Select from Table1,Table2和 Select Table1 Left join Table2有什么不同呢?
我是菜鸟，大家别笑我
14 个解决方案
#1
declare @a table(a int,b int)
declare @b table(a int,b int)
insert @a values(1,1)
insert @a values(2,2)
insert @b values(1,1)
insert @b values(3,3)
--左:
select * from @a Aa left join @b Bb on Aa.a=Bb.a
--右：
select * from @a Aa right join @b Bb on Aa.a=Bb.a
--内
select * from @a Aa join @b Bb on Aa.a=Bb.a
--外：
select * from @a Aa full join @b Bb on Aa.a=Bb.a
--完全
select * from @a,@b
cross join 是笛卡儿乘积 就是一张表的行数乘以另一张表的行数
left join 第一张表的连接列在第二张表中没有匹配是,第二张表中的值返回null
right join 第二张表的连接列在第一张表中没有匹配是,第一张表中的值返回null
full join 返回两张表中的行 left join+right join
inner join 只返回两张表连接列的匹配项
Select from Table1,Table2是cross join
Select Table1 Left join Table2
declare @b table(a int,b int)
insert @a values(1,1)
insert @a values(2,2)
insert @b values(1,1)
insert @b values(3,3)
--左:
select * from @a Aa left join @b Bb on Aa.a=Bb.a
--右：
select * from @a Aa right join @b Bb on Aa.a=Bb.a
--内
select * from @a Aa join @b Bb on Aa.a=Bb.a
--外：
select * from @a Aa full join @b Bb on Aa.a=Bb.a
--完全
select * from @a,@b
cross join 是笛卡儿乘积 就是一张表的行数乘以另一张表的行数
left join 第一张表的连接列在第二张表中没有匹配是,第二张表中的值返回null
right join 第二张表的连接列在第一张表中没有匹配是,第一张表中的值返回null
full join 返回两张表中的行 left join+right join
inner join 只返回两张表连接列的匹配项
Select from Table1,Table2是cross join
Select Table1 Left join Table2
#2
当然不同
Select from Table1,Table2 同于 Select from Table1 inner join Table2
Select from Table1,Table2 同于 Select from Table1 inner join Table2
#3
外联接。外联接可以是左向外联接、右向外联接或完整外部联接。
在 FROM 子句中指定外联接时，可以由下列几组关键字中的一组指定：
LEFT JOIN 或 LEFT OUTER JOIN。
左向外联接的结果集包括 LEFT OUTER 子句中指定的左表的所有行，而不仅仅是联接列所匹配的行。如果左表的某行在右表中没有匹配行，则在相关联的结果集行中右表的所有选择列表列均为空值。
RIGHT JOIN 或 RIGHT OUTER JOIN。
右向外联接是左向外联接的反向联接。将返回右表的所有行。如果右表的某行在左表中没有匹配行，则将为左表返回空值。
FULL JOIN 或 FULL OUTER JOIN。
完整外部联接返回左表和右表中的所有行。当某行在另一个表中没有匹配行时，则另一个表的选择列表列包含空值。如果表之间有匹配行，则整个结果集行包含基表的数据值。
仅当至少有一个同属于两表的行符合联接条件时，内联接才返回行。内联接消除与另一个表中的任何行不匹配的行。而外联接会返回 FROM 子句中提到的至少一个表或视图的所有行，只要这些行符合任何 WHERE 或 HAVING 搜索条件。将检索通过左向外联接引用的左表的所有行，以及通过右向外联接引用的右表的所有行。完整外部联接中两个表的所有行都将返回。
Microsoft® SQL Server™ 2000 对在 FROM 子句中指定的外联接使用以下 SQL-92 关键字：
LEFT OUTER JOIN 或 LEFT JOIN
RIGHT OUTER JOIN 或 RIGHT JOIN
FULL OUTER JOIN 或 FULL JOIN
SQL Server 支持 SQL-92 外联接语法，以及在 WHERE 子句中使用 *= 和 =* 运算符指定外联接的旧式语法。由于 SQL-92 语法不容易产生歧义，而旧式 Transact-SQL 外联接有时会产生歧义，因此建议使用 SQL-92 语法。
使用左向外联接
假设在 city 列上联接 authors 表和 publishers 表。结果只显示在出版商所在城市居住的作者（本例中为 Abraham Bennet 和 Cheryl Carson）。
若要在结果中包括所有的作者，而不管出版商是否住在同一个城市，请使用 SQL-92 左向外联接。下面是 Transact-SQL 左向外联接的查询和结果：
USE pubs
SELECT a.au_fname, a.au_lname, p.pub_name
FROM authors a LEFT OUTER JOIN publishers p
ON a.city = p.city
ORDER BY p.pub_name ASC, a.au_lname ASC, a.au_fname ASC
下面是结果集：
au_fname au_lname pub_name
-------------------- ------------------------------ -----------------
Reginald Blotchet-Halls NULL
Michel DeFrance NULL
Innes del Castillo NULL
Ann Dull NULL
Marjorie Green NULL
Morningstar Greene NULL
Burt Gringlesby NULL
Sheryl Hunter NULL
Livia Karsen NULL
Charlene Locksley NULL
Stearns MacFeather NULL
Heather McBadden NULL
Michael O'Leary NULL
Sylvia Panteley NULL
Albert Ringer NULL
Anne Ringer NULL
Meander Smith NULL
Dean Straight NULL
Dirk Stringer NULL
Johnson White NULL
Akiko Yokomoto NULL
Abraham Bennet Algodata Infosystems
Cheryl Carson Algodata Infosystems
(23 row(s) affected)
不管是否与 publishers 表中的 city 列匹配，LEFT OUTER JOIN 均会在结果中包含 authors 表的所有行。注意：结果中所列的大多数作者都没有相匹配的数据,因此，这些行的 pub_name 列包含空值。
使用右向外联接
假设在 city 列上联接 authors 表和 publishers 表。结果只显示在出版商所在城市居住的作者（本例中为 Abraham Bennet 和 Cheryl Carson）。SQL-92 右向外联接运算符 RIGHT OUTER JOIN 指明：不管第一个表中是否有匹配的数据，结果将包含第二个表中的所有行。
若要在结果中包括所有的出版商，而不管城市中是否还有出版商居住，请使用 SQL-92 右向外联接。下面是 Transact-SQL 右向外联接的查询和结果：
USE pubs
SELECT a.au_fname, a.au_lname, p.pub_name
FROM authors AS a RIGHT OUTER JOIN publishers AS p
ON a.city = p.city
ORDER BY p.pub_name ASC, a.au_lname ASC, a.au_fname ASC
下面是结果集：
au_fname au_lname pub_name
-------------------- ------------------------ --------------------
Abraham Bennet Algodata Infosystems
Cheryl Carson Algodata Infosystems
NULL NULL Binnet & Hardley
NULL NULL Five Lakes Publishing
NULL NULL GGG&G
NULL NULL Lucerne Publishing
NULL NULL New Moon Books
NULL NULL Ramona Publishers
NULL NULL Scootney Books
(9 row(s) affected)
使用谓词（如将联接与常量比较）可以进一步限制外联接。下例包含相同的右向外联接，但消除销售量低于 50 本的书籍的书名：
USE pubs
SELECT s.stor_id, s.qty, t.title
FROM sales s RIGHT OUTER JOIN titles t
ON s.title_id = t.title_id
AND s.qty > 50
ORDER BY s.stor_id ASC
下面是结果集：
stor_id qty title
------- ------ ---------------------------------------------------------
(null) (null) But Is It User Friendly?
(null) (null) Computer Phobic AND Non-Phobic Individuals: Behavior
Variations
(null) (null) Cooking with Computers: Surreptitious Balance Sheets
(null) (null) Emotional Security: A New Algorithm
(null) (null) Fifty Years in Buckingham Palace Kitchens
7066 75 Is Anger the Enemy?
(null) (null) Life Without Fear
(null) (null) Net Etiquette
(null) (null) Onions, Leeks, and Garlic: Cooking Secrets of the
Mediterranean
(null) (null) Prolonged Data Deprivation: Four Case Studies
(null) (null) Secrets of Silicon Valley
(null) (null) Silicon Valley Gastronomic Treats
(null) (null) Straight Talk About Computers
(null) (null) Sushi, Anyone?
(null) (null) The Busy Executive's Database Guide
(null) (null) The Gourmet Microwave
(null) (null) The Psychology of Computer Cooking
(null) (null) You Can Combat Computer Stress!
