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title: "横向派生表 - OceanBase 数据库 V4.5.0 | OceanBase 文档中心"
description: 横向派生表 本文将介绍横向派生表（Lateral Derived Table）的基本概念、使用限制以及提供相关示例。 横向派生表简介 派生表（Derived Table）是一个在 FROM 子句中使用的子查询，这个子查询产生的结果集临时作为一个表在外层查询中使用。派生表通常用于分组和聚合数据，或者创建满足特定条件的数…
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文档反馈![](https://mdn.alipayobjects.com/huamei_22khvb/afts/img/A*P8CuR4UJ_FkAAAAAAAAAAAAADiGDAQ/original) OceanBase 数据库分布式版 - V 4.5.0

# 横向派生表

更新时间：2026-04-02 09:54:30

[编辑](https://github.com/oceanbase/oceanbase-doc/edit/V4.5.0/zh-CN/300.develop/100.application-development-of-mysql-mode/500.read-data-of-mysql-mode/200.multi-table-join-query-of-mysql-mode/600.lateral-derived-tables-of-mysql-develop.md)  

本文将介绍横向派生表（Lateral Derived Table）的基本概念、使用限制以及提供相关示例。

## 横向派生表简介

派生表（Derived Table）是一个在 `FROM` 子句中使用的子查询，这个子查询产生的结果集临时作为一个表在外层查询中使用。派生表通常用于分组和聚合数据，或者创建满足特定条件的数据集，以便在主查询中进一步使用。

而横向派生表（Lateral Derived Table），则是一种特殊类型的派生表，它使用 `LATERAL` 关键字可以用来指定一个派生表，使其能够引用同一个 `FROM` 子句中先前定义的其他表或派生表的字段。这使得派生表中的子查询可以依赖于在同一 `FROM` 子句中定义的表，从而访问这些表的列值。

横向派生表的主要特点是它们可以引用在它们之前在 `FROM` 子句中定义的表的列，普通派生表不具备这种能力。

## 横向派生表（LATERAL 关键字）使用限制

- `LATERAL` 关键字必须使用在 `FROM` 子句中，它可以位于用逗号分隔的表列表中，或者是连接表达式中（如 `JOIN`、`INNER JOIN`、`CROSS JOIN`、`LEFT [OUTER] JOIN`、`RIGHT [OUTER] JOIN`）。
 - 当 `LATERAL` 位于 `JOIN` 语句中并引用左侧表的字段时，允许的连接类型包括 `INNER JOIN`、`CROSS JOIN` 和 `LEFT [OUTER] JOIN`。
 - 若 `LATERAL` 位于 `JOIN` 语句中并引用右侧表的字段时，合法的连接操作为 `INNER JOIN`、`CROSS JOIN` 和 `RIGHT [OUTER] JOIN`。
 - 在横向派生表中引用聚合函数时，该聚合函数不能直接依赖于包含横向派生表的 `FROM` 子句所在的外部查询。即横向派生表内部不能使用聚合函数直接引用外部查询结果。

## 使用 LATERAL 关键字用法

```sql
SELECT select_list
FROM table_name1,
LATERAL (SELECT select_list
         FROM table_name2
         WHERE table_name2.col_name = table_name1.col_name) AS lateral_derived_table_name
[...];

```

**参数解释：**

| **参数** | **说明** |
| --- | --- |
| select_list | 要检索的列的列表，可以是列名、表达式、聚合函数等。可以使用逗号分隔多个列。 |
| table_name1 | 要查询的主表。 |
| LATERAL | 用于指定一个横向关联子查询（横向派生表）。 |
| table_name2 | 从表，在 `LATERAL` 子查询中被引用，用于为每行 `table_name1` 数据提供相关的附加信息。 |
| lateral_derived_table_name | 从表别名，用于后续查询引用。 |
| [...] | 可选查询子句，例如 `WHERE` 子句等。 |

## 示例

### 创建测试表并添加测试数据

1. 创建表 `students`。

   ```sql
   CREATE TABLE students (
     id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
     name VARCHAR(50) NOT NULL,
     age INT
   );

   ```
 2. 向表 `students` 中插入 3 条数据。

   ```sql
   INSERT INTO students (name, age)
     VALUES ('name1', 20),
     ('name2', 22),
     ('name3', 21);

   ```
 3. 创建表 `scores`。

   ```sql
   CREATE TABLE scores (
     id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
     student_id INT,
     subject VARCHAR(50) NOT NULL,
     score DECIMAL(5, 2),
     FOREIGN KEY (student_id) REFERENCES students(id)
   );

   ```
 4. 向表 `scores` 中插入 9 条数据。

   ```sql
   INSERT INTO scores (student_id, subject, score)
     VALUES (1, 'A', 86.5),
     (1, 'B', 90.0),
     (1, 'C', 91.5),
     (2, 'A', 86.0),
     (2, 'B', 92.0),
     (2, 'C', 89.5),
     (3, 'A', 93.0),
     (3, 'B', 92.5),
     (3, 'C', 85.0);

   ```

### 查询测试数据

从 `students` 和 `scores` 两个表中获取每个学生的姓名、平均分以及最高分。

Q1：使用多个子查询获取需求数据。对 `scores` 表进行了两次独立的分组聚合操作，扫描 `scores` 表两次分别计算平均分和最高分。然后通过 `WHERE` 子句将结果与 `students` 表进行连接。

```sql
SELECT st.name, sc.avg_score, scs.max_score
FROM students st,
  (SELECT student_id, AVG(score) avg_score
   FROM scores
   GROUP BY student_id) sc,
   (SELECT student_id, MAX(score) max_score
   FROM scores
   GROUP BY student_id) scs
WHERE sc.student_id = st.id
AND scs.student_id = st.id;

```

返回结果如下：

```shell
+-------+-----------+-----------+
| name  | avg_score | max_score |
+-------+-----------+-----------+
| name1 | 89.333333 |     91.50 |
| name2 | 89.166667 |     92.00 |
| name3 | 90.166667 |     93.00 |
+-------+-----------+-----------+
3 rows in set

```

Q2：使用 `LATERAL` 关键字获取需求数据。使用 `LATERAL` 关键字（横向派生表），在一行 SQL 语句中同时计算每个学生的平均分和最高分，并且仅针对每个学生 `ID` 扫描一次 `scores` 表。

```sql
SELECT st.name, ld_tbl.avg_score, ld_tbl.max_score
FROM students st,
  LATERAL (SELECT AVG(score) avg_score, MAX(score) max_score
           FROM scores sc
           WHERE sc.student_id = st.id) ld_tbl;

```

返回结果如下：

```

Q2 相比 Q1，在处理大型数据集时可能会有更高的性能，因为它避免了对 `scores` 表的重复扫描。Q2 的写法更为清晰和紧凑，易于理解和维护。

## 相关文档

- [SELECT](https://www.oceanbase.com/docs/common-oceanbase-database-cn-1000000004480787)
 - [查询中使用聚合函数](https://www.oceanbase.com/docs/common-oceanbase-database-cn-1000000004476566)

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