[SQL Server 2005] hash联接算法
SQL Server 2005 hash联接算法
如果两个联接输入都很大，而且这两个输入的大小差不多，则预先排序的合并联接提供的性能与哈希联接相近。但是，如果这两个输入的大小相差很大，则哈希联接操作通常快得多。
哈希联接可以有效处理未排序的大型非索引输入。它们对复杂查询的中间结果很有用，因为：
· 中间结果未经索引（除非已经显式保存到磁盘上然后创建索引），而且通常不为查询计划中的下一个操作进行适当的排序。
· 查询优化器只估计中间结果的大小。由于对于复杂查询，估计可能有很大的误差，因此如果中间结果比预期的大得多，则处理中间结果的算法不仅必须有效而且必须适度弱化。
原理
Hash join一般用于一张小表和一张大表进行join时。Hash join的过程大致如下（下面所说的内存就指sort area，关于过程，后
面会作详细讨论）：
1． 一张小表被hash在内存中。因为数据量小，所以这张小表的大多数数据已经驻入在内存中，剩下的少量数据被放置在临时表空间中；
2． 每读取大表的一条记录，就和小表中内存中的数据进行比较，如果符合，则立即输出数据（也就是说没有读取临时表空间中的小表的数据）。而如果大表的数据与小表中临时表空间的数据相符合，则不直接输出，而是也被存储临时表空间中。
3． 当大表的所有数据都读取完毕，将临时表空间中的数据以其输出。
如果小表的数据量足够小（小于hash area size），那所有数据就都在内存中了，可以避免对临时表空间的读写。
如果是并行环境下，前面中的第2步就变成如下了：
2．每读取一条大表的记录，和内存中小表的数据比较，如果符合先做join，而不直接输出，直到整张大表数据读取完毕。如果内存足够，Join好的数据就保存在内存中。否则，就保存在临时表空间中。
1,处理大量、未排序、无索引的数据
2 ,Hash Join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
相关文档：
import java.sql.*;
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public static void close(Statement st, Connection con)
{
try
{
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PATINDEX
返回指定表达式中某模式第一次出现的起始位置；如果在全部有效的文本和字符数据类型中没有找到该模式，则返回零。
语法
PATINDEX ( '%pattern%' , expression )
参数
pattern
一个字符串。可以使用通配符，但 pattern 之前和之后必须有 % 字符（搜索第一个和最后一个字符时除外）。pattern 是短字符数 ......
Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 0) as 05 16 2006 10:57AM
Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 1) as 05/16/06
Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 2) as 06.05.16
Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 3) as 16/05/06
Select CONVERT(varchar(100), GETDATE(), 4) as 16.05.06
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