(18 row(s) affected)
有关谓词的更多信息，请参见 WHERE。
使用完整外部联接
若要通过在联接结果中包括不匹配的行保留不匹配信息，请使用完整外部联接。Microsoft® SQL Server™ 2000 提供完整外部联接运算符 FULL OUTER JOIN，不管另一个表是否有匹配的值，此运算符都包括两个表中的所有行。
假设在 city 列上联接 authors 表和 publishers 表。结果只显示在出版商所在城市居住的作者（本例中为 Abraham Bennet 和 Cheryl Carson）。SQL-92 FULL OUTER JOIN 运算符指明：不管表中是否有匹配的数据，结果将包括两个表中的所有行。
若要在结果中包括所有作者和出版商，而不管城市中是否有出版商或者出版商是否住在同一个城市，请使用完整外部联接。下面是 Transact-SQL 完整外部联接的查询和结果：
USE pubs
SELECT a.au_fname, a.au_lname, p.pub_name
FROM authors a FULL OUTER JOIN publishers p
ON a.city = p.city
ORDER BY p.pub_name ASC, a.au_lname ASC, a.au_fname ASC
下面是结果集：
au_fname au_lname pub_name
-------------------- ---------------------------- --------------------
Reginald Blotchet-Halls NULL
Michel DeFrance NULL
Innes del Castillo NULL
Ann Dull NULL
Marjorie Green NULL
Morningstar Greene NULL
Burt Gringlesby NULL
Sheryl Hunter NULL
Livia Karsen NULL
Charlene Locksley NULL
Stearns MacFeather NULL
Heather McBadden NULL
Michael O'Leary NULL
Sylvia Panteley NULL
Albert Ringer NULL
Anne Ringer NULL
Meander Smith NULL
Dean Straight NULL
Dirk Stringer NULL
Johnson White NULL
Akiko Yokomoto NULL
Abraham Bennet Algodata Infosystems
Cheryl Carson Algodata Infosystems
NULL NULL Binnet & Hardley
NULL NULL Five Lakes Publishing
NULL NULL GGG&G
NULL NULL Lucerne Publishing
NULL NULL New Moon Books
NULL NULL Ramona Publishers
NULL NULL Scootney Books
(30 row(s) affected)
在 FROM 子句中指定外联接时，可以由下列几组关键字中的一组指定：
LEFT JOIN 或 LEFT OUTER JOIN。
左向外联接的结果集包括 LEFT OUTER 子句中指定的左表的所有行，而不仅仅是联接列所匹配的行。如果左表的某行在右表中没有匹配行，则在相关联的结果集行中右表的所有选择列表列均为空值。
RIGHT JOIN 或 RIGHT OUTER JOIN。
右向外联接是左向外联接的反向联接。将返回右表的所有行。如果右表的某行在左表中没有匹配行，则将为左表返回空值。
FULL JOIN 或 FULL OUTER JOIN。
完整外部联接返回左表和右表中的所有行。当某行在另一个表中没有匹配行时，则另一个表的选择列表列包含空值。如果表之间有匹配行，则整个结果集行包含基表的数据值。
仅当至少有一个同属于两表的行符合联接条件时，内联接才返回行。内联接消除与另一个表中的任何行不匹配的行。而外联接会返回 FROM 子句中提到的至少一个表或视图的所有行，只要这些行符合任何 WHERE 或 HAVING 搜索条件。将检索通过左向外联接引用的左表的所有行，以及通过右向外联接引用的右表的所有行。完整外部联接中两个表的所有行都将返回。
Microsoft® SQL Server™ 2000 对在 FROM 子句中指定的外联接使用以下 SQL-92 关键字：
LEFT OUTER JOIN 或 LEFT JOIN
RIGHT OUTER JOIN 或 RIGHT JOIN
FULL OUTER JOIN 或 FULL JOIN
SQL Server 支持 SQL-92 外联接语法，以及在 WHERE 子句中使用 *= 和 =* 运算符指定外联接的旧式语法。由于 SQL-92 语法不容易产生歧义，而旧式 Transact-SQL 外联接有时会产生歧义，因此建议使用 SQL-92 语法。
使用左向外联接
假设在 city 列上联接 authors 表和 publishers 表。结果只显示在出版商所在城市居住的作者（本例中为 Abraham Bennet 和 Cheryl Carson）。
若要在结果中包括所有的作者，而不管出版商是否住在同一个城市，请使用 SQL-92 左向外联接。下面是 Transact-SQL 左向外联接的查询和结果：
USE pubs
SELECT a.au_fname, a.au_lname, p.pub_name
FROM authors a LEFT OUTER JOIN publishers p
ON a.city = p.city
ORDER BY p.pub_name ASC, a.au_lname ASC, a.au_fname ASC
下面是结果集：
au_fname au_lname pub_name
-------------------- ------------------------------ -----------------
Reginald Blotchet-Halls NULL
Michel DeFrance NULL
Innes del Castillo NULL
Ann Dull NULL
Marjorie Green NULL
Morningstar Greene NULL
Burt Gringlesby NULL
Sheryl Hunter NULL
Livia Karsen NULL
Charlene Locksley NULL
Stearns MacFeather NULL
Heather McBadden NULL
Michael O'Leary NULL
Sylvia Panteley NULL
Albert Ringer NULL
Anne Ringer NULL
Meander Smith NULL
Dean Straight NULL
Dirk Stringer NULL
Johnson White NULL
Akiko Yokomoto NULL
Abraham Bennet Algodata Infosystems
Cheryl Carson Algodata Infosystems
(23 row(s) affected)
不管是否与 publishers 表中的 city 列匹配，LEFT OUTER JOIN 均会在结果中包含 authors 表的所有行。注意：结果中所列的大多数作者都没有相匹配的数据,因此，这些行的 pub_name 列包含空值。
使用右向外联接
假设在 city 列上联接 authors 表和 publishers 表。结果只显示在出版商所在城市居住的作者（本例中为 Abraham Bennet 和 Cheryl Carson）。SQL-92 右向外联接运算符 RIGHT OUTER JOIN 指明：不管第一个表中是否有匹配的数据，结果将包含第二个表中的所有行。
若要在结果中包括所有的出版商，而不管城市中是否还有出版商居住，请使用 SQL-92 右向外联接。下面是 Transact-SQL 右向外联接的查询和结果：
USE pubs
SELECT a.au_fname, a.au_lname, p.pub_name
FROM authors AS a RIGHT OUTER JOIN publishers AS p
ON a.city = p.city
ORDER BY p.pub_name ASC, a.au_lname ASC, a.au_fname ASC
下面是结果集：
au_fname au_lname pub_name
-------------------- ------------------------ --------------------
Abraham Bennet Algodata Infosystems
Cheryl Carson Algodata Infosystems
NULL NULL Binnet & Hardley
NULL NULL Five Lakes Publishing
NULL NULL GGG&G
NULL NULL Lucerne Publishing
NULL NULL New Moon Books
NULL NULL Ramona Publishers
NULL NULL Scootney Books
(9 row(s) affected)
使用谓词（如将联接与常量比较）可以进一步限制外联接。下例包含相同的右向外联接，但消除销售量低于 50 本的书籍的书名：
USE pubs
SELECT s.stor_id, s.qty, t.title
FROM sales s RIGHT OUTER JOIN titles t
ON s.title_id = t.title_id
AND s.qty > 50
ORDER BY s.stor_id ASC
下面是结果集：
stor_id qty title
------- ------ ---------------------------------------------------------
(null) (null) But Is It User Friendly?
(null) (null) Computer Phobic AND Non-Phobic Individuals: Behavior
Variations
(null) (null) Cooking with Computers: Surreptitious Balance Sheets
(null) (null) Emotional Security: A New Algorithm
(null) (null) Fifty Years in Buckingham Palace Kitchens
7066 75 Is Anger the Enemy?
(null) (null) Life Without Fear
(null) (null) Net Etiquette
(null) (null) Onions, Leeks, and Garlic: Cooking Secrets of the
Mediterranean
(null) (null) Prolonged Data Deprivation: Four Case Studies
(null) (null) Secrets of Silicon Valley
(null) (null) Silicon Valley Gastronomic Treats
(null) (null) Straight Talk About Computers
(null) (null) Sushi, Anyone?
(null) (null) The Busy Executive's Database Guide
(null) (null) The Gourmet Microwave
(null) (null) The Psychology of Computer Cooking
(null) (null) You Can Combat Computer Stress!
(18 row(s) affected)
有关谓词的更多信息，请参见 WHERE。
使用完整外部联接
若要通过在联接结果中包括不匹配的行保留不匹配信息，请使用完整外部联接。Microsoft® SQL Server™ 2000 提供完整外部联接运算符 FULL OUTER JOIN，不管另一个表是否有匹配的值，此运算符都包括两个表中的所有行。
假设在 city 列上联接 authors 表和 publishers 表。结果只显示在出版商所在城市居住的作者（本例中为 Abraham Bennet 和 Cheryl Carson）。SQL-92 FULL OUTER JOIN 运算符指明：不管表中是否有匹配的数据，结果将包括两个表中的所有行。
若要在结果中包括所有作者和出版商，而不管城市中是否有出版商或者出版商是否住在同一个城市，请使用完整外部联接。下面是 Transact-SQL 完整外部联接的查询和结果：
USE pubs
SELECT a.au_fname, a.au_lname, p.pub_name
FROM authors a FULL OUTER JOIN publishers p
ON a.city = p.city
ORDER BY p.pub_name ASC, a.au_lname ASC, a.au_fname ASC
下面是结果集：
au_fname au_lname pub_name
-------------------- ---------------------------- --------------------
Reginald Blotchet-Halls NULL
Michel DeFrance NULL
Innes del Castillo NULL
Ann Dull NULL
Marjorie Green NULL
Morningstar Greene NULL
Burt Gringlesby NULL
Sheryl Hunter NULL
Livia Karsen NULL
Charlene Locksley NULL
Stearns MacFeather NULL
Heather McBadden NULL
Michael O'Leary NULL
Sylvia Panteley NULL
Albert Ringer NULL
Anne Ringer NULL
Meander Smith NULL
Dean Straight NULL
Dirk Stringer NULL
Johnson White NULL
Akiko Yokomoto NULL
Abraham Bennet Algodata Infosystems
Cheryl Carson Algodata Infosystems
NULL NULL Binnet & Hardley
NULL NULL Five Lakes Publishing
NULL NULL GGG&G
NULL NULL Lucerne Publishing
NULL NULL New Moon Books
NULL NULL Ramona Publishers
NULL NULL Scootney Books
(30 row(s) affected)
#4
Select from Table1,Table2
等与 Select from Table1 cross join Table2
Select from Table1,Table2 where Table1.a=Table2.b
等与 Select from Table1 inner join Table2 on Table1.a=Table2.b
等与 Select from Table1 cross join Table2
Select from Table1,Table2 where Table1.a=Table2.b
等与 Select from Table1 inner join Table2 on Table1.a=Table2.b
#5
还有一个问题就是
通常来说我用
Select from Table1,Table2 Where Table1.Field1=Table1.Field2
效率高呢
还是用
Select from Table1 left join Table2 on Table1.Field1=Table2.Filed2
效率高呢？
通常来说我用
Select from Table1,Table2 Where Table1.Field1=Table1.Field2
效率高呢
还是用
Select from Table1 left join Table2 on Table1.Field1=Table2.Filed2
效率高呢？
#6
建议用: table1 inner join table2
#7
还有一个问题就是
通常来说我用
Select from Table1,Table2 Where Table1.Field1=Table1.Field2
效率高呢
还是用
Select from Table1 left join Table2 on Table1.Field1=Table2.Filed2
效率高呢？
一般情况下是第二个效率高.
建议用join
通常来说我用
Select from Table1,Table2 Where Table1.Field1=Table1.Field2
效率高呢
还是用
Select from Table1 left join Table2 on Table1.Field1=Table2.Filed2
效率高呢？
一般情况下是第二个效率高.
