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如果id值不存在于另一个表中,则执行SQL连接

当执行SQL连接操作时,如果id值不存在于另一个表中,将会根据所使用的连接类型(内连接、左连接、右连接或全连接)的不同而有不同的结果。

  1. 内连接(INNER JOIN):内连接返回满足连接条件的行,即只返回两个表中id值都存在的记录。如果id值在其中一个表中不存在,则该记录不会被返回。内连接常用于获取两个表中相关联的数据。
    • 优势:内连接可以有效地过滤掉不匹配的记录,只返回相关的数据,提高查询效率。
    • 应用场景:内连接适用于需要获取两个表中共同拥有的数据的情况,如获取订单和订单项的关联信息。
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  • 左连接(LEFT JOIN):左连接返回左表中的所有记录,以及与右表中满足连接条件的记录。如果id值在右表中不存在,则连接结果中对应的右表字段将显示为NULL。左连接常用于获取左表中的数据,并根据需要关联右表的数据。
    • 优势:左连接可以保留左表中的所有记录,即使在右表中没有匹配的记录,也能够返回结果。
    • 应用场景:左连接适用于需要获取左表的完整数据,并根据需要关联右表的数据的情况,如获取用户和用户订单的关联信息。
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  • 右连接(RIGHT JOIN):右连接返回右表中的所有记录,以及与左表中满足连接条件的记录。如果id值在左表中不存在,则连接结果中对应的左表字段将显示为NULL。右连接常用于获取右表中的数据,并根据需要关联左表的数据。
    • 优势:右连接可以保留右表中的所有记录,即使在左表中没有匹配的记录,也能够返回结果。
    • 应用场景:右连接适用于需要获取右表的完整数据,并根据需要关联左表的数据的情况,如获取商品和商品评论的关联信息。
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  • 全连接(FULL JOIN):全连接返回两个表中的所有记录,不管id值是否匹配。如果id值在其中一个表中不存在,则对应的另一个表字段将显示为NULL。全连接常用于获取两个表的所有数据,并进行关联分析。
    • 优势:全连接可以返回两个表的所有记录,包括匹配和不匹配的记录。
    • 应用场景:全连接适用于需要获取两个表的所有数据,并进行全面关联分析的情况,如获取用户和用户订单的所有关联信息。
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    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

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