浅析SQL Server三大算法的I/O成本
1. Nested Loop Join(嵌套循环联结)
算法：
其思路相当的简单和直接：对于关系R的每个元组 r 将其与关系S的每个元组 s 在JOIN条件的字段上直接比较并筛选出符合条件的元组。写成伪代码就是：
代价：
被联结的表所处内层或外层的顺序对磁盘I/O开销有着非常重要的影响。而CPU开销相对来说影响较小，主要是元组读入内存以后(in-memory)的开销，是 O (n * m)
对于I/O开销，根据 page-at-a-time 的前提条件，I/O cost = M + M * N，
翻译一下就是 I/O的开销 = 读取M页的I/O开销 + M次读取N页的I/O开销。
2. Sort-Merge Join (排序合并联结)
Nested Loop一般在两个集合都很大的情况下效率就相当差了，而Sort-Merge在这种情况下就比它要高效不少，尤其是当两个集合的JOIN字段上都有聚集索引(clustered index)存在时，Sort-Merge性能将达到最好。
算法：
基本思路也很简单(复习一下数据结构中的合并排序吧)，主要有两个步骤：
a.按JOIN字段进行排序
b.对两组已排序集合进行合并排序，从来源端各自取得数据列后加以比较(需要根据是否在JOIN字段有重复值做特殊的“分区”处理)
代价：(主要是I/O开销)
有两个因素左右Sort-Merge的开销：JOIN字段是否已排序 以及 JOIN字段上的重复值有多少。
◆最好情况下(两列都已排序且至少有一列没有重复值)：O (n + m) 只需要对两个集合各扫描一遍。（这里的m，n如果都能用到索引那就更好了）
◆最差情况下(两列都未排序且两列上的所有值都相同)：O (n * log n + m * log m + n * m) 两次排序以及一次全部元组间的笛卡尔乘积
3. Hash Join (哈希联结)
Hash Join在本质上类似于两列都有重复值时的Sort-Merge的处理思想——分区(patitioning)。但它们也有区别：Hash Join通过哈希来分区(每一个桶就是一个分区)而Sort-Merge通过排序来分区(每一个重复值就是一个分区)。
值得注意的是，Hash Join与上述两种算法之间的较大区别同时也是一个较大限制是它只能应用于等值联结(equality join)，这主要是由于哈希函数及其桶的确定性及无序性所导致的。
算法：
基本的Hash Join算法由以下两步组成：
同nested loop，在执行计划中build input位于上方，probe input位于下方。
hash join操作分两个阶段完成：build（构造）阶段和probe（探测）阶段。
a.Build Input Phase： 基于JOIN字段，使用哈希函数h2为较小的S集合构建内存中(in-memory)的哈希表，相同键值的以linked list组成一个
相关文档：
1.update a set a.nickname=b.nickname from tab1 a,tab2 b where a.username=b.username
2.Update student_score set
student_score.level=level_about.level from
level_about where student.score
between level_about.start_score and level_about.end_score ......
在SQL UPDATE语句中，对换两个变量的值，不需要临时变量。=右侧的值在整个UPDATE语句中都是一致的；所有的更新同时发生，而不是一个接着一个发生。
例如：
UPDATE offenceTeam
SET goalShooter=wingAttack,
& ......
应用示例：
-- 创建2个测试表
CREATE TABLE [dbo].[Table_2019]([Data] [nchar](2019) NOT NULL)
CREATE TABLE [dbo].[Table_2020]([Data] [nchar](2020) NOT NULL)
go
-- 填充数据
declare @i int
set @i = 0
while(@i < 20)
begin
insert Table_2019(Data) values('')
......
经典SQL语句大全
下列语句部分是Mssql语句，不可以在access中使用。
SQL分类：
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首先,简要介绍基础语句：
1、� ......
在使用过程中大家经常碰到数据库日志非常大的情况，在这里介绍了两种处理方法……
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一般情况下，SQL数据库的收缩并不能很大程度上减小数据库大小，其主要作用是收缩日志大小，应当定期进行此操作以免数据库日志过大。
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