建议用join
#8
楼主参考一下:
如何让你的SQL运行得更快
---- 人们在使用SQL时往往会陷入一个误区，即太关注于所得的结果是否正确，而忽略
了不同的实现方法之间可能存在的性能差异，这种性能差异在大型的或是复杂的数据库
环境中（如联机事务处理OLTP或决策支持系统DSS）中表现得尤为明显。笔者在工作实践
中发现，不良的SQL往往来自于不恰当的索引设计、不充份的连接条件和不可优化的whe
re子句。在对它们进行适当的优化后，其运行速度有了明显地提高！下面我将从这三个
方面分别进行总结：
---- 为了更直观地说明问题，所有实例中的SQL运行时间均经过测试，不超过１秒的均
表示为（< 1秒）。
---- 测试环境--
---- 主机：HP LH II
---- 主频：330MHZ
---- 内存：128兆
---- 操作系统：Operserver5.0.4
----数据库：Sybase11.0.3
一、不合理的索引设计
----例：表record有620000行，试看在不同的索引下，下面几个 SQL的运行情况：
---- 1.在date上建有一非个群集索引
select count(*) from record where date >
'19991201' and date < '19991214'and amount >
2000 (25秒)
select date,sum(amount) from record group by date
(55秒)
select count(*) from record where date >
'19990901' and place in ('BJ','SH') (27秒)
---- 分析：
----date上有大量的重复值，在非群集索引下，数据在物理上随机存放在数据页上，在
范围查找时，必须执行一次表扫描才能找到这一范围内的全部行。
---- 2.在date上的一个群集索引
select count(*) from record where date >
'19991201' and date < '19991214' and amount >
2000 （14秒）
select date,sum(amount) from record group by date
（28秒）
select count(*) from record where date >
'19990901' and place in ('BJ','SH')（14秒）
---- 分析：
---- 在群集索引下，数据在物理上按顺序在数据页上，重复值也排列在一起，因而在范
围查找时，可以先找到这个范围的起末点，且只在这个范围内扫描数据页，避免了大范
围扫描，提高了查询速度。
---- 3.在place，date，amount上的组合索引
select count(*) from record where date >
'19991201' and date < '19991214' and amount >
2000 （26秒）
select date,sum(amount) from record group by date
（27秒）
select count(*) from record where date >
'19990901' and place in ('BJ', 'SH')（< 1秒）
---- 分析：
---- 这是一个不很合理的组合索引，因为它的前导列是place，第一和第二条SQL没有引
用place，因此也没有利用上索引；第三个SQL使用了place，且引用的所有列都包含在组
合索引中，形成了索引覆盖，所以它的速度是非常快的。
---- 4.在date，place，amount上的组合索引
select count(*) from record where date >
'19991201' and date < '19991214' and amount >
2000(< 1秒)
select date,sum(amount) from record group by date
（11秒）
select count(*) from record where date >
'19990901' and place in ('BJ','SH')（< 1秒）
---- 分析：
---- 这是一个合理的组合索引。它将date作为前导列，使每个SQL都可以利用索引，并
且在第一和第三个SQL中形成了索引覆盖，因而性能达到了最优。
---- 5.总结：
---- 缺省情况下建立的索引是非群集索引，但有时它并不是最佳的；合理的索引设计要
建立在对各种查询的分析和预测上。一般来说：
---- ①.有大量重复值、且经常有范围查询
（between, >,< ，>=,< =）和order by
、group by发生的列，可考虑建立群集索引；
---- ②.经常同时存取多列，且每列都含有重复值可考虑建立组合索引；
---- ③.组合索引要尽量使关键查询形成索引覆盖，其前导列一定是使用最频繁的列。
二、不充份的连接条件：
---- 例：表card有7896行，在card_no上有一个非聚集索引，表account有191122行，在
account_no上有一个非聚集索引，试看在不同的表连接条件下，两个SQL的执行情况：
select sum(a.amount) from account a,
card b where a.card_no = b.card_no（20秒）
---- 将SQL改为：
select sum(a.amount) from account a,
card b where a.card_no = b.card_no and a.
account_no=b.account_no（< 1秒）
---- 分析：
---- 在第一个连接条件下，最佳查询方案是将account作外层表，card作内层表，利用
card上的索引，其I/O次数可由以下公式估算为：
---- 外层表account上的22541页+（外层表account的191122行*内层表card上对应外层
表第一行所要查找的3页）=595907次I/O
---- 在第二个连接条件下，最佳查询方案是将card作外层表，account作内层表，利用
account上的索引，其I/O次数可由以下公式估算为：
---- 外层表card上的1944页+（外层表card的7896行*内层表account上对应外层表每一
行所要查找的4页）= 33528次I/O
---- 可见，只有充份的连接条件，真正的最佳方案才会被执行。
---- 总结：
---- 1.多表操作在被实际执行前，查询优化器会根据连接条件，列出几组可能的连接方
案并从中找出系统开销最小的最佳方案。连接条件要充份考虑带有索引的表、行数多的
表；内外表的选择可由公式：外层表中的匹配行数*内层表中每一次查找的次数确定，乘
积最小为最佳方案。
---- 2.查看执行方案的方法-- 用set showplanon，打开showplan选项，就可以看到连
接顺序、使用何种索引的信息；想看更详细的信息，需用sa角色执行dbcc(3604,310,30
2)。
三、不可优化的where子句
---- 1.例：下列SQL条件语句中的列都建有恰当的索引，但执行速度却非常慢：
select * from record where
substring(card_no,1,4)='5378'(13秒)
select * from record where
amount/30< 1000（11秒）
select * from record where
convert(char(10),date,112)='19991201'（10秒）
---- 分析：
---- where子句中对列的任何操作结果都是在SQL运行时逐列计算得到的，因此它不得不
进行表搜索，而没有使用该列上面的索引；如果这些结果在查询编译时就能得到，那么
就可以被SQL优化器优化，使用索引，避免表搜索，因此将SQL重写成下面这样：
select * from record where card_no like
'5378%'（< 1秒）
select * from record where amount
< 1000*30（< 1秒）
select * from record where date= '1999/12/01'
（< 1秒）
---- 你会发现SQL明显快起来！
---- 2.例：表stuff有200000行，id_no上有非群集索引，请看下面这个SQL：
select count(*) from stuff where id_no in('0','1')
（23秒）
---- 分析：
---- where条件中的'in'在逻辑上相当于'or'，所以语法分析器会将in ('0','1')转化
为id_no ='0' or id_no='1'来执行。我们期望它会根据每个or子句分别查找，再将结果
相加，这样可以利用id_no上的索引；但实际上（根据showplan）,它却采用了"OR策略"
，即先取出满足每个or子句的行，存入临时数据库的工作表中，再建立唯一索引以去掉
重复行，最后从这个临时表中计算结果。因此，实际过程没有利用id_no上索引，并且完
成时间还要受tempdb数据库性能的影响。
---- 实践证明，表的行数越多，工作表的性能就越差，当stuff有620000行时，执行时
间竟达到220秒！还不如将or子句分开：
select count(*) from stuff where id_no='0'
select count(*) from stuff where id_no='1'
---- 得到两个结果，再作一次加法合算。因为每句都使用了索引，执行时间只有3秒，
在620000行下，时间也只有4秒。或者，用更好的方法，写一个简单的存储过程：
create proc count_stuff as
declare @a int
declare @b int
declare @c int
declare @d char(10)
begin
select @a=count(*) from stuff where id_no='0'
select @b=count(*) from stuff where id_no='1'
end
select @c=@a+@b
select @d=convert(char(10),@c)
print @d
---- 直接算出结果，执行时间同上面一样快！
---- 总结：
---- 可见，所谓优化即where子句利用了索引，不可优化即发生了表扫描或额外开销。
---- 1.任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时
要尽可能将操作移至等号右边。
---- 2.in、or子句常会使用工作表，使索引失效；如果不产生大量重复值，可以考虑把
子句拆开；拆开的子句中应该包含索引。
---- 3.要善于使用存储过程，它使SQL变得更加灵活和高效。
---- 从以上这些例子可以看出，SQL优化的实质就是在结果正确的前提下，用优化器可
以识别的语句，充份利用索引，减少表扫描的I/O次数，尽量避免表搜索的发生。其实S
QL的性能优化是一个复杂的过程，上述这些只是在应用层次的一种体现，深入研究还会
涉及数据库层的资源配置、网络层的流量控制以及操作系统层的总体设计。
如何让你的SQL运行得更快
---- 人们在使用SQL时往往会陷入一个误区，即太关注于所得的结果是否正确，而忽略
了不同的实现方法之间可能存在的性能差异，这种性能差异在大型的或是复杂的数据库
环境中（如联机事务处理OLTP或决策支持系统DSS）中表现得尤为明显。笔者在工作实践
中发现，不良的SQL往往来自于不恰当的索引设计、不充份的连接条件和不可优化的whe
re子句。在对它们进行适当的优化后，其运行速度有了明显地提高！下面我将从这三个
方面分别进行总结：
---- 为了更直观地说明问题，所有实例中的SQL运行时间均经过测试，不超过１秒的均
表示为（< 1秒）。
---- 测试环境--
---- 主机：HP LH II
---- 主频：330MHZ
---- 内存：128兆
---- 操作系统：Operserver5.0.4
----数据库：Sybase11.0.3
一、不合理的索引设计
----例：表record有620000行，试看在不同的索引下，下面几个 SQL的运行情况：
---- 1.在date上建有一非个群集索引
select count(*) from record where date >
'19991201' and date < '19991214'and amount >
2000 (25秒)
select date,sum(amount) from record group by date
(55秒)
select count(*) from record where date >
'19990901' and place in ('BJ','SH') (27秒)
---- 分析：
----date上有大量的重复值，在非群集索引下，数据在物理上随机存放在数据页上，在
范围查找时，必须执行一次表扫描才能找到这一范围内的全部行。
---- 2.在date上的一个群集索引
select count(*) from record where date >
'19991201' and date < '19991214' and amount >
2000 （14秒）
select date,sum(amount) from record group by date
（28秒）
select count(*) from record where date >
'19990901' and place in ('BJ','SH')（14秒）
---- 分析：
---- 在群集索引下，数据在物理上按顺序在数据页上，重复值也排列在一起，因而在范
围查找时，可以先找到这个范围的起末点，且只在这个范围内扫描数据页，避免了大范
围扫描，提高了查询速度。
---- 3.在place，date，amount上的组合索引
select count(*) from record where date >
'19991201' and date < '19991214' and amount >
2000 （26秒）
select date,sum(amount) from record group by date
（27秒）
select count(*) from record where date >
'19990901' and place in ('BJ', 'SH')（< 1秒）
---- 分析：
---- 这是一个不很合理的组合索引，因为它的前导列是place，第一和第二条SQL没有引
用place，因此也没有利用上索引；第三个SQL使用了place，且引用的所有列都包含在组
合索引中，形成了索引覆盖，所以它的速度是非常快的。
---- 4.在date，place，amount上的组合索引
select count(*) from record where date >
'19991201' and date < '19991214' and amount >
2000(< 1秒)
select date,sum(amount) from record group by date
（11秒）
select count(*) from record where date >
'19990901' and place in ('BJ','SH')（< 1秒）
---- 分析：
---- 这是一个合理的组合索引。它将date作为前导列，使每个SQL都可以利用索引，并
且在第一和第三个SQL中形成了索引覆盖，因而性能达到了最优。
---- 5.总结：
---- 缺省情况下建立的索引是非群集索引，但有时它并不是最佳的；合理的索引设计要
建立在对各种查询的分析和预测上。一般来说：
---- ①.有大量重复值、且经常有范围查询
（between, >,< ，>=,< =）和order by
、group by发生的列，可考虑建立群集索引；
---- ②.经常同时存取多列，且每列都含有重复值可考虑建立组合索引；
---- ③.组合索引要尽量使关键查询形成索引覆盖，其前导列一定是使用最频繁的列。
二、不充份的连接条件：
---- 例：表card有7896行，在card_no上有一个非聚集索引，表account有191122行，在
account_no上有一个非聚集索引，试看在不同的表连接条件下，两个SQL的执行情况：
select sum(a.amount) from account a,
card b where a.card_no = b.card_no（20秒）
---- 将SQL改为：
select sum(a.amount) from account a,
card b where a.card_no = b.card_no and a.
