法没有错误，但是我们还是应该尽量避免这种操作。这是因为对多数 DBMS 来说， 多重视图会降低 SQL 的性能。
注意事项
需要注意的是在一般的DBMS中定义视图时不能使用ORDER BY语句。下面这样定义视图是错误的。
CREATE VIEW productsum (product_type, cnt_product)
AS
SELECT product_type, COUNT(*)
FROM product
GROUP BY product_type
ORDER BY product_type;
为什么不能使用 ORDER BY 子句呢？这是因为视图和表一样，数据行都是没有顺序的。
在 MySQL中视图的定义是允许使用 ORDER BY 语句的，但是若从特定视图进行选择，而该视图使用了自己的 ORDER BY 语句，则视图定义中的 ORDER BY 将被忽略。
基于单表的视图
我们在product表的基础上创建一个视图，如下：
CREATE VIEW productsum (product_type, cnt_product)
AS
SELECT product_type, COUNT(*)
FROM product
GROUP BY product_type ;
基于多表的视图
为了学习多表视图，我们再创建一张表，相关代码如下：
CREATE TABLE shop_product
(shop_id CHAR(4) NOT NULL,
shop_name VARCHAR(200) NOT NULL,
product_id CHAR(4) NOT NULL,
quantity INTEGER NOT NULL,
PRIMARY KEY (shop_id, product_id));
INSERT INTO shop_product (shop_id, shop_name, product_id, quantity) VALUES ('000A', '东京', '0001', 30);
INSERT INTO shop_product (shop_id, shop_name, product_id, quantity) VALUES ('000A', '东京', '0002', 50);
INSERT INTO shop_product (shop_id, shop_name, product_id, quantity) VALUES ('000A', '东京', '0003', 15);
INSERT INTO shop_product (shop_id, shop_name, product_id, quantity) VALUES ('000B', '名古屋', '0002', 30);
INSERT INTO shop_product (shop_id, shop_name, product_id, quantity) VALUES ('000B', '名古屋', '0003', 120);
INSERT INTO shop_product (shop_id, shop_name, product_id, quantity) VALUES ('000B', '名古屋', '0004', 20);
INSERT INTO shop_product (shop_id, shop_name, product_id, quantity) VALUES ('000B', '名古屋', '0006', 10);
INSERT INTO shop_product (shop_id, shop_name, product_id, quantity) VALUES ('000B', '名古屋', '0007', 40);
INSERT INTO shop_product (shop_id, shop_name, product_id, quantity) VALUES ('000C', '大阪', '0003', 20);
INSERT INTO shop_product (shop_id, shop_name, product_id, quantity) VALUES ('000C', '大阪', '0004', 50);
INSERT INTO shop_product (shop_id, shop_name, product_id, quantity) VALUES ('000C', '大阪', '0006', 90);
INSERT INTO shop_product (shop_id, shop_name, product_id, quantity) VALUES ('000C', '大阪', '0007', 70);
INSERT INTO shop_product (shop_id, shop_name, product_id, quantity) VALUES ('000D', '福冈', '0001', 100);
我们在product表和shop_product表的基础上创建视图。
CREATE VIEW view_shop_product(product_type, sale_price, shop_name)
AS
SELECT product_type, sale_price, shop_name
FROM product,
shop_product
WHERE product.product_id = shop_product.product_id;
3.1.5 如何修改视图结构
修改视图结构的基本语法如下：
ALTER VIEW <视图名> AS <SELECT语句>
其中视图名在数据库中需要是唯一的，不能与其他视图和表重名。
当然也可以通过将当前视图删除然后重新创建的方式达到修改的效果。（对于数据库底层是不是也是这样操作的呢，你可以自己探索一下。）
修改视图
我们修改上方的productSum视图为
ALTER VIEW productSum
AS
SELECT product_type, sale_price
FROM Product
WHERE regist_date > '2009-09-11';
3.1.6 如何更新视图内容
因为视图是一个虚拟表，所以对视图的操作就是对底层基础表的操作，所以在修改时只有满足底层基本表的定义才能成功修改。
对于一个视图来说，如果包含以下结构的任意一种都是不可以被更新的：
聚合函数 SUM()、MIN()、MAX()、COUNT() 等。
DISTINCT 关键字。
GROUP BY 子句。
HAVING 子句。
UNION 或 UNION ALL 运算符。
FROM 子句中包含多个表。
视图归根结底还是从表派生出来的，因此，如果原表可以更新，那么 视图中的数据也可以更新。反之亦然，如果视图发生了改变，而原表没有进行相应更新的话，就无法保证数据的一致性了。
更新视图
因为我们刚刚修改的productSum视图不包括以上的限制条件，我们来尝试更新一下视图
UPDATE productsum
SET sale_price = '5000'
