PostgreSQL Performance & Query Optimization · Aula

Otimizando junções LATERAL e buscas correlacionadas

Aula 4 de 413 etapas

Otimizando junções LATERAL e buscas correlacionadas é uma aula grátis de PostgreSQL Performance & Query Optimization no CoddyKit. Esta é a aula 4 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de PostgreSQL Performance & Query Optimization, e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de PostgreSQL Performance & Query Optimization inclui 4 aulas no total.

Partes desta aula ainda não foram traduzidas e aparecem em inglês.

What is a LATERAL Join?

A LATERAL join lets a subquery in the FROM clause reference columns from tables listed before it. Without LATERAL, a subquery in FROM cannot see the outer rows.

The Problem It Solves

Suppose you want, for each customer, their three most recent orders. A plain join cannot easily limit rows per customer. LATERAL evaluates the subquery once per outer row, so a per-row LIMIT works.

Basic Syntax

Place LATERAL before the subquery and reference the outer table inside it.

SELECT c.name, o.id, o.total
FROM customers c
CROSS JOIN LATERAL (
  SELECT id, total
  FROM orders
  WHERE orders.customer_id = c.id
  ORDER BY created_at DESC
  LIMIT 3
) o;

LEFT JOIN LATERAL

Use LEFT JOIN LATERAL ... ON true when you still want outer rows that have no matching subquery results, such as customers with no orders.

SELECT c.name, o.id
FROM customers c
LEFT JOIN LATERAL (
  SELECT id FROM orders
  WHERE orders.customer_id = c.id
  ORDER BY created_at DESC LIMIT 1
) o ON true;

LATERAL vs Correlated Subquery

A correlated subquery in the SELECT list can only return one column per row. LATERAL can return multiple columns and multiple rows, making it far more flexible.

Indexing for LATERAL

Because the subquery runs once per outer row, the inner filter and sort must be index-backed. Create a composite index matching the WHERE and ORDER BY columns.

CREATE INDEX idx_orders_cust_created
ON orders (customer_id, created_at DESC);

Reading the Plan

A well-optimized LATERAL shows a Nested Loop with an Index Scan on the inner side. If you see a Seq Scan inside the loop, the supporting index is missing.

EXPLAIN ANALYZE
SELECT c.name, o.id
FROM customers c
CROSS JOIN LATERAL (
  SELECT id FROM orders
  WHERE orders.customer_id = c.id
  ORDER BY created_at DESC LIMIT 3
) o;

LATERAL with Set-Returning Functions

LATERAL also works with functions like unnest or jsonb_array_elements, expanding array columns per row.

SELECT p.id, tag
FROM products p
CROSS JOIN LATERAL unnest(p.tags) AS tag;

Top-N Per Group Pattern

The most common use of LATERAL is the top-N-per-group query. It is usually faster than window-function approaches when N is small and an index supports the order.

When to Avoid LATERAL

If the outer table is huge and the inner subquery has no supporting index, running it millions of times is slow. In that case a window function or a single aggregated join may win. Always measure both.

Passing Computed Values Forward

LATERAL can also compute an intermediate value and reuse it in later expressions, avoiding repeating the same calculation. Each LATERAL block sees the columns produced before it.

SELECT o.id, m.margin
FROM orders o
CROSS JOIN LATERAL (
  SELECT o.total - o.cost AS margin
) m
WHERE m.margin > 0;

Quick Check

Test your LATERAL knowledge.

Responda na aula interativa

Recap

You learned LATERAL joins:

They let a FROM-clause subquery see earlier tables' columns
Perfect for top-N-per-group and per-row lookups
Use LEFT JOIN LATERAL ... ON true to keep unmatched outer rows
Back the inner filter and sort with a composite index
Confirm a Nested Loop + Index Scan in the plan

Grátis para começar

Aprenda SQL com um tutor de IA — grátis

Escreva e execute código real no seu navegador, obtenha ajuda instantânea de um tutor de IA 24/7 e continue de onde parou na web ou no app.

Cursos: 22
Aulas: 88

Começar a aprender grátis Ver o curso completo

Perguntas Frequentes

A aula “Otimizando junções LATERAL e buscas correlacionadas” é grátis?

Sim — o texto completo de “Otimizando junções LATERAL e buscas correlacionadas” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de PostgreSQL Performance & Query Optimization, atualize para CoddyKit PRO. O curso de PostgreSQL Performance & Query Optimization inclui 4 aulas no total.

O que vou aprender em “Otimizando junções LATERAL e buscas correlacionadas”?

Aprenda como as junções LATERAL permitem que uma subconsulta faça referência a colunas de tabelas anteriores e como usá-las para substituir subconsultas correlacionadas lentas por buscas eficientes p… Você pratica PostgreSQL Performance & Query Optimization com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.

Preciso ter experiência prévia para começar PostgreSQL Performance & Query Optimization?

Nenhuma experiência prévia é necessária. PostgreSQL Performance & Query Optimization no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 4 de 4.

Quanto tempo leva a aula “Otimizando junções LATERAL e buscas correlacionadas”?

A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.

Posso escrever e executar código nesta aula de PostgreSQL Performance & Query Optimization?

Sim. Cada aula de PostgreSQL Performance & Query Optimization inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.

Todas as aulas deste curso

Entendendo os algoritmos de junção
Reescrevendo junções complexas
Subconsulta versus CTE versus junções
Otimizando junções LATERAL e buscas correlacionadas

← Voltar para PostgreSQL Performance & Query Optimization