account_no=b.account_no（< 1秒）
---- 分析：
---- 在第一个连接条件下，最佳查询方案是将account作外层表，card作内层表，利用
card上的索引，其I/O次数可由以下公式估算为：
---- 外层表account上的22541页+（外层表account的191122行*内层表card上对应外层
表第一行所要查找的3页）=595907次I/O
---- 在第二个连接条件下，最佳查询方案是将card作外层表，account作内层表，利用
account上的索引，其I/O次数可由以下公式估算为：
---- 外层表card上的1944页+（外层表card的7896行*内层表account上对应外层表每一
行所要查找的4页）= 33528次I/O
---- 可见，只有充份的连接条件，真正的最佳方案才会被执行。
---- 总结：
---- 1.多表操作在被实际执行前，查询优化器会根据连接条件，列出几组可能的连接方
案并从中找出系统开销最小的最佳方案。连接条件要充份考虑带有索引的表、行数多的
表；内外表的选择可由公式：外层表中的匹配行数*内层表中每一次查找的次数确定，乘
积最小为最佳方案。
---- 2.查看执行方案的方法-- 用set showplanon，打开showplan选项，就可以看到连
接顺序、使用何种索引的信息；想看更详细的信息，需用sa角色执行dbcc(3604,310,30
2)。
三、不可优化的where子句
---- 1.例：下列SQL条件语句中的列都建有恰当的索引，但执行速度却非常慢：
select * from record where
substring(card_no,1,4)='5378'(13秒)
select * from record where
amount/30< 1000（11秒）
select * from record where
convert(char(10),date,112)='19991201'（10秒）
---- 分析：
---- where子句中对列的任何操作结果都是在SQL运行时逐列计算得到的，因此它不得不
进行表搜索，而没有使用该列上面的索引；如果这些结果在查询编译时就能得到，那么
就可以被SQL优化器优化，使用索引，避免表搜索，因此将SQL重写成下面这样：
select * from record where card_no like
'5378%'（< 1秒）
select * from record where amount
< 1000*30（< 1秒）
select * from record where date= '1999/12/01'
（< 1秒）
---- 你会发现SQL明显快起来！
---- 2.例：表stuff有200000行，id_no上有非群集索引，请看下面这个SQL：
select count(*) from stuff where id_no in('0','1')
（23秒）
---- 分析：
---- where条件中的'in'在逻辑上相当于'or'，所以语法分析器会将in ('0','1')转化
为id_no ='0' or id_no='1'来执行。我们期望它会根据每个or子句分别查找，再将结果
相加，这样可以利用id_no上的索引；但实际上（根据showplan）,它却采用了"OR策略"
，即先取出满足每个or子句的行，存入临时数据库的工作表中，再建立唯一索引以去掉
重复行，最后从这个临时表中计算结果。因此，实际过程没有利用id_no上索引，并且完
成时间还要受tempdb数据库性能的影响。
---- 实践证明，表的行数越多，工作表的性能就越差，当stuff有620000行时，执行时
间竟达到220秒！还不如将or子句分开：
select count(*) from stuff where id_no='0'
select count(*) from stuff where id_no='1'
---- 得到两个结果，再作一次加法合算。因为每句都使用了索引，执行时间只有3秒，
在620000行下，时间也只有4秒。或者，用更好的方法，写一个简单的存储过程：
create proc count_stuff as
declare @a int
declare @b int
declare @c int
declare @d char(10)
begin
select @a=count(*) from stuff where id_no='0'
select @b=count(*) from stuff where id_no='1'
end
select @c=@a+@b
select @d=convert(char(10),@c)
print @d
---- 直接算出结果，执行时间同上面一样快！
---- 总结：
---- 可见，所谓优化即where子句利用了索引，不可优化即发生了表扫描或额外开销。
---- 1.任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时
要尽可能将操作移至等号右边。
---- 2.in、or子句常会使用工作表，使索引失效；如果不产生大量重复值，可以考虑把
子句拆开；拆开的子句中应该包含索引。
---- 3.要善于使用存储过程，它使SQL变得更加灵活和高效。
---- 从以上这些例子可以看出，SQL优化的实质就是在结果正确的前提下，用优化器可
以识别的语句，充份利用索引，减少表扫描的I/O次数，尽量避免表搜索的发生。其实S
QL的性能优化是一个复杂的过程，上述这些只是在应用层次的一种体现，深入研究还会
涉及数据库层的资源配置、网络层的流量控制以及操作系统层的总体设计。
#9
to 驺建
在同样条件下left join比join快。
to 楼主
它们返回的结果都不同，有可比性吗?除非你保证两个表是一对一的关系。
在同样条件下left join比join快。
to 楼主
它们返回的结果都不同，有可比性吗?除非你保证两个表是一对一的关系。
#10
----------- -----------
1 1
2 2
a b
----------- -----------
1 1
这样两个表join或你直接 where ..=..
结果是：
a b a b
----------- ----------- ----------- -----------
1 1 1 1
而left join结果是：
a b a b
----------- ----------- ----------- -----------
1 1 1 1
2 2 NULL NULL
1 1
2 2
a b
----------- -----------
1 1
这样两个表join或你直接 where ..=..
结果是：
a b a b
----------- ----------- ----------- -----------
1 1 1 1
而left join结果是：
a b a b
----------- ----------- ----------- -----------
1 1 1 1
2 2 NULL NULL
#11
from a,b --查两表中关联字段相同的记录。
from a left join b --查a表中所有的记录和b表中与a关联字段相同的记录。
from a left join b --查a表中所有的记录和b表中与a关联字段相同的记录。
#12
where 和 inner join 等效。
left join属于外部联结，性能要差。而且作用也不同。
作用的差别CrazyFor(冬眠的鼹鼠) 说得很清楚了。
left join属于外部联结，性能要差。而且作用也不同。
作用的差别CrazyFor(冬眠的鼹鼠) 说得很清楚了。
#13
凑个热闹。
#14
我测了一下,希望有所帮助
例：
a表：
----------------------------
a
1
2
1
----------------------------
b表：
----------------------------
a b c
1 2 3
1 3 4
2 3 5
----------------------------
1.left join
select * from a left join b on a.a=b.a
(1) 必须设定条件，即on ......
结果：
a a b c
1 1 2 3
1 1 3 4
2 2 3 5
1 1 2 3
1 1 3 4
2.right join
select * from a right join b on a.a=b.a
(1) 必须设定条件，即on ......
结果：
a a b c
1 1 2 3
1 1 2 3
1 1 3 4
1 1 3 4
2 2 3 5
3. cross join
select * from a cross join b=select * from a,b
(1) 不能设定条件，即无on ......
结果：
a a b c
1 1 2 3
2 1 2 3
1 1 2 3
1 1 3 4
2 1 3 4
1 1 3 4
1 2 3 5
2 2 3 5
1 2 3 5
注：跟left join 有相似
4.inner join
select * from a inner join b on a.a=b.a等价于 select * from a right join b on a.a=b.a
(1) 必须设定条件，即on ......
(2)等价与右连接
结果：
a a b c
1 1 2 3
1 1 2 3
1 1 3 4
1 1 3 4
2 2 3 5
5.full join
select * from a full join b on a.a=b.a等价于 select * from a right join b on a.a=b.a
(1) 必须设定条件，即on ......
(2)等价与右连接
结果：
a a b c
1 1 2 3
1 1 2 3
1 1 3 4
1 1 3 4
2 2 3 5
例：
a表：
----------------------------
a
1
2
1
----------------------------
b表：
----------------------------
a b c
1 2 3
1 3 4
2 3 5
----------------------------
1.left join
select * from a left join b on a.a=b.a
(1) 必须设定条件，即on ......
结果：
a a b c
1 1 2 3
1 1 3 4
2 2 3 5
1 1 2 3
1 1 3 4
2.right join
select * from a right join b on a.a=b.a
(1) 必须设定条件，即on ......
结果：
a a b c
1 1 2 3
1 1 2 3
1 1 3 4
1 1 3 4
2 2 3 5
3. cross join
select * from a cross join b=select * from a,b
(1) 不能设定条件，即无on ......
结果：
a a b c
1 1 2 3
2 1 2 3
1 1 2 3
1 1 3 4
2 1 3 4
1 1 3 4
1 2 3 5
2 2 3 5
1 2 3 5
注：跟left join 有相似
4.inner join
select * from a inner join b on a.a=b.a等价于 select * from a right join b on a.a=b.a
(1) 必须设定条件，即on ......
(2)等价与右连接
结果：
a a b c
1 1 2 3
1 1 2 3
1 1 3 4
1 1 3 4
2 2 3 5
5.full join
select * from a full join b on a.a=b.a等价于 select * from a right join b on a.a=b.a
(1) 必须设定条件，即on ......