WHERE product_type = '办公用品';
3.1.7 如何删除视图
删除视图的基本语法如下：
DROP VIEW <视图名1> [ , <视图名2> …]
注意：需要有相应的权限才能成功删除。
删除视图
我们删除刚才创建的productSum视图
DROP VIEW productSum;
如果我们继续操作这个视图的话就会提示当前操作的内容不存在。
3.2 子查询
我们先来看一个语句（仅做示例，未提供相关数据）
SELECT stu_name
FROM (
SELECT stu_name, COUNT(*) AS stu_cnt
FROM students_info
GROUP BY stu_age) AS studentSum;
这个语句看起来很好理解，其中使用括号括起来的sql语句首先执行，执行成功后再执行外面的sql语句。但是我们上一节提到的视图也是根据SELECT语句创建视图然后在这个基础上再进行查询。那么什么是子查询呢？子查询和视图又有什么关系呢？
3.2.1 什么是子查询
子查询指一个查询语句嵌套在另一个查询语句内部的查询，这个特性从 MySQL 4.1 开始引入，在 SELECT 子句中先计算子查询，子查询结果作为外层另一个查询的过滤条件，查询可以基于一个表或者多个表。
3.2.2 子查询和视图的关系
子查询就是将用来定义视图的 SELECT 语句直接用于 FROM 子句当中。其中AS studentSum可以看作是子查询的名称，而且由于子查询是一次性的，所以子查询不会像视图那样保存在存储介质中， 而是在 SELECT 语句执行之后就消失了。
3.2.3 嵌套子查询
与在视图上再定义视图类似，子查询也没有具体的限制，例如我们可以这样
SELECT product_type, cnt_product
FROM (SELECT *
FROM (SELECT product_type,
COUNT(*) AS cnt_product
FROM product
GROUP BY product_type) AS productsum
WHERE cnt_product = 4) AS productsum2;
其中最内层的子查询我们将其命名为productSum，这条语句根据product_type分组并查询个数，第二层查询中将个数为4的商品查询出来，最外层查询product_type和cnt_product两列。
虽然嵌套子查询可以查询出结果，但是随着子查询嵌套的层数的叠加，SQL语句不仅会难以理解而且执行效率也会很差，所以要尽量避免这样的使用。
3.2.4 标量子查询
标量就是单一的意思，那么标量子查询也就是单一的子查询，那什么叫做单一的子查询呢？
所谓单一就是要求我们执行的SQL语句只能返回一个值，也就是要返回表中具体的某一行的某一列。例如我们有下面这样一张表
product_id | product_name | sale_price
------------+-------------+----------
0003 | 运动T恤 | 4000
0004 | 菜刀 | 3000
0005 | 高压锅 | 6800
那么我们执行一次标量子查询后是要返回类似于，“0004”，“菜刀”这样的结果。
3.2.5 标量子查询有什么用
我们现在已经知道标量子查询可以返回一个值了，那么它有什么作用呢？
直接这样想可能会有些困难，让我们看几个具体的需求：
查询出销售单价高于平均销售单价的商品
查询出注册日期最晚的那个商品
你有思路了吗？
让我们看如何通过标量子查询语句查询出销售单价高于平均销售单价的商品。
SELECT product_id, product_name, sale_price
FROM product
WHERE sale_price > (SELECT AVG(sale_price) FROM product);
上面的这条语句首先后半部分查询出product表中的平均售价，前面的sql语句在根据WHERE条件挑选出合适的商品。
由于标量子查询的特性，导致标量子查询不仅仅局限于 WHERE 子句中，通常任何可以使用单一值的位置都可以使用。也就是说， 能够使用常数或者列名的地方，无论是 SELECT 子句、GROUP BY 子句、HAVING 子句，还是 ORDER BY 子句，几乎所有的地方都可以使用。
我们还可以这样使用标量子查询：
SELECT product_id,
product_name,
sale_price,
(SELECT AVG(sale_price)
FROM product) AS avg_price
FROM product;
你能猜到这段代码的运行结果是什么吗？运行一下看看与你想象的结果是否一致。
3.2.6 关联子查询
什么是关联子查询
关联子查询既然包含关联两个字那么一定意味着查询与子查询之间存在着联系。这种联系是如何建立起来的呢？
我们先看一个例子：
SELECT product_type, product_name, sale_price
FROM product AS p1
WHERE sale_price > (SELECT AVG(sale_price)
FROM product AS p2
WHERE p1.product_type = p2.product_type
GROUP BY product_type);
通过上面的例子我们大概可以猜到吗，关联子查询就是通过一些标志将内外两层的查询连接起来起到过滤数据的目的，接下来我们就一起看一下关联子查询的具体内容吧。
关联子查询与子查询的联系
还记得我们之前的那个例子么查询出销售单价高于平均销售单价的商品，这个例子的SQL语句如下
SELECT product_id, product_name, sale_price
FROM product
WHERE sale_price > (SELECT AVG(sale_price) FROM product);
我们再来看一下这个需求选取出各商品种类中高于该商品种类的平均销售单价的商品。SQL语句如下：
SELECT product_type, product_name, sale_price
FROM product ASp1
WHERE sale_price > (SELECT AVG(sale_price)
FROM product ASp2
WHERE p1.product_type =p2.product_type
GROUP BY product_type);
可以看出上面这两个语句的区别吗？
在第二条SQL语句也就是关联子查询中我们将外面的product表标记为p1，将内部的product设置为p2，而且通过WHERE语句连接了两个查询。
但是如果刚接触的话一定会比较疑惑关联查询的执行过程，这里有一个博客讲的比较清楚。在这里我们简要的概括为：
首先执行不带WHERE的主查询
根据主查询讯结果匹配product_type，获取子查询结果
将子查询结果再与主查询结合执行完整的SQL语句
在子查询中像标量子查询，嵌套子查询或者关联子查询可以看作是子查询的一种操作方式即可。
