使用子查询的另一方法是创建计算字段。假如需要显示 customers表中每个客户的订单总数。订单与相应的客户ID存储在 orders 表中。
为了执行这个操作，遵循下面的步骤。
(1) 从 customers 表中检索客户列表。
(2) 对于检索出的每个客户，统计其在 orders 表中的订单数目。
正如前两章所述，可使用 SELECT COUNT ( *) 对表中的行进行计数，并且通过提供一条 WHERE 子句来过滤某个特定的客户ID，可仅对该客户的订单进行计数。例如，下面的代码对客户 10001 的订单进行计数：
输入：
select count(*) as orders from orders where cust_id = 10001;
为了对每个客户执行 COUNT(*) 计算，应该将 COUNT(*) 作为一个子查询。请看下面的代码：
输入：
select cust_name,cust_state,(select count(*) from orders where orders.cust_id = customers.cust_id) as orders from customers order by cust_name;
输出：
分析：这 条 SELECT 语 句 对 customers 表 中 每 个 客 户 返 回 3 列 ：cust_name 、 cust_state 和 orders 。 orders 是一个计算字段，它是由圆括号中的子查询建立的。该子查询对检索出的每个客户执行一次。在此例子中，该子查询执行了5次，因为检索出了5个客户。
子查询中的 WHERE 子句与前面使用的 WHERE 子句稍有不同，因为它使用了完全限定列名（在第4章中首次提到）。下面的语句告诉SQL比较orders 表中的 cust_id 与当前正从 customers 表中检索的 cust_id ：
where orders.cust_id = customers.cust_id
相关子查询（correlated subquery） 涉及外部查询的子查询。这种类型的子查询称为相关子查询。任何时候只要列名可能有多义性，就必须使用这种语法（表名和列名由一个句点分隔）。为什么这样？
我们来看看如果不使用完全限定的列名会发生什么情况：
输入：
select cust_name,cust_state,(select count(*) from orders where cust_id = cust_id) as orders from customers order by cust_name;
输出：
分析：显然，返回的结果不正确（请比较前面的结果），那么，为什么会这样呢？有两个 cust_id 列，一个在 customers 中，另一个在orders 中，需要比较这两个列以正确地把订单与它们相应的顾客匹配。如果不完全限定列名，MySQL将假定你是对 orders 表中的 cust_id 进行自身比较。而 SELECT COUNT(*) FROM orders WHERE cust_id = cust_id;总是返回 orders 表中的订单总数（因为MySQL查看每个订单的 cust_id是否与本身匹配，当然，它们总是匹配的）。
虽然子查询在构造这种 SELECT 语句时极有用，但必须注意限制有歧义性的列名。
不止一种解决方案 正如本章前面所述，虽然这里给出的样例代码运行良好，但它并不是解决这种数据检索的最有效的方法。在后面的章节中我们还要遇到这个例子。
逐渐增加子查询来建立查询 用子查询测试和调试查询很有技巧性，特别是在这些语句的复杂性不断增加的情况下更是如此。用子查询建立（和测试）查询的最可靠的方法是逐渐进行，这与MySQL处理它们的方法非常相同。首先，建立和测试最内层的查询。然后，用硬编码数据建立和测试外层查询，并且仅在确认它正常后才嵌入子查询。这时，再次测试它。对于要增加的每个查询，重复这些步骤。这样做仅给构造查询增加了一点点时间，但节省了以后（找出查询为什么不正常）的大量时间，并且极大地提高了查询一开始就正常工作的可能性。
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