(2)等价与右连接
结果：
a a b c
1 1 2 3
1 1 2 3
1 1 3 4
1 1 3 4
2 2 3 5
#1
declare @a table(a int,b int)
declare @b table(a int,b int)
insert @a values(1,1)
insert @a values(2,2)
insert @b values(1,1)
insert @b values(3,3)
--左:
select * from @a Aa left join @b Bb on Aa.a=Bb.a
--右：
select * from @a Aa right join @b Bb on Aa.a=Bb.a
--内
select * from @a Aa join @b Bb on Aa.a=Bb.a
--外：
select * from @a Aa full join @b Bb on Aa.a=Bb.a
--完全
select * from @a,@b
cross join 是笛卡儿乘积 就是一张表的行数乘以另一张表的行数
left join 第一张表的连接列在第二张表中没有匹配是,第二张表中的值返回null
right join 第二张表的连接列在第一张表中没有匹配是,第一张表中的值返回null
full join 返回两张表中的行 left join+right join
inner join 只返回两张表连接列的匹配项
Select from Table1,Table2是cross join
Select Table1 Left join Table2
declare @b table(a int,b int)
insert @a values(1,1)
insert @a values(2,2)
insert @b values(1,1)
insert @b values(3,3)
--左:
select * from @a Aa left join @b Bb on Aa.a=Bb.a
--右：
select * from @a Aa right join @b Bb on Aa.a=Bb.a
--内
select * from @a Aa join @b Bb on Aa.a=Bb.a
--外：
select * from @a Aa full join @b Bb on Aa.a=Bb.a
--完全
select * from @a,@b
cross join 是笛卡儿乘积 就是一张表的行数乘以另一张表的行数
left join 第一张表的连接列在第二张表中没有匹配是,第二张表中的值返回null
right join 第二张表的连接列在第一张表中没有匹配是,第一张表中的值返回null
full join 返回两张表中的行 left join+right join
inner join 只返回两张表连接列的匹配项
Select from Table1,Table2是cross join
Select Table1 Left join Table2
#2
当然不同
Select from Table1,Table2 同于 Select from Table1 inner join Table2
Select from Table1,Table2 同于 Select from Table1 inner join Table2
#3
外联接。外联接可以是左向外联接、右向外联接或完整外部联接。
在 FROM 子句中指定外联接时，可以由下列几组关键字中的一组指定：
LEFT JOIN 或 LEFT OUTER JOIN。
左向外联接的结果集包括 LEFT OUTER 子句中指定的左表的所有行，而不仅仅是联接列所匹配的行。如果左表的某行在右表中没有匹配行，则在相关联的结果集行中右表的所有选择列表列均为空值。
RIGHT JOIN 或 RIGHT OUTER JOIN。
右向外联接是左向外联接的反向联接。将返回右表的所有行。如果右表的某行在左表中没有匹配行，则将为左表返回空值。
FULL JOIN 或 FULL OUTER JOIN。
完整外部联接返回左表和右表中的所有行。当某行在另一个表中没有匹配行时，则另一个表的选择列表列包含空值。如果表之间有匹配行，则整个结果集行包含基表的数据值。
仅当至少有一个同属于两表的行符合联接条件时，内联接才返回行。内联接消除与另一个表中的任何行不匹配的行。而外联接会返回 FROM 子句中提到的至少一个表或视图的所有行，只要这些行符合任何 WHERE 或 HAVING 搜索条件。将检索通过左向外联接引用的左表的所有行，以及通过右向外联接引用的右表的所有行。完整外部联接中两个表的所有行都将返回。
Microsoft® SQL Server™ 2000 对在 FROM 子句中指定的外联接使用以下 SQL-92 关键字：
LEFT OUTER JOIN 或 LEFT JOIN
RIGHT OUTER JOIN 或 RIGHT JOIN
FULL OUTER JOIN 或 FULL JOIN
SQL Server 支持 SQL-92 外联接语法，以及在 WHERE 子句中使用 *= 和 =* 运算符指定外联接的旧式语法。由于 SQL-92 语法不容易产生歧义，而旧式 Transact-SQL 外联接有时会产生歧义，因此建议使用 SQL-92 语法。
使用左向外联接
假设在 city 列上联接 authors 表和 publishers 表。结果只显示在出版商所在城市居住的作者（本例中为 Abraham Bennet 和 Cheryl Carson）。
若要在结果中包括所有的作者，而不管出版商是否住在同一个城市，请使用 SQL-92 左向外联接。下面是 Transact-SQL 左向外联接的查询和结果：
USE pubs
SELECT a.au_fname, a.au_lname, p.pub_name
FROM authors a LEFT OUTER JOIN publishers p
ON a.city = p.city
ORDER BY p.pub_name ASC, a.au_lname ASC, a.au_fname ASC
下面是结果集：
au_fname au_lname pub_name
-------------------- ------------------------------ -----------------
Reginald Blotchet-Halls NULL
Michel DeFrance NULL
Innes del Castillo NULL
Ann Dull NULL
Marjorie Green NULL
Morningstar Greene NULL
Burt Gringlesby NULL
Sheryl Hunter NULL
Livia Karsen NULL
Charlene Locksley NULL
Stearns MacFeather NULL
Heather McBadden NULL
Michael O'Leary NULL
Sylvia Panteley NULL
Albert Ringer NULL
Anne Ringer NULL
Meander Smith NULL
Dean Straight NULL
Dirk Stringer NULL
Johnson White NULL
Akiko Yokomoto NULL
Abraham Bennet Algodata Infosystems
Cheryl Carson Algodata Infosystems
(23 row(s) affected)
不管是否与 publishers 表中的 city 列匹配，LEFT OUTER JOIN 均会在结果中包含 authors 表的所有行。注意：结果中所列的大多数作者都没有相匹配的数据,因此，这些行的 pub_name 列包含空值。
使用右向外联接
假设在 city 列上联接 authors 表和 publishers 表。结果只显示在出版商所在城市居住的作者（本例中为 Abraham Bennet 和 Cheryl Carson）。SQL-92 右向外联接运算符 RIGHT OUTER JOIN 指明：不管第一个表中是否有匹配的数据，结果将包含第二个表中的所有行。
若要在结果中包括所有的出版商，而不管城市中是否还有出版商居住，请使用 SQL-92 右向外联接。下面是 Transact-SQL 右向外联接的查询和结果：
USE pubs
SELECT a.au_fname, a.au_lname, p.pub_name
FROM authors AS a RIGHT OUTER JOIN publishers AS p
ON a.city = p.city
ORDER BY p.pub_name ASC, a.au_lname ASC, a.au_fname ASC
下面是结果集：
au_fname au_lname pub_name
-------------------- ------------------------ --------------------
Abraham Bennet Algodata Infosystems
Cheryl Carson Algodata Infosystems
NULL NULL Binnet & Hardley
NULL NULL Five Lakes Publishing
NULL NULL GGG&G
NULL NULL Lucerne Publishing
NULL NULL New Moon Books
NULL NULL Ramona Publishers
NULL NULL Scootney Books
(9 row(s) affected)
使用谓词（如将联接与常量比较）可以进一步限制外联接。下例包含相同的右向外联接，但消除销售量低于 50 本的书籍的书名：
USE pubs
SELECT s.stor_id, s.qty, t.title
FROM sales s RIGHT OUTER JOIN titles t
ON s.title_id = t.title_id
AND s.qty > 50
ORDER BY s.stor_id ASC
下面是结果集：
stor_id qty title
------- ------ ---------------------------------------------------------
(null) (null) But Is It User Friendly?
(null) (null) Computer Phobic AND Non-Phobic Individuals: Behavior
Variations
(null) (null) Cooking with Computers: Surreptitious Balance Sheets
(null) (null) Emotional Security: A New Algorithm
(null) (null) Fifty Years in Buckingham Palace Kitchens
7066 75 Is Anger the Enemy?
(null) (null) Life Without Fear
(null) (null) Net Etiquette
(null) (null) Onions, Leeks, and Garlic: Cooking Secrets of the
Mediterranean
(null) (null) Prolonged Data Deprivation: Four Case Studies
(null) (null) Secrets of Silicon Valley
(null) (null) Silicon Valley Gastronomic Treats
(null) (null) Straight Talk About Computers
(null) (null) Sushi, Anyone?
(null) (null) The Busy Executive's Database Guide
(null) (null) The Gourmet Microwave
(null) (null) The Psychology of Computer Cooking
(null) (null) You Can Combat Computer Stress!
