概述： 本系列【T-SQL基础】主要是针对T-SQL基础的总结。 本篇主要是对多表查询基础的总结。 查询语句的FROM字句在逻辑上是第一条要处理的字句，在FROM字句内可以用表运算符对输入的表进行操作
联接的性能问题之一是数据量过大导致的性能问题。当进行联接操作时，如果参与联接的表包含大量的数据记录，可能会导致以下性能问题：
表运算符的作用是把为其提供的表作为输入，经过逻辑查询处理，返回一个表结果。SQL Server支持四个表运算符：JOIN、APPLY、PIVOT、UNPIVOT，其中JOIN是标准SQL中的运算符，APPLY、PIVOT和UNPIVOT是T-SQL的扩展。
基本语法 order by xxxx asc(desc) asc 升序， desc 降序
子查询是一个嵌套在 SELECT、INSERT、UPDATE 或 DELETE 语句或其他子查询中的查询。任何允许使用表达式的地方都可以使用子查询。
转载自 http://www.jb51.net/article/39432.htm
(上述联接语法用于SELECT语句FROM子句。可以在其他SELECT语句子句中使用其他联接语法。)
短短一个查询语句，就出现了五次“profession”，这五次profession效果各有不同，我们容易弄晕，但是SQL能够很轻易的分辨。 为了能让我们容易分辨，SQL推出了假名功能。
FROM子句指定在SELECT语句中查询数据的一个或多个表(或视图或子查询)。 如果没有查询表数据，则FROM子句是可选的，如下所述。
leetcode 主要是一个针对北美的coder人群找工作的代码练习网站，我在2015年初次接触这个网站的时候，总共只有200多道题目，是一个类似acm 的a题网站。这些年变化越来越大，主要是因为找工作当然是多样化的考核过程，leetcode 也逐渐与时俱进，推出了下面几个类别的练习，今天我们随便挑几个练习一下：
使用标准的“inner”联接时，当一个表的行链接到第二个表的行时，第一个表中找不到第二个表中对应行的行将从输出表中排除。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
既然是最后一篇那就不能只列出些干枯的标准语句，更何况表联接也是SQL中较难的部分，所以此次搭配题目来详细阐述表联接。
right join(右联接) 返回包括右表中的所有记录和左表中联结字段相等的记录
LEFT OUTER JOIN 会匹配左表中的每一行及右表中符合条件的行。 当左表与右表具有一对多关系时，左外联接特别有用。
那有没有更好的办法，其实在主语言中，这不过就是个分支语句的事情嘛，奈何SQL语言我不熟啊。。。
例：insert into Strdents (姓名,性别,出生日期) values (‘开心朋朋’,’男’,’1980/6/15′)
你真的会玩SQL吗？系列目录 你真的会玩SQL吗？之逻辑查询处理阶段 你真的会玩SQL吗？和平大使 内连接、外连接 你真的会玩SQL吗？三范式、数据完整性 你真的会玩SQL吗？查询指定节点及其所有父节点的方法 你真的会玩SQL吗？让人晕头转向的三值逻辑 你真的会玩SQL吗？EXISTS和IN之间的区别 你真的会玩SQL吗？无处不在的子查询 你真的会玩SQL吗？Case也疯狂 你真的会玩SQL吗？表表达式，排名函数 你真的会玩SQL吗？简单的 数据修改 你真的会玩SQL吗？你所不知道的 数据聚合 你真的会玩S
在很多情况下，可以用CREATE TABLE语句创建数据表、使用ALTER TABLE语句修改表结构、使用DROP TABLE语句删除表；
Join的实现算法有三种，分别是Nested Loops Join, Merge Join, Hash Join。 DB2、SQL Server和Oracle都是使用这三种方式，不过Oracle选择使用nested loop的条件跟SQL Server有点差别，内存管理机制跟SQL Server不一样，因此查看执行计划，Oracle中nested loops运用非常多，而merge和hash方式相对较少，SQL Server中，merge跟hash方式则是非常普遍。 一.Nested Loopsb Join
索引通过维护常见请求数据的排序子集，提供了一种优化查询的机制。 确定哪些字段应该被索引需要一些思考:太少或错误的索引和关键查询将运行太慢; 太多的索引会降低插入和更新性能(因为必须设置或更新索引值)。
