SQL Server合并多个on子句变体

SQL Server合并多个ON子句变体是指在SQL Server数据库中，将多个ON子句的不同变体组合在一起使用的操作。

ON子句是用于连接两个或多个表的条件语句，它指定了连接的条件。在SQL Server中，可以使用多个ON子句来连接多个表，并且每个ON子句可以有不同的变体。

合并多个ON子句变体的优势是可以更灵活地进行表连接操作，根据具体的需求选择不同的连接条件。这样可以提高查询的效率和灵活性。

应用场景：

多表查询：当需要连接多个表进行查询时，可以使用合并多个ON子句变体来指定不同的连接条件，以获取所需的结果。
数据分析：在进行数据分析时，可能需要从多个表中获取相关数据，使用合并多个ON子句变体可以灵活地指定连接条件，以满足分析需求。
数据处理：在进行数据处理时，可能需要对多个表进行关联操作，使用合并多个ON子句变体可以方便地指定连接条件，以实现数据处理逻辑。

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初学者SQL语句介绍

1.用 Select 子句检索记录 Select 子句是每一个检索数据的查询核心。它告诉数据库引擎返回什么字段。 Select 子句的常见形式是： Select * 该子句的意思是“返回在所指定的记录源中能找到的所有字段”。这种命令形式很方便，因为你无需知道从表中检索的字段名称。然而，检索表中的所有列是低效的。因此，因该只检索需要的字段，这样可以大大的提高查询的效率。 2.使用 From 子句指定记录源 From 子句说明的是查询检索记录的记录源；该记录源可以是一个表或另一个存储查询。你还能从多个表中检索记录，这在后面的章节中将介绍。例子： Select * From students 检索students表中的所有记录 3.用 Where 子句说明条件 Where 子句告诉数据库引擎根据所提供的一个或多个条件限定其检索的记录。条件是一个表达式，可具有真假两种判断。例子： Select * From students Where name="影子" 返回students中name字段为影子的列表，这次所返回的结果没有特定顺序，除非你使用了 Order By 子句。该子句将在后面的章节介绍。注意：Where 子句中的文本字符串界限符是双引号，在VB中因改为单引号，因为在VB中字符串的界定符是双引号。补充：使用 And 和 Or 逻辑可以将两个或更多的条件链接到一起以创建更高级的 Where 子句。例子： Select * From students Where name="影子" And number>100 返回name为影子number大于100的列表。例子： Select * From students Where name="影子" And (number>100 Or number<50) 返回name为影子，number大于100或者小于50的列表。 Where 子句中用到的操作符操作符功能 < 小于 <= 小于或等于 > 大于 >= 大于或等于 = 等于 <> 不等于 Between 在某个取值范围内 Like 匹配某个模式 In 包含在某个值列表中 SQL中的等于和不等于等操作符与VB中的意义和使用相同例子：（1）.Between 操作符 Use cust Select * From students Where number Between 1 and 100 Between 操作符返回的是位于所说明的界限之内的所有记录值。这个例子就返回 number 字段 1 到 100 之间的全部记录。（2）. Like 操作符和通配符 Use cust Select * From students Where name Like "%影%" Like 操作符把记录匹配到你说明的某个模式。这个例子是返回含“影”的任意字符串。四种通配符的含义通配符描述 % 代表零个或者多个任意字符 _（下划线）代表一个任意字符 [] 指定范围内的任意单个字符 [^] 不在指定范围内的任意单个字符全部示例子如下： Like "BR%" 返回以"BR"开始的任意字符串 Like "br%" 返回以"Br"开始的任意字符串 Like "%een" 返回以"een"结束的任意字符串 Like "%en%" 返回包含"en"的任意字符串 Like "_en" 返回以"en"结束的三个字符串 Like "[CK]%" 返回以"C"或者"K"开始的任意字符串 Like "[S-V]ing" 返回长为四个字符的字符串，结尾是"ing"，开始是从S到V。 Like "M[^c]%" 返回以"M"开始且第二个字符不是"c"的任意字符串。 4. 使用 Order By 对结果排序 Order By 子句告诉数据库引擎对其检索的记录进行排序。可以对任何字段排序，或者对多个字段排序，并且可以以升序或隆序进行排序。在一个正式的 Select 查询之后包含一个 Order By 子句，后跟想排序的字段（可以有多个）便可以说明一个排序顺序。例子：

