CTE,全称 Common Table Expression(公共表表达式),是 SQL 的一个强大特性。
概念
CTE是在写 SQL 时临时定义的可复用“虚拟表”,用 WITH 开头。
可以让复杂 SQL 变得更简洁、可读、可复用,还能实现递归查询(树结构)。
基本形式
WITH temp AS ( SELECT id, price FROM product WHERE price > 100 ) SELECT * FROM temp WHERE id < 1000;
其中,temp 是临时表,通过CTE让SQL 更清晰,避免重复子查询。
价值
1. 提高代码的可读性和可维护性
这是 CTE 最直接的好处。当你的 SQL 逻辑非常复杂,包含多层嵌套的子查询(Subquery)时,代码会变得像“洋葱”一样难以阅读。CTE 允许你将逻辑扁平化,按顺序定义数据处理步骤:
SELECT * FROM ( SELECT * FROM ( SELECT UserID, SUM(Amount) as Total FROM Orders GROUP BY UserID ) AS UserTotals WHERE Total > 1000 ) AS HighValueUsers JOIN Users ON HighValueUsers.UserID = Users.ID;
这种写法需要从最里面往外读,逻辑不仅费劲,而且容易出错。
如果用CTE:
WITH UserTotals AS ( -- 第一步:计算每个用户的总金额 SELECT UserID, SUM(Amount) as Total FROM Orders GROUP BY UserID ), HighValueUsers AS ( -- 第二步:筛选高价值用户 SELECT * FROM UserTotals WHERE Total > 1000 ) -- 第三步:最终查询 SELECT * FROM HighValueUsers JOIN Users ON HighValueUsers.UserID = Users.ID;
2. 实现递归查询 (Recursive CTE)
这是 CTE 的杀手级功能。普通的子查询无法引用自身,而 CTE 可以。这在处理层级数据(Hierarchical Data)时非常有用,例如:
公司组织架构(查找某人的所有下属,或者查找某人的所有上级)。
菜单/分类树(无限级分类)。
图结构数据(路径查找)。
-- 生成 1 到 10 的序列 WITH RECURSIVE NumberSequence AS ( -- 初始成员 (Anchor Member) SELECT 1 AS n UNION ALL -- 递归成员 (Recursive Member) SELECT n + 1 FROM NumberSequence WHERE n < 10 ) SELECT * FROM NumberSequence;
晚点我们再看更实际的例子。
3. 在同一查询中多次复用
如果你在一个复杂的查询中需要多次用到同一个中间结果集:
- 使用子查询: 你必须把那段 SQL 代码复制粘贴两遍(或者数据库引擎需要计算两遍)。
- 使用 CTE: 你只需要定义一次,然后在后面的主查询中可以多次引用它(例如 JOIN 它自己)。
WITH MonthlySales AS ( SELECT Month, SUM(Sales) as TotalSales FROM Orders GROUP BY Month ) SELECT CurrentMonth.Month, CurrentMonth.TotalSales, CurrentMonth.TotalSales - LastMonth.TotalSales AS Growth FROM MonthlySales AS CurrentMonth LEFT JOIN MonthlySales AS LastMonth ON CurrentMonth.Month = LastMonth.Month + 1;
4. 配合窗口函数进行数据清洗
常用于去重或分页场景。例如,删除表中的重复记录(保留 ID 最大的那条):
WITH DuplicateRows AS ( SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY Email ORDER BY ID DESC) as rn FROM Users ) DELETE FROM DuplicateRows WHERE rn > 1;
虽然这看起来像是从 CTE 删除,但实际上是删除了底层表 Users 对应的数据。
取决于数据库支持情况,SQL Server 和 PostgreSQL 支持较好
性能
看了上面说的优点,你可能会以为CTE总是一次计算,多次复用。但是实际效果可能让你失望。
CTE更像是语法糖,而非性能优化器。和普通SQL一样,使用不当也会带来性能问题。
对于非递归 CTE (Non-Recursive CTEs):
它们通常与使用子查询或派生表在性能上相同。虽然有优点,但是不是性能上的:
-
可读性: 复杂的逻辑可以分解成多个命名步骤,使代码更容易理解。
-
模块化: 同一个 CTE 可以在主查询中多次引用(尽管它通常只执行一次,除非优化器选择重新计算)。
对于递归 CTE (Recursive CTEs):
递归 CTE 是一个强大的功能,但在性能上需要注意。不当的递归条件或大量数据可能导致查询时间过长,甚至耗尽资源。它们通常是解决这类问题的唯一 SQL 方式,除非使用存储过程中的循环。