以左表为中心，返回左表中符合条件的所有记录以及右表中联结字段相等的记录——当右表中无相应联接记录时，返回空值。2、Right Join（右联接）
Flink SQL 支持对动态表进行复杂灵活的连接操作。 有几种不同类型的连接来解决可能需要的各种语义查询。
--Chapter 3 使用联接和子查询来查询数据 --内容提要 go /* (一)、使用联接查询数据 1. 内联接 2. 外联接 3. 交叉联接 4. 等值联接 5. 自联接 */ go /* (二)、使用子查询查询数据 1. 使用比较运算符，IN和EXISTS关键字 2. 使用修改过的比较运算符 3. 使用聚合函数 4. 使用嵌套子查询 5. 使用关联子查询 6. APPLY运算符 */ go /* (三)、管理结
left join(左联接) 返回包括左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录 right join(右联接) 返回包括右表中的所有记录和左表中联结字段相等的记录 inner join(等值连接) 只返回两个表中联结字段相等的行 举例如下： -------------------------------------------- 表A记录如下： aID aNum 1 a20050111 2 a20050112 3 a20050113 4 a20050114 5
SQL连接可以分为内连接、外连接、交叉连接。 数据库数据： book表 stu表 1.内连接 1.1.等值连接：在连接
在《Apache Flink 漫谈系列 - SQL概览》中我对JOIN算子有过简单的介绍，这里我们以具体实例的方式让大家对JOIN算子加深印象。JOIN的本质是分别从N(N>=1)张表中获取不同的字段，进而得到最完整的记录行。比如我们有一个查询需求：在学生表(学号，姓名，性别)，课程表(课程号，课程名，学分)和成绩表(学号，课程号，分数)中查询所有学生的姓名，课程名和考试分数。如下：
right join(右联接) 返回包含右表中的全部记录和左表中联结字段相等的记录
编写一个 SQL 查询，满足条件：无论 person 是否有地址信息，都需要基于上述两表提供 person 的以下信息：
aID aNum 1 a0111 2 a0112 3 a0113 4 a0114 5 a0115
举例如下： -------------------------------------------- 表A记录如下： aID aNum 1 a20050111 2 a20050112 3 a20050113 4 a20050114 5 a20050115
代码大概200行左右 本系列，几乎都是代码，记得当时写的时候用的是微软的官方实例数据库AdventureWorks_Data.mdf、AdventureWorks_Log.ldf来运行的。 下载链接：链接: https://pan.baidu.com/s/1pMdLz6N 密码: xvhu 或者回复“AdventureWorks”来获取链接。 ---- use AdventureWorks --切换到AdventureWorks数据库 --创建Student表和Marks表，用于操作各种联接 cr
如果您使用 SELECT…WHERE x NOT IN（SELECT y FROM…）等“ NOT IN”编写SQL查询，必须了解当“ x”或“ y”为NULL时会发生什么？如果不是您想要的结果，我将在这里告诉您如何解决。
本文是在假定读者了解了直方图是什么，直方图如何进行添加维护的前提下，围绕直方图与索引的对比、何时应该添加直方图，及直方图如何帮助优化器选择更优的执行计划这几个方面来介绍直方图。 对直方图不太了解的小伙伴可参考GreatSQL社区的另一篇文章 4.直方图介绍和使用|MySQL索引学习
explain显示了mysql如何使用索引来处理select语句以及连接表。可以帮助选择更好的索引和写出更优化的查询语句。
爱可生 DBA 团队成员，擅长故障分析、性能优化，个人博客：https://www.jianshu.com/u/a95ec11f67a8，欢迎讨论。