. （1）选择最有效率的表名顺序(只在基于规则的seo/' target='_blank'>优化器中有效)： ORACLE 的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理，在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表. （2） WHERE子句中的连接顺序．：

010

1 使用SET NOCOUNT ON 选项：缺省地，每次执行SQL语句时，一个消息会从服务端发给客户端以显示SQL语句影响的行数。这些信息对客户端来说很少有用。通过关闭这个缺省值，你能减少在服务端和客户端的网络流量，帮助全面提升服务器和应用程序的性能。为了关闭存储过程级的这个特点，在每个存储过程的开头包含“SET NOCOUNT ON”语句。 2 正确使用UNION和UNION ALL：许多人没完全理解UNION和UNION SELECT是怎样工作的，因此，结果浪费了大量不必要的SQLServer资源。当使用UNION时，它相当于在结果集上执行SELECT DISTINCT。换句话说，UNION将联合两个相类似的记录集，然后搜索重复的记录并排除。如果这是你的目的，那么使用UNION是正确的。但如果你使用UNION联合的两个记录集没有重复记录，那么使用UNION会浪费资源，因为它要寻找重复记录，即使你确定它们不存在。所以如果你知道你要联合的记录集里没有重复，那么你要使用UNION ALL，而不是UNION。UNION ALL联合记录集，但不搜索重复记录，这样减少SQLServer资源的使用，从而提升性能。 3 尽量不用SELECT * ：绝大多数情况下，不要用 * 来代替查询返回的字段列表，用 * 的好处是代码量少、就算是表结构或视图的列发生变化，编写的查询SQL语句也不用变，都返回所有的字段。但数据库服务器在解析时，如果碰到 *，则会先分析表的结构，然后把表的所有字段名再罗列出来。这就增加了分析的时间。 4 慎用SELECT DISTINCT： DISTINCT子句仅在特定功能的时候使用，即从记录集中排除重复记录的时候。这是因为DISTINCT子句先获取结果集然后去重，这样增加SQLServer有用资源的使用。当然，如果你需要去做，那就只有去做了。当如果你知道SELECT语句将从不返回重复记录，那么使用DISTINCT语句对SQLServer资源不必要的浪费。 5 少用游标：任何一种游标都会降低SQLServer性能。有些情况不能避免，大多数情况可以避免。所以如果你的应用程序目前正在使用TSQL游标，看看这些代码是否能够重写以避免它们。如果你需要一行一行的执行操作，考虑下边这些选项中的一个或多个来代替游标的使用：使用临时表使用WHILE循环使用派生表使用相关子查询使用CASE语句使用多个查询上面每一个都能取代游标并且执行更快。如果你不能避免使用游标，至少试着提高它们的速度，找出加速游标的方法。 6 选择最有效率的表名顺序： SQLSERVER的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名，因此FROM子句中写在最后的表（基础表driving table）将被最先处理，在FROM子句中包含多个表的情况下，必须选择记录条数最少的表作为基础表，当SQLSERVER处理多个表时，会运用排序及合并的方式连接它们。首先，扫描第一个表（FROM子句中最后的那个表)并对记录进行排序；然后扫描第二个表（FROM子句中最后第二个表)；最后将所有从第二个表中检索出的记录与第一个表中合适记录进行合并。例如: 表 TAB1有 16384 条记录，表 TAB2 有5条记录，选择TAB2作为基础表 (最好的方法)： select count(*) from TAB1 a, TAB2 b 选择TAB1作为基础表 (不佳的方法)： select count(*) from TAB2 a, TAB1 b 如果有3个以上的表连接查询，那就需要选择交叉表（intersection table）作为基础表，交叉表是指那个被其他表所引用的表。 7 使用表的别名(Alias)：当在SQL语句中连接多个表时，请使用表的别名并把别名前缀于每个Column上，这样可以减少解析的时间并减少那些由Column歧义引起的语法错误。 8 SARG你的WHERE条件： ARGE来源于"Search Argument"（搜索参数）的首字母拼成的"SARG"，它是指WHERE子句里，列和常量的比较。如果WHERE子句是sargable（可SARG的），这意味着它能利用索引加速查询的完成。如果WHERE子句不是可SARG的，这意味着WHERE子句不能利用索引（或至少部分不能利用），执行的是全表或索引扫描，这会引起查询的性能下降。在WHERE子句里不可SARG的搜索条件如"IS NULL", "<>", "!=", "!>", "!<", "NOT", "NOT EXISTS", "NOT IN", "NOT LIKE"和"LIKE '%500'"，通常（但不总是）会阻止查询优