(18 row(s) affected)
有关谓词的更多信息，请参见 WHERE。
使用完整外部联接
若要通过在联接结果中包括不匹配的行保留不匹配信息，请使用完整外部联接。Microsoft® SQL Server™ 2000 提供完整外部联接运算符 FULL OUTER JOIN，不管另一个表是否有匹配的值，此运算符都包括两个表中的所有行。
假设在 city 列上联接 authors 表和 publishers 表。结果只显示在出版商所在城市居住的作者（本例中为 Abraham Bennet 和 Cheryl Carson）。SQL-92 FULL OUTER JOIN 运算符指明：不管表中是否有匹配的数据，结果将包括两个表中的所有行。
若要在结果中包括所有作者和出版商，而不管城市中是否有出版商或者出版商是否住在同一个城市，请使用完整外部联接。下面是 Transact-SQL 完整外部联接的查询和结果：
USE pubs
SELECT a.au_fname, a.au_lname, p.pub_name
FROM authors a FULL OUTER JOIN publishers p
ON a.city = p.city
ORDER BY p.pub_name ASC, a.au_lname ASC, a.au_fname ASC
下面是结果集：
au_fname au_lname pub_name
-------------------- ---------------------------- --------------------
Reginald Blotchet-Halls NULL
Michel DeFrance NULL
Innes del Castillo NULL
Ann Dull NULL
Marjorie Green NULL
Morningstar Greene NULL
Burt Gringlesby NULL
Sheryl Hunter NULL
Livia Karsen NULL
Charlene Locksley NULL
Stearns MacFeather NULL
Heather McBadden NULL
Michael O'Leary NULL
Sylvia Panteley NULL
Albert Ringer NULL
Anne Ringer NULL
Meander Smith NULL
Dean Straight NULL
Dirk Stringer NULL
Johnson White NULL
Akiko Yokomoto NULL
Abraham Bennet Algodata Infosystems
Cheryl Carson Algodata Infosystems
NULL NULL Binnet & Hardley
NULL NULL Five Lakes Publishing
NULL NULL GGG&G
NULL NULL Lucerne Publishing
NULL NULL New Moon Books
NULL NULL Ramona Publishers
NULL NULL Scootney Books
(30 row(s) affected)
在 FROM 子句中指定外联接时，可以由下列几组关键字中的一组指定：
LEFT JOIN 或 LEFT OUTER JOIN。
左向外联接的结果集包括 LEFT OUTER 子句中指定的左表的所有行，而不仅仅是联接列所匹配的行。如果左表的某行在右表中没有匹配行，则在相关联的结果集行中右表的所有选择列表列均为空值。
RIGHT JOIN 或 RIGHT OUTER JOIN。
右向外联接是左向外联接的反向联接。将返回右表的所有行。如果右表的某行在左表中没有匹配行，则将为左表返回空值。
FULL JOIN 或 FULL OUTER JOIN。
完整外部联接返回左表和右表中的所有行。当某行在另一个表中没有匹配行时，则另一个表的选择列表列包含空值。如果表之间有匹配行，则整个结果集行包含基表的数据值。
仅当至少有一个同属于两表的行符合联接条件时，内联接才返回行。内联接消除与另一个表中的任何行不匹配的行。而外联接会返回 FROM 子句中提到的至少一个表或视图的所有行，只要这些行符合任何 WHERE 或 HAVING 搜索条件。将检索通过左向外联接引用的左表的所有行，以及通过右向外联接引用的右表的所有行。完整外部联接中两个表的所有行都将返回。
Microsoft® SQL Server™ 2000 对在 FROM 子句中指定的外联接使用以下 SQL-92 关键字：
LEFT OUTER JOIN 或 LEFT JOIN
RIGHT OUTER JOIN 或 RIGHT JOIN
FULL OUTER JOIN 或 FULL JOIN
SQL Server 支持 SQL-92 外联接语法，以及在 WHERE 子句中使用 *= 和 =* 运算符指定外联接的旧式语法。由于 SQL-92 语法不容易产生歧义，而旧式 Transact-SQL 外联接有时会产生歧义，因此建议使用 SQL-92 语法。
使用左向外联接
假设在 city 列上联接 authors 表和 publishers 表。结果只显示在出版商所在城市居住的作者（本例中为 Abraham Bennet 和 Cheryl Carson）。
若要在结果中包括所有的作者，而不管出版商是否住在同一个城市，请使用 SQL-92 左向外联接。下面是 Transact-SQL 左向外联接的查询和结果：
USE pubs
SELECT a.au_fname, a.au_lname, p.pub_name
FROM authors a LEFT OUTER JOIN publishers p
ON a.city = p.city
ORDER BY p.pub_name ASC, a.au_lname ASC, a.au_fname ASC
下面是结果集：
au_fname au_lname pub_name
-------------------- ------------------------------ -----------------
Reginald Blotchet-Halls NULL
Michel DeFrance NULL
Innes del Castillo NULL
Ann Dull NULL
Marjorie Green NULL
Morningstar Greene NULL
Burt Gringlesby NULL
Sheryl Hunter NULL
Livia Karsen NULL
Charlene Locksley NULL
Stearns MacFeather NULL
Heather McBadden NULL
Michael O'Leary NULL
Sylvia Panteley NULL
Albert Ringer NULL
Anne Ringer NULL
Meander Smith NULL
Dean Straight NULL
Dirk Stringer NULL
Johnson White NULL
Akiko Yokomoto NULL
Abraham Bennet Algodata Infosystems
Cheryl Carson Algodata Infosystems
(23 row(s) affected)
不管是否与 publishers 表中的 city 列匹配，LEFT OUTER JOIN 均会在结果中包含 authors 表的所有行。注意：结果中所列的大多数作者都没有相匹配的数据,因此，这些行的 pub_name 列包含空值。
使用右向外联接
假设在 city 列上联接 authors 表和 publishers 表。结果只显示在出版商所在城市居住的作者（本例中为 Abraham Bennet 和 Cheryl Carson）。SQL-92 右向外联接运算符 RIGHT OUTER JOIN 指明：不管第一个表中是否有匹配的数据，结果将包含第二个表中的所有行。
若要在结果中包括所有的出版商，而不管城市中是否还有出版商居住，请使用 SQL-92 右向外联接。下面是 Transact-SQL 右向外联接的查询和结果：
USE pubs
SELECT a.au_fname, a.au_lname, p.pub_name
FROM authors AS a RIGHT OUTER JOIN publishers AS p
ON a.city = p.city
ORDER BY p.pub_name ASC, a.au_lname ASC, a.au_fname ASC
下面是结果集：
au_fname au_lname pub_name
-------------------- ------------------------ --------------------
Abraham Bennet Algodata Infosystems
Cheryl Carson Algodata Infosystems
NULL NULL Binnet & Hardley
NULL NULL Five Lakes Publishing
NULL NULL GGG&G
NULL NULL Lucerne Publishing
NULL NULL New Moon Books
NULL NULL Ramona Publishers
NULL NULL Scootney Books
(9 row(s) affected)
使用谓词（如将联接与常量比较）可以进一步限制外联接。下例包含相同的右向外联接，但消除销售量低于 50 本的书籍的书名：
USE pubs
SELECT s.stor_id, s.qty, t.title
FROM sales s RIGHT OUTER JOIN titles t
ON s.title_id = t.title_id
AND s.qty > 50
ORDER BY s.stor_id ASC
下面是结果集：
stor_id qty title
------- ------ ---------------------------------------------------------
(null) (null) But Is It User Friendly?
(null) (null) Computer Phobic AND Non-Phobic Individuals: Behavior
Variations
(null) (null) Cooking with Computers: Surreptitious Balance Sheets
(null) (null) Emotional Security: A New Algorithm
(null) (null) Fifty Years in Buckingham Palace Kitchens
7066 75 Is Anger the Enemy?
(null) (null) Life Without Fear
(null) (null) Net Etiquette
(null) (null) Onions, Leeks, and Garlic: Cooking Secrets of the
Mediterranean
(null) (null) Prolonged Data Deprivation: Four Case Studies
(null) (null) Secrets of Silicon Valley
(null) (null) Silicon Valley Gastronomic Treats
(null) (null) Straight Talk About Computers
(null) (null) Sushi, Anyone?
(null) (null) The Busy Executive's Database Guide
(null) (null) The Gourmet Microwave
(null) (null) The Psychology of Computer Cooking
(null) (null) You Can Combat Computer Stress!
(18 row(s) affected)
有关谓词的更多信息，请参见 WHERE。
使用完整外部联接
若要通过在联接结果中包括不匹配的行保留不匹配信息，请使用完整外部联接。Microsoft® SQL Server™ 2000 提供完整外部联接运算符 FULL OUTER JOIN，不管另一个表是否有匹配的值，此运算符都包括两个表中的所有行。
假设在 city 列上联接 authors 表和 publishers 表。结果只显示在出版商所在城市居住的作者（本例中为 Abraham Bennet 和 Cheryl Carson）。SQL-92 FULL OUTER JOIN 运算符指明：不管表中是否有匹配的数据，结果将包括两个表中的所有行。
若要在结果中包括所有作者和出版商，而不管城市中是否有出版商或者出版商是否住在同一个城市，请使用完整外部联接。下面是 Transact-SQL 完整外部联接的查询和结果：
USE pubs
SELECT a.au_fname, a.au_lname, p.pub_name
FROM authors a FULL OUTER JOIN publishers p
ON a.city = p.city
ORDER BY p.pub_name ASC, a.au_lname ASC, a.au_fname ASC
下面是结果集：
au_fname au_lname pub_name
-------------------- ---------------------------- --------------------
Reginald Blotchet-Halls NULL
Michel DeFrance NULL
Innes del Castillo NULL
Ann Dull NULL
Marjorie Green NULL
Morningstar Greene NULL
Burt Gringlesby NULL
Sheryl Hunter NULL
Livia Karsen NULL
Charlene Locksley NULL
Stearns MacFeather NULL
Heather McBadden NULL
Michael O'Leary NULL
Sylvia Panteley NULL
Albert Ringer NULL
Anne Ringer NULL
Meander Smith NULL
Dean Straight NULL
Dirk Stringer NULL
Johnson White NULL
Akiko Yokomoto NULL
Abraham Bennet Algodata Infosystems
Cheryl Carson Algodata Infosystems
NULL NULL Binnet & Hardley
NULL NULL Five Lakes Publishing
NULL NULL GGG&G
NULL NULL Lucerne Publishing
NULL NULL New Moon Books
NULL NULL Ramona Publishers
NULL NULL Scootney Books
(30 row(s) affected)
#4
Select from Table1,Table2
等与 Select from Table1 cross join Table2
Select from Table1,Table2 where Table1.a=Table2.b
等与 Select from Table1 inner join Table2 on Table1.a=Table2.b
等与 Select from Table1 cross join Table2
Select from Table1,Table2 where Table1.a=Table2.b
等与 Select from Table1 inner join Table2 on Table1.a=Table2.b
#5
还有一个问题就是
通常来说我用
Select from Table1,Table2 Where Table1.Field1=Table1.Field2
效率高呢
还是用
Select from Table1 left join Table2 on Table1.Field1=Table2.Filed2
效率高呢？
通常来说我用
Select from Table1,Table2 Where Table1.Field1=Table1.Field2
效率高呢
还是用
Select from Table1 left join Table2 on Table1.Field1=Table2.Filed2
效率高呢？
#6
建议用: table1 inner join table2
#7
还有一个问题就是
通常来说我用
Select from Table1,Table2 Where Table1.Field1=Table1.Field2
效率高呢
还是用
Select from Table1 left join Table2 on Table1.Field1=Table2.Filed2
效率高呢？
一般情况下是第二个效率高.
建议用join
通常来说我用
Select from Table1,Table2 Where Table1.Field1=Table1.Field2
效率高呢
还是用
Select from Table1 left join Table2 on Table1.Field1=Table2.Filed2
效率高呢？
一般情况下是第二个效率高.