四种联接 left join(左联接)返回包括左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录 right join(右联接) 返回包括右表中的所有记录和左表中联结字段相等的记录inner join(等值联接)只返回两个表中联结字段相等的行cross join(交叉联接)得到的结果是两个表的乘积，即笛卡尔积 创建表 CREATE TABLE `product` (`id` int(10) unsigned not null auto_increment,`amount` int(10) unsi
在《SQL概览》中我们介绍了JOIN算子的语义和基本的使用方式，介绍过程中大家发现Apache Flink在语法语义上是遵循ANSI-SQL标准的，那么再深思一下传统数据库为啥需要有JOIN算子呢？在实现原理上面Apache Flink内部实现和传统数据库有什么区别呢？本篇将详尽的为大家介绍传统数据库为什么需要JOIN算子，以及JOIN算子在Apache Flink中的底层实现原理和在实际使用中的优化！
国内大佬翻译的文章，因为文章较长，不适合碎片化阅读，因此分为几篇文章来转载，满满的干货，外链在微信上不能显示，建议从第一篇文章开始看起
1. 笛卡尔积(交叉连接) 在MySQL中可以为CROSS JOIN或者省略CROSS即JOIN，或者使用',' 如：
tb 表的 a b c d 每个分别和 ta 的a b c d 组合一遍
SIMPLE（simple）：简单SELECT(不使用UNION或子查询)。 PRIMARY（primary）：子查询中最外层查询，查询中若包含任何复杂的子部分，最外层的select被标记为PRIMARY。 UNION（union）：UNION中的第二个或后面的SELECT语句。 DEPENDENT UNION（dependent union）：UNION中的第二个或后面的SELECT语句,取决于外面的查询。 UNION RESULT（union result）：UNION的结果，union语句中第二个select开始后面所有select。 SUBQUERY（subquery）：子查询中的第一个SELECT，结果不依赖于外部查询。 DEPENDENT SUBQUERY（dependent subquery）：子查询中的第一个SELECT，依赖于外部查询。 DERIVED（derived）：派生表的SELECT (FROM子句的子查询)。 UNCACHEABLE SUBQUERY（uncacheable subquery）：(一个子查询的结果不能被缓存，必须重新评估外链接的第一行)
今天客户那边遇到一个问题：多选文件进行操作，数据量一大后台处理就特别慢，浏览器显示504超时。为了验证问题是否出在sql语句，所以用以下方法来分析：
Please refer the link : https://www.codeproject.com/Articles/33052/Visual-Representation-of-SQL-Joins
存储引擎：MySQL中的数据、索引以及其他对象是如何存储的，是一套文件系统的实现。
在当今这个多种不同数据库混用，各种不同语言不同框架融合的年代（一切为了降低成本并高效的提供服务），知识点多如牛毛。虽然大部分SQL脚本可以使用标准SQL来写，但在实际中，效率就是一切，因而每种不同厂商的SQL新特性有时还是会用到，这部分内容更是让人抓瞎，常常会由于一些很简单的问题花很久来搜索准确答案。赶脚俺弱小的智力已经完全无法记清楚常见的命令了，即使是用的最熟悉的T-SQL（SQL Server）。因此将最常见的T-SQL操作做个简单的总结,包括一些容易忽视的知识点和常见的开发样例。实话实说，现在开发中较
我们通常会在SELECT语句中使用联接，MySQL查询的联接使我们能够利用一个SQL语句查询或操作多个表的数据。
最近有需求需要本地处理一些临时的数据，用做统计分析。如果单纯的 MYSQL 也能实现， 不过一堆临时数据这样从 mysql 导来导去还是挺麻烦的，比较理想的选择是本机装个 cygwin 环境，然后可以用 awk 等 shell 工具做即时处理。 本文主要讲述如何在 awk 中实现 SQL 的常用操作，当做个简单的 awk 入门分享。 虽然文中部分 awk 会有其它更简洁高效的 shell 命令去完成，亦或是其它语言去完成， 但这都不在本文的讨论范畴。 注：本文所用到的两个测试文件 user、co
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
