SQL开发中容易忽视的一些小地方(二)
时间：2022-03-14 04:35
原文:
网络观点一结论:从图上可以非常清楚的看出,三者在执行计划上完成一样.为此本人并不同意网络观点一.表在前与后并不影响最终的执行效率.大家有什么不同的意见望指教.
说明:
1:WHERE子句中使用的连接语句，在数据库语言中，被称为隐性连接。INNER JOIN称为显性连接。WHERE 和INNER JOIN产生的连接关系，没有本质区别，结果也一样。但是！隐性连接随着数据库语言的规范和发展，已经逐渐被淘汰，比较新的数据库语言基本上已经抛弃了隐性连接，全部采用显性连接了。
2:join的分类:
1> inner join：理解为“有效连接”，
2>left join：理解为“有左显示”，
3> right join：理解为“有右显示”
4> full join：理解为“全连接”
3 .join可以分主次表 左联是以左边的表为主，右边的为辅，右联则相反
结论:通过查询执行计划可以非常清楚的看出,采用了嵌套查询,因为两表的数据量都不大,而且数据大小相当.此时的查询开销为n*n
第二种算法:HASH JOIN :
定义: 散列连接是做大数据集连接时的常用方式，优化器使用两个表中较小的表（或数据源）利用连接键在内存中建立散列表，然后扫描较大的表并探测散列表，找出与散列表匹配的行。这种方式适用于较小的表完全可以放于内存中的情况，这样总成本就是访问两个表的成本之和。但是在表很大的情况下并不能完全放入内存，这时优化器会将它分割成若干不同的分区，不能放入内存的部分就把该分区写入磁盘的临时段，此时要有较大的临时段从而尽量提高I/O 的性能。
结论:从图一中可能看出SQL在联接班级表和学生表是采用了hash join方式,因为班级表数据量大,班级表数据量小.这种方式的查询时间复杂度为2n.
注意点:hash join可能非常容易的变成nested loop,下面的查询为hash join
inner join student a on
a.classID=b.classID
转换(hash join变nesteed loop):如果在后面组加上排序呢?此是会变成嵌套查询
select top 10000 a.ID,a.sUserName,b.sClassName from classInfo b
inner join student a on
a.classID=b.classID
order by a.ID
转换(nesteed loop变hash join):上面的嵌套查询又可以改选成hash join
select * from(
select top 10000 a.ID,a.sUserName,b.sClassName from classInfo b
inner join student a on
a.classID=b.classID) as tbl
order by ID
第三种算法:排序合并连接
定义:通常情况下散列连接的效果都比排序合并连接要好，然而如果行源已经被排过序，在执行排序合并连接时不需要再排序了，这时排序合并连接的性能会优于散列连接。
网络观点二结论:inner join和where 在查询效率上没有区别,只是体现形式不同而已.
总结:我们可以通过查看SQL的执行计划来分析SQL的性能,一句话正确与否不在于说话的人,而在于实践验证结果.本人就表联接谈了自己的理解,如果有不对的地方还望各们指教.
注:
本文引用:
http://blog.chinaunix.net/u1/46451/showart.php?id=415529
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