建议用join
#8
楼主参考一下:
如何让你的SQL运行得更快
---- 人们在使用SQL时往往会陷入一个误区，即太关注于所得的结果是否正确，而忽略
了不同的实现方法之间可能存在的性能差异，这种性能差异在大型的或是复杂的数据库
环境中（如联机事务处理OLTP或决策支持系统DSS）中表现得尤为明显。笔者在工作实践
中发现，不良的SQL往往来自于不恰当的索引设计、不充份的连接条件和不可优化的whe
re子句。在对它们进行适当的优化后，其运行速度有了明显地提高！下面我将从这三个
方面分别进行总结：
---- 为了更直观地说明问题，所有实例中的SQL运行时间均经过测试，不超过１秒的均
表示为（< 1秒）。
---- 测试环境--
---- 主机：HP LH II
---- 主频：330MHZ
---- 内存：128兆
---- 操作系统：Operserver5.0.4
----数据库：Sybase11.0.3
一、不合理的索引设计
----例：表record有620000行，试看在不同的索引下，下面几个 SQL的运行情况：
---- 1.在date上建有一非个群集索引
select count(*) from record where date >
'19991201' and date < '19991214'and amount >
2000 (25秒)
select date,sum(amount) from record group by date
(55秒)
select count(*) from record where date >
'19990901' and place in ('BJ','SH') (27秒)
---- 分析：
----date上有大量的重复值，在非群集索引下，数据在物理上随机存放在数据页上，在
范围查找时，必须执行一次表扫描才能找到这一范围内的全部行。
---- 2.在date上的一个群集索引
select count(*) from record where date >
'19991201' and date < '19991214' and amount >
2000 （14秒）
select date,sum(amount) from record group by date
（28秒）
select count(*) from record where date >
'19990901' and place in ('BJ','SH')（14秒）
---- 分析：
---- 在群集索引下，数据在物理上按顺序在数据页上，重复值也排列在一起，因而在范
围查找时，可以先找到这个范围的起末点，且只在这个范围内扫描数据页，避免了大范
围扫描，提高了查询速度。
---- 3.在place，date，amount上的组合索引
select count(*) from record where date >
'19991201' and date < '19991214' and amount >
2000 （26秒）
select date,sum(amount) from record group by date
（27秒）
select count(*) from record where date >
'19990901' and place in ('BJ', 'SH')（< 1秒）
---- 分析：
---- 这是一个不很合理的组合索引，因为它的前导列是place，第一和第二条SQL没有引
用place，因此也没有利用上索引；第三个SQL使用了place，且引用的所有列都包含在组
合索引中，形成了索引覆盖，所以它的速度是非常快的。
---- 4.在date，place，amount上的组合索引
select count(*) from record where date >
'19991201' and date < '19991214' and amount >
2000(< 1秒)
select date,sum(amount) from record group by date
（11秒）
select count(*) from record where date >
'19990901' and place in ('BJ','SH')（< 1秒）
---- 分析：
---- 这是一个合理的组合索引。它将date作为前导列，使每个SQL都可以利用索引，并
且在第一和第三个SQL中形成了索引覆盖，因而性能达到了最优。
---- 5.总结：
---- 缺省情况下建立的索引是非群集索引，但有时它并不是最佳的；合理的索引设计要
建立在对各种查询的分析和预测上。一般来说：
---- ①.有大量重复值、且经常有范围查询
（between, >,< ，>=,< =）和order by
、group by发生的列，可考虑建立群集索引；
---- ②.经常同时存取多列，且每列都含有重复值可考虑建立组合索引；
---- ③.组合索引要尽量使关键查询形成索引覆盖，其前导列一定是使用最频繁的列。
二、不充份的连接条件：
---- 例：表card有7896行，在card_no上有一个非聚集索引，表account有191122行，在
account_no上有一个非聚集索引，试看在不同的表连接条件下，两个SQL的执行情况：
select sum(a.amount) from account a,
card b where a.card_no = b.card_no（20秒）
---- 将SQL改为：
select sum(a.amount) from account a,
card b where a.card_no = b.card_no and a.
account_no=b.account_no（< 1秒）
---- 分析：
---- 在第一个连接条件下，最佳查询方案是将account作外层表，card作内层表，利用
card上的索引，其I/O次数可由以下公式估算为：
---- 外层表account上的22541页+（外层表account的191122行*内层表card上对应外层
表第一行所要查找的3页）=595907次I/O
---- 在第二个连接条件下，最佳查询方案是将card作外层表，account作内层表，利用
account上的索引，其I/O次数可由以下公式估算为：
---- 外层表card上的1944页+（外层表card的7896行*内层表account上对应外层表每一
行所要查找的4页）= 33528次I/O
---- 可见，只有充份的连接条件，真正的最佳方案才会被执行。
---- 总结：
---- 1.多表操作在被实际执行前，查询优化器会根据连接条件，列出几组可能的连接方
案并从中找出系统开销最小的最佳方案。连接条件要充份考虑带有索引的表、行数多的
表；内外表的选择可由公式：外层表中的匹配行数*内层表中每一次查找的次数确定，乘
积最小为最佳方案。
---- 2.查看执行方案的方法-- 用set showplanon，打开showplan选项，就可以看到连
接顺序、使用何种索引的信息；想看更详细的信息，需用sa角色执行dbcc(3604,310,30
2)。
三、不可优化的where子句
---- 1.例：下列SQL条件语句中的列都建有恰当的索引，但执行速度却非常慢：
select * from record where
substring(card_no,1,4)='5378'(13秒)
select * from record where
amount/30< 1000（11秒）
select * from record where
convert(char(10),date,112)='19991201'（10秒）
---- 分析：
---- where子句中对列的任何操作结果都是在SQL运行时逐列计算得到的，因此它不得不
进行表搜索，而没有使用该列上面的索引；如果这些结果在查询编译时就能得到，那么
就可以被SQL优化器优化，使用索引，避免表搜索，因此将SQL重写成下面这样：
select * from record where card_no like
'5378%'（< 1秒）
select * from record where amount
< 1000*30（< 1秒）
select * from record where date= '1999/12/01'
（< 1秒）
---- 你会发现SQL明显快起来！
---- 2.例：表stuff有200000行，id_no上有非群集索引，请看下面这个SQL：
select count(*) from stuff where id_no in('0','1')
（23秒）
---- 分析：
---- where条件中的'in'在逻辑上相当于'or'，所以语法分析器会将in ('0','1')转化
为id_no ='0' or id_no='1'来执行。我们期望它会根据每个or子句分别查找，再将结果
相加，这样可以利用id_no上的索引；但实际上（根据showplan）,它却采用了"OR策略"
，即先取出满足每个or子句的行，存入临时数据库的工作表中，再建立唯一索引以去掉
重复行，最后从这个临时表中计算结果。因此，实际过程没有利用id_no上索引，并且完
成时间还要受tempdb数据库性能的影响。
---- 实践证明，表的行数越多，工作表的性能就越差，当stuff有620000行时，执行时
间竟达到220秒！还不如将or子句分开：
select count(*) from stuff where id_no='0'
select count(*) from stuff where id_no='1'
---- 得到两个结果，再作一次加法合算。因为每句都使用了索引，执行时间只有3秒，
在620000行下，时间也只有4秒。或者，用更好的方法，写一个简单的存储过程：
create proc count_stuff as
declare @a int
declare @b int
declare @c int
declare @d char(10)
begin
select @a=count(*) from stuff where id_no='0'
select @b=count(*) from stuff where id_no='1'
end
select @c=@a+@b
select @d=convert(char(10),@c)
print @d
---- 直接算出结果，执行时间同上面一样快！
---- 总结：
---- 可见，所谓优化即where子句利用了索引，不可优化即发生了表扫描或额外开销。
---- 1.任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时
要尽可能将操作移至等号右边。
---- 2.in、or子句常会使用工作表，使索引失效；如果不产生大量重复值，可以考虑把
子句拆开；拆开的子句中应该包含索引。
---- 3.要善于使用存储过程，它使SQL变得更加灵活和高效。
---- 从以上这些例子可以看出，SQL优化的实质就是在结果正确的前提下，用优化器可
以识别的语句，充份利用索引，减少表扫描的I/O次数，尽量避免表搜索的发生。其实S
QL的性能优化是一个复杂的过程，上述这些只是在应用层次的一种体现，深入研究还会
涉及数据库层的资源配置、网络层的流量控制以及操作系统层的总体设计。
如何让你的SQL运行得更快
---- 人们在使用SQL时往往会陷入一个误区，即太关注于所得的结果是否正确，而忽略
了不同的实现方法之间可能存在的性能差异，这种性能差异在大型的或是复杂的数据库
环境中（如联机事务处理OLTP或决策支持系统DSS）中表现得尤为明显。笔者在工作实践
中发现，不良的SQL往往来自于不恰当的索引设计、不充份的连接条件和不可优化的whe
re子句。在对它们进行适当的优化后，其运行速度有了明显地提高！下面我将从这三个
方面分别进行总结：
---- 为了更直观地说明问题，所有实例中的SQL运行时间均经过测试，不超过１秒的均
表示为（< 1秒）。
---- 测试环境--
---- 主机：HP LH II
---- 主频：330MHZ
---- 内存：128兆
---- 操作系统：Operserver5.0.4
----数据库：Sybase11.0.3
一、不合理的索引设计
----例：表record有620000行，试看在不同的索引下，下面几个 SQL的运行情况：
---- 1.在date上建有一非个群集索引
select count(*) from record where date >
'19991201' and date < '19991214'and amount >
2000 (25秒)
select date,sum(amount) from record group by date
(55秒)
select count(*) from record where date >
'19990901' and place in ('BJ','SH') (27秒)
---- 分析：
----date上有大量的重复值，在非群集索引下，数据在物理上随机存放在数据页上，在
范围查找时，必须执行一次表扫描才能找到这一范围内的全部行。
---- 2.在date上的一个群集索引
select count(*) from record where date >
'19991201' and date < '19991214' and amount >
2000 （14秒）
select date,sum(amount) from record group by date
（28秒）
select count(*) from record where date >
'19990901' and place in ('BJ','SH')（14秒）
---- 分析：
---- 在群集索引下，数据在物理上按顺序在数据页上，重复值也排列在一起，因而在范
围查找时，可以先找到这个范围的起末点，且只在这个范围内扫描数据页，避免了大范
围扫描，提高了查询速度。
---- 3.在place，date，amount上的组合索引
select count(*) from record where date >
'19991201' and date < '19991214' and amount >
2000 （26秒）
select date,sum(amount) from record group by date
（27秒）
select count(*) from record where date >
'19990901' and place in ('BJ', 'SH')（< 1秒）
---- 分析：
---- 这是一个不很合理的组合索引，因为它的前导列是place，第一和第二条SQL没有引
用place，因此也没有利用上索引；第三个SQL使用了place，且引用的所有列都包含在组
合索引中，形成了索引覆盖，所以它的速度是非常快的。
---- 4.在date，place，amount上的组合索引
select count(*) from record where date >
'19991201' and date < '19991214' and amount >
2000(< 1秒)
select date,sum(amount) from record group by date
（11秒）
select count(*) from record where date >
'19990901' and place in ('BJ','SH')（< 1秒）
---- 分析：
---- 这是一个合理的组合索引。它将date作为前导列，使每个SQL都可以利用索引，并
且在第一和第三个SQL中形成了索引覆盖，因而性能达到了最优。
---- 5.总结：
---- 缺省情况下建立的索引是非群集索引，但有时它并不是最佳的；合理的索引设计要
建立在对各种查询的分析和预测上。一般来说：
---- ①.有大量重复值、且经常有范围查询
（between, >,< ，>=,< =）和order by
、group by发生的列，可考虑建立群集索引；
---- ②.经常同时存取多列，且每列都含有重复值可考虑建立组合索引；
---- ③.组合索引要尽量使关键查询形成索引覆盖，其前导列一定是使用最频繁的列。
二、不充份的连接条件：
---- 例：表card有7896行，在card_no上有一个非聚集索引，表account有191122行，在
account_no上有一个非聚集索引，试看在不同的表连接条件下，两个SQL的执行情况：
select sum(a.amount) from account a,
card b where a.card_no = b.card_no（20秒）
---- 将SQL改为：
select sum(a.amount) from account a,
card b where a.card_no = b.card_no and a.