最大的误解:自动物化
很多人认为 CTE 会像临时表一样将结果集存储起来,并在后续多次引用时直接使用这个存储的结果。
这种方式有个专业名词叫“物化”(materialization),指数据库先运行 CTE、将结果存到临时存储(内存或磁盘),然后重用。
相反,会执行多次的方式在CTE 场景中叫做“内联”(inline);
事实是在大多数主流数据库中,非递归 CTE 通常不会自动实现。优化器会将 CTE 的定义合并到主查询中。这意味着如果一个 CTE 被引用了多次,优化器可能会选择:
-
重新计算:
如果 CTE 被引用多次,数据库可能多次执行其内部逻辑,导致性能浪费(尤其大数据量时)。这在 SQL Server 和早期 MySQL 中特别明显。参考即将死亡的stackoverflow: https://stackoverflow.com/questions/62312318/cte-executed-multiple-times -
计算一次并重用:
现代优化器(如 PostgreSQL 12+ 或 Oracle)有时会自动物化以避免重复计算,但这依赖查询统计、数据分布和配置,不是 100% 可靠。MySQL 和 SQL Server 更保守,不会默认缓存。
PostgreSQL (12+) 可以用
WITH ... AS MATERIALIZED强制物化;NOT MATERIALIZED强制内联。
Oracle (19c+)用/*+ MATERIALIZE */或/*+ INLINE */进行提示。
虽然 CTE 提高了可读性,但它只是将逻辑前移了。如果 CTE 内部包含了非常耗时的操作(如全表扫描、复杂的连接、大量计算),那么主查询的性能依然会很差。
要确保 CTE 的定义尽可能高效地返回所需的数据。如果可能,通过 WHERE 子句或 JOIN 条件尽早过滤数据。
所以,查 EXPLAIN 验证执行计划 —— 这是 CTE 性能的唯一真相。
递归CTE例子
下面我们跑一遍在 PostgreSQL 里执行的示例:
包括:
- 创建层级表(树结构)
- 插入测试数据(模拟类目树 / 部门树)
- 使用 递归 CTE 查询所有子节点、所有父节点
创建层级表
CREATE TABLE category ( id SERIAL PRIMARY KEY, name TEXT NOT NULL, parent_id INT REFERENCES category(id) );
插入层级数据(模拟 3 层树)
INSERT INTO category (id, name, parent_id) VALUES (1, '电子产品', NULL), (2, '手机', 1), (3, '安卓手机', 2), (4, '苹果手机', 2), (5, '电脑', 1), (6, '笔记本电脑', 5), (7, '台式机', 5);
使用CTE
咱们看看插入的数据是啥样的(带缩进)
WITH RECURSIVE tree AS ( SELECT id, name, parent_id, 1 AS level, name AS path FROM category WHERE parent_id IS NULL UNION ALL SELECT c.id, c.name, c.parent_id, t.level + 1 AS level, t.path || ' > ' || c.name FROM category c JOIN tree t ON c.parent_id = t.id ) SELECT id, repeat(' ', level - 1) || name AS display_name, path FROM tree ORDER BY path;

查询 手机(id=2) 下的所有子类目:安卓、苹果
WITH RECURSIVE sub_tree AS ( -- 起点 SELECT id, name, parent_id FROM category WHERE id = 2 UNION ALL -- 向下递归 SELECT c.id, c.name, c.parent_id FROM category c JOIN sub_tree st ON c.parent_id = st.id ) SELECT * FROM sub_tree;
查询 笔记本电脑(id=6) 的所有上级:
WITH RECURSIVE parents AS ( -- 起点 SELECT id, name, parent_id FROM category WHERE id = 6 UNION ALL -- 向上递归到根节点 SELECT c.id, c.name, c.parent_id FROM category c JOIN parents p ON c.id = p.parent_id ) SELECT * FROM parents;
查询所有节点,并附带层级深度(level)
WITH RECURSIVE tree AS ( SELECT id, name, parent_id, 1 AS level FROM category WHERE parent_id IS NULL -- 从根节点开始 UNION ALL SELECT c.id, c.name, c.parent_id, t.level + 1 FROM category c JOIN tree t ON c.parent_id = t.id ) SELECT * FROM tree ORDER BY level, id;