视图索引

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。创建索引视图视图也称为虚拟表，这是因为由视图返回的结果集其一般格式与由列和行组成的表相似，并且，在 SQL 语句中引用视图的方式也与引用表的方式相同。标准视图的结果集不是永久地存储在数据库中。查询每次引用视图时，Microsoft® SQL Server™ 2000 会动态地将生成视图结果集所需的逻辑合并到从基表数据生成完整查询结果集所需的逻辑中。生成视图结果的过程称为视图具体化。有关更多信息，请参见视图解析。对于标准视图而言，为每个引用视图的查询动态生成结果集的开销很大，特别是对于那些涉及对大量行进行复杂处理（如聚合大量数据或联接许多行）的视图更为可观。若经常在查询中引用这类视图，可通过在视图上创建唯一聚集索引来提高性能。在视图上创建唯一聚集索引时将执行该视图，并且结果集在数据库中的存储方式与带聚集索引的表的存储方式相同。有关用于存储聚集索引的结构的更多信息，请参见聚集索引。说明只有安装了 Microsoft SQL Server 2000 企业版或 Microsoft SQL Server 2000 开发版，才可以创建索引视图。在视图上创建索引的另一个好处是：查询优化器开始在查询中使用视图索引，而不是直接在 FROM 子句中命名视图。这样一来，可从索引视图检索数据而无需重新编码，由此带来的高效率也使现有查询获益。有关更多信息，请参见在视图上使用索引。在视图上创建聚集索引可存储创建索引时存在的数据。索引视图还自动反映自创建索引后对基表数据所做的更改，这一点与在基表上创建的索引相同。当对基表中的数据进行更改时，索引视图中存储的数据也反映数据更改。视图的聚集索引必须唯一，从而提高了 SQL Server 在索引中查找受任何数据更改影响的行的效率。与基表上的索引相比，对索引视图的维护可能更复杂。只有当视图的结果检索速度的效益超过了修改所需的开销时，才应在视图上创建索引。这样的视图通常包括映射到相对静态的数据上、处理多行以及由许多查询引用的视图。视图的要求在视图上创建聚集索引之前，该视图必须满足下列要求：当执行 CREATE VIEW 语句时，ANSI_NULLS 和 QUOTED_IDENTIFIER 选项必须设置为 ON。OBJECTPROPERTY 函数通过 ExecIsAnsiNullsOn 或 ExecIsQuotedIdentOn 属性为视图报告此信息。为执行所有 CREATE TABLE 语句以创建视图引用的表，ANSI_NULLS 选项必须设置为 ON。视图不能引用任何其它视图，只能引用基表。视图引用的所有基表必须与视图位于同一个数据库中，并且所有者也与视图相同。必须使用 SCHEMABINDING 选项创建视图。SCHEMABINDING 将视图绑定到基础基表的架构。必须已使用 SCHEMABINDING 选项创建了视图中引用的用户定义的函数。表和用户定义的函数必须由 2 部分的名称引用。不允许使用 1 部分、3 部分和 4 部分的名称。视图中的表达式所引用的所有函数必须是确定性的。OBJECTPROPERTY 函数的 IsDeterministic 属性报告用户定义的函数是否是确定性的。有关更多信息，请参见确定性函数和非确定性函数。视图中的 SELECT 语句不能包含下列 Transact-SQL 语法元素：选择列表不能使用 * 或 table_name.* 语法指定列。必须显式给出列名。不能在多个视图列中指定用作简单表达式的表的列名。如果对列的所有（或只有一个例外）引用是复杂表达式的一部分或是函数的一个参数，则可多次引用该列。例如，下列选择列表是非法的： SELECT ColumnA, ColumnB, ColumnA 下列选择列表是合法的： SELECT ColumnA, AVG(ColumnA), ColumnA + Column B AS AddColAColB SELECT SUM(ColumnA), ColumnA % ColumnB AS ModuloColAColB 派生表。行集函数。 UNION 运算符

点击上方蓝色“程序猿DD”，选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料！来源：blog.csdn.net/horses/article/details/10455307 关系模型（Relational model）由 E.F.Codd 博士于 1970 年提出，以集合论中的关系概念为基础；无论是现实世界中的实体对象还是它们之间的联系都使用关系表示。我们在数据库系统中看到的关系就是二维表（Table），由行（Row）和列（Column）组成。因此，也可以说关系表是由数据行构成的集合。关系模

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