account_no=b.account_no（< 1秒）
---- 分析：
---- 在第一个连接条件下，最佳查询方案是将account作外层表，card作内层表，利用
card上的索引，其I/O次数可由以下公式估算为：
---- 外层表account上的22541页+（外层表account的191122行*内层表card上对应外层
表第一行所要查找的3页）=595907次I/O
---- 在第二个连接条件下，最佳查询方案是将card作外层表，account作内层表，利用
account上的索引，其I/O次数可由以下公式估算为：
---- 外层表card上的1944页+（外层表card的7896行*内层表account上对应外层表每一
行所要查找的4页）= 33528次I/O
---- 可见，只有充份的连接条件，真正的最佳方案才会被执行。
---- 总结：
---- 1.多表操作在被实际执行前，查询优化器会根据连接条件，列出几组可能的连接方
案并从中找出系统开销最小的最佳方案。连接条件要充份考虑带有索引的表、行数多的
表；内外表的选择可由公式：外层表中的匹配行数*内层表中每一次查找的次数确定，乘
积最小为最佳方案。
---- 2.查看执行方案的方法-- 用set showplanon，打开showplan选项，就可以看到连
接顺序、使用何种索引的信息；想看更详细的信息，需用sa角色执行dbcc(3604,310,30
2)。
三、不可优化的where子句
---- 1.例：下列SQL条件语句中的列都建有恰当的索引，但执行速度却非常慢：
select * from record where
substring(card_no,1,4)='5378'(13秒)
select * from record where
amount/30< 1000（11秒）
select * from record where
convert(char(10),date,112)='19991201'（10秒）
---- 分析：
---- where子句中对列的任何操作结果都是在SQL运行时逐列计算得到的，因此它不得不
进行表搜索，而没有使用该列上面的索引；如果这些结果在查询编译时就能得到，那么
就可以被SQL优化器优化，使用索引，避免表搜索，因此将SQL重写成下面这样：
select * from record where card_no like
'5378%'（< 1秒）
select * from record where amount
< 1000*30（< 1秒）
select * from record where date= '1999/12/01'
（< 1秒）
---- 你会发现SQL明显快起来！
---- 2.例：表stuff有200000行，id_no上有非群集索引，请看下面这个SQL：
select count(*) from stuff where id_no in('0','1')
（23秒）
---- 分析：
---- where条件中的'in'在逻辑上相当于'or'，所以语法分析器会将in ('0','1')转化
为id_no ='0' or id_no='1'来执行。我们期望它会根据每个or子句分别查找，再将结果
相加，这样可以利用id_no上的索引；但实际上（根据showplan）,它却采用了"OR策略"
，即先取出满足每个or子句的行，存入临时数据库的工作表中，再建立唯一索引以去掉
重复行，最后从这个临时表中计算结果。因此，实际过程没有利用id_no上索引，并且完
成时间还要受tempdb数据库性能的影响。
---- 实践证明，表的行数越多，工作表的性能就越差，当stuff有620000行时，执行时
间竟达到220秒！还不如将or子句分开：
select count(*) from stuff where id_no='0'
select count(*) from stuff where id_no='1'
---- 得到两个结果，再作一次加法合算。因为每句都使用了索引，执行时间只有3秒，
在620000行下，时间也只有4秒。或者，用更好的方法，写一个简单的存储过程：
create proc count_stuff as
declare @a int
declare @b int
declare @c int
declare @d char(10)
begin
select @a=count(*) from stuff where id_no='0'
select @b=count(*) from stuff where id_no='1'
end
select @c=@a+@b
select @d=convert(char(10),@c)
print @d
---- 直接算出结果，执行时间同上面一样快！
---- 总结：
---- 可见，所谓优化即where子句利用了索引，不可优化即发生了表扫描或额外开销。
---- 1.任何对列的操作都将导致表扫描，它包括数据库函数、计算表达式等等，查询时
要尽可能将操作移至等号右边。
---- 2.in、or子句常会使用工作表，使索引失效；如果不产生大量重复值，可以考虑把
子句拆开；拆开的子句中应该包含索引。
---- 3.要善于使用存储过程，它使SQL变得更加灵活和高效。
---- 从以上这些例子可以看出，SQL优化的实质就是在结果正确的前提下，用优化器可
以识别的语句，充份利用索引，减少表扫描的I/O次数，尽量避免表搜索的发生。其实S
QL的性能优化是一个复杂的过程，上述这些只是在应用层次的一种体现，深入研究还会
涉及数据库层的资源配置、网络层的流量控制以及操作系统层的总体设计。
#9
to 驺建
在同样条件下left join比join快。
to 楼主
它们返回的结果都不同，有可比性吗?除非你保证两个表是一对一的关系。
在同样条件下left join比join快。
to 楼主
它们返回的结果都不同，有可比性吗?除非你保证两个表是一对一的关系。
#10
----------- -----------
1 1
2 2
a b
----------- -----------
1 1
这样两个表join或你直接 where ..=..
结果是：
a b a b
----------- ----------- ----------- -----------
1 1 1 1
而left join结果是：
a b a b
----------- ----------- ----------- -----------
1 1 1 1
2 2 NULL NULL
1 1
2 2
a b
----------- -----------
1 1
这样两个表join或你直接 where ..=..
结果是：
a b a b
----------- ----------- ----------- -----------
1 1 1 1
而left join结果是：
a b a b
----------- ----------- ----------- -----------
1 1 1 1
2 2 NULL NULL
#11
from a,b --查两表中关联字段相同的记录。
from a left join b --查a表中所有的记录和b表中与a关联字段相同的记录。
from a left join b --查a表中所有的记录和b表中与a关联字段相同的记录。
#12
where 和 inner join 等效。
left join属于外部联结，性能要差。而且作用也不同。
作用的差别CrazyFor(冬眠的鼹鼠) 说得很清楚了。
left join属于外部联结，性能要差。而且作用也不同。
作用的差别CrazyFor(冬眠的鼹鼠) 说得很清楚了。
#13
凑个热闹。
#14
我测了一下,希望有所帮助
例：
a表：
----------------------------
a
1
2
1
----------------------------
b表：
----------------------------
a b c
1 2 3
1 3 4
2 3 5
----------------------------
1.left join
select * from a left join b on a.a=b.a
(1) 必须设定条件，即on ......
结果：
a a b c
1 1 2 3
1 1 3 4
2 2 3 5
1 1 2 3
1 1 3 4
2.right join
select * from a right join b on a.a=b.a
(1) 必须设定条件，即on ......
结果：
a a b c
1 1 2 3
1 1 2 3
1 1 3 4
1 1 3 4
2 2 3 5
3. cross join
select * from a cross join b=select * from a,b
(1) 不能设定条件，即无on ......
结果：
a a b c
1 1 2 3
2 1 2 3
1 1 2 3
1 1 3 4
2 1 3 4
1 1 3 4
1 2 3 5
2 2 3 5
1 2 3 5
注：跟left join 有相似
4.inner join
select * from a inner join b on a.a=b.a等价于 select * from a right join b on a.a=b.a
(1) 必须设定条件，即on ......
(2)等价与右连接
结果：
a a b c
1 1 2 3
1 1 2 3
1 1 3 4
1 1 3 4
2 2 3 5
5.full join
select * from a full join b on a.a=b.a等价于 select * from a right join b on a.a=b.a
(1) 必须设定条件，即on ......
(2)等价与右连接
结果：
a a b c
1 1 2 3
1 1 2 3
1 1 3 4
1 1 3 4
2 2 3 5
例：
a表：
----------------------------
a
1
2
1
----------------------------
b表：
----------------------------
a b c
1 2 3
1 3 4
2 3 5
----------------------------
1.left join
select * from a left join b on a.a=b.a
(1) 必须设定条件，即on ......
结果：
a a b c
1 1 2 3
1 1 3 4
2 2 3 5
1 1 2 3
1 1 3 4
2.right join
select * from a right join b on a.a=b.a
(1) 必须设定条件，即on ......
结果：
a a b c
1 1 2 3
1 1 2 3
1 1 3 4
1 1 3 4
2 2 3 5
3. cross join
select * from a cross join b=select * from a,b
(1) 不能设定条件，即无on ......
结果：
a a b c
1 1 2 3
2 1 2 3
1 1 2 3
1 1 3 4
2 1 3 4
1 1 3 4
1 2 3 5
2 2 3 5
1 2 3 5
注：跟left join 有相似
4.inner join
select * from a inner join b on a.a=b.a等价于 select * from a right join b on a.a=b.a
(1) 必须设定条件，即on ......
(2)等价与右连接
结果：
a a b c
1 1 2 3
1 1 2 3
1 1 3 4
1 1 3 4
2 2 3 5
5.full join
select * from a full join b on a.a=b.a等价于 select * from a right join b on a.a=b.a
(1) 必须设定条件，即on ......
(2)等价与右连接
结果：
a a b c
1 1 2 3
1 1 2 3
1 1 3 4
1 1 3 4
2 2 3 5