【IT168 技术评论】
做开发三年来(B/S),发现基于web 架构的项目技术主要分两大方面: 第一:C#,它是程序的基础,也可是其它开发语言,没有开发语言也就不存在应用程序.第二:数据库,现在是信息化世界,大多数信息都可以通过数据库存储来交换信息.常与应用程序互相交流信息.

 但在SQL开发应用时,我们往往只观注些常用的方法(insert delete select update),对些小细节方面(系统存储过程,函数的应用,优化分析)研究的并不多或者是知其一不知其二,所以本人想把在学习工作当中遇到的问题总结些,希望还没有重视这些方面的朋友会有帮助,少走些弯路.

 SQL中的null的用法及要注意的方面

【英文辞典】 null:无效的, 无价值的, 等于零的.

【SQL定义】SQL中, NULL 与空格, 零, 都不相同. 是指为未定义或是不可用的.

构成因素:造成某一列成为NULL 的因素可能是:

(1),值不存在；

(2), 值未知；

(3), 列对表不可用.

它与普通的值最大的异同是:

相同点:
1:统统属于值范畴.数字1是一个值,字符串'aaa'同样是一个值,同理 null也是一个值.

2:都是合法的值,普通的数字,字符可以存在于表中字段,null也可以,而且是有意义的.

 不同点:
先创建测试表:
USE [myTestDB]
GO
/****** 对象: Table [dbo].[testNull] 脚本日期: 10/11/2008 13:45:14 ******/
SET ANSI_NULLS ON
GO
SET QUOTED_IDENTIFIER ON
GO
CREATE TABLE [dbo].[testNull](
[ID] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,
[a] [nchar](10) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL,
[b] [nchar](10) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL,
CONSTRAINT [PK_testNull] PRIMARY KEY CLUSTERED
(
[ID] ASC
)WITH (IGNORE_DUP_KEY = OFF) ON [PRIMARY]
) ON [PRIMARY]

插入相关测试值:
insert into testNull
values('1','')
insert into testNull

values('2',null)

 1:普通的值一般都可能进行运算符操作,例如:ID列为int,所以可以这样:ID=ID+1等,但如果一列的值为null,null+1=null,就是说null与任何运算符运算后都为null,这就是大家说的黑洞,会吃掉所有的东西.
update testNull
set b=b+1
where b is null

结论:查询后发现b的值没有变化,仍然为null.

 2:普通的值可以进行"="操作,例如条件中一般都会这样出现:sUserName='张三',如果sUserName的值为null,要想找出所有名字为null的记录时,不能这样用:sUserName=null,因为null不是一个具体的值,任何值与它比较时都会返回false.此时可借用is null 或者是is not null.

 示例查询:

1:select * from testNull where a=null --返回空结果集

2:select * from testNull where b is null --返回结果集 2 2 NULL

结论:说明null是不能用"="来比较,可用is null来替换

 3:在用统计函数count时会不同,例如count(ID):统计记录数.当统计的记录中的包含有null值时,它会忽略null值.

示例查询:
1:select count(*),count(b) from testNull 它的返回值为2 1
2: select count(*),count(isnull(b,'')) from testNull 它的返回值为2 2

结论:对于列包含null 时,统计行数是可用count(*),或者是先把null值转换成对应的值再统计,例如count(isnull(b,''));

 4:对于in 的影响不同.
示例查询: 查询testNull表中b的值包含在null中的记录.
select * from testNull
where b in(null) --没有任何记录
结论:in在查询时会忽略null的记录,查询的时候可用is not null来查询.

5:排序时顺序有不同:当使用ORDER BY时，首先呈现NULL值。如果你用DESC以降序排序，NULL值最后显示。
1:select * from testNull
1 1 ''
2 2 NULL
2:select * from testNull order by b
2 2 NULL
1 1 ''
3:select * from testNull order by b desc
1 1 ''

2 2 NULL

 6:当使用GROUP BY时，所有的NULL值被认为是相等的。这时先多插入几条数据,方便查看结果.
insert into testNull
values('3',null)
values('4','4')
select * from testNull
select count(b) from testNull
group by b
返回结果:
0 1 1

结论:可见在group by 的时候,null视为等同.

 7:永远不会有什么数据等于NULL。1不等于NULL，2也一样。但NULL也不等于NULL。所以我们只能比较它“是”或“不是”。

总结:SQL中提供了如此众多的存储过程,函数供我们调用,而我们又真正的理解几个呢?只有真正了解它们,才会对开发中出现的种种问题迅速找出问题所在并解决它.

表联接查询

 为了说明问题,我创建了两个表,分别是学生信息表(student),班级表(classInfo).相关字段说明本人以SQL创建脚本说明:

测试环境:SQL2005
 CREATE TABLE [dbo].[student](
[ID] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,
[sUserName] [nchar](10) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL,--姓名
[sAddress] [varchar](200) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL,--地址
[classID] [int] NULL,--班级
[create_date] [datetime] NULL CONSTRAINT [DF_student_create_date] DEFAULT (getdate())--入班时间
) ON [PRIMARY]

学生表记录:插入数据999999行.可以说的上是一个不大不小的表.

 CREATE TABLE [dbo].[classInfo](
[classID] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,--所属班级ID
[sClassName] [varchar](50) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL,--班级名称
[sInformation] [varchar](50) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL,--班级相关信息
[sDescription] [varchar](50) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL,--班级描述
[iSchooling] [int] NULL,--学费
CONSTRAINT [PK_classInfo] PRIMARY KEY CLUSTERED
(
[classID] ASC
)WITH (IGNORE_DUP_KEY = OFF) ON [PRIMARY]

) ON [PRIMARY]

 班级表:共插入100行,实际可能不存在这么多的班级.

示例需求:查询学生的基本信息以及所属班级名称,我们都会第一时间想到用表关联,这里我列出相关实现方法.

 第一:将数据量较大的学生表放在前面.
--大表在前
select top 1000 a.sUserName,b.sClassName from student a
inner join classInfo b on

a.classID=b.classID

 第二:将数据量较小的班级表放在前面.
--小表在前
select top 1000 a.sUserName,b.sClassName from classInfo b
inner join student a on

a.classID=b.classID

 第三:用where 实现.
--join与where
select top 1000 a.sUserName,b.sClassName from classInfo b, student a
where a.classID=b.classID

归纳:以上三种方式查询的结果都完全相同,但它们在实现效率上会有不同吗?这里首先提出两个网络上的观点:

网络观点一:一般要使得数据库查询语句性能好点遵循一下原则:在做表与表的连接查询时，大表在前，小表在后.

 执行计划效果如图一:

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

 网络观点二:inner join 与 where 在效率上是否一样?原文地址: http://topic.csdn.net/t/20050520/13/4022440.html 原文中有下面一段话:

---------------------------引用----------------------------------------------
4 指明多表关系会大大提高速度 ，如
SELECT A.X,B.Y FROM A B WHERE A.X=B.X
SELECT A.X,B.Y FROM A INNER JOIN B ON A.X=B.X
2句结果一样，但是速度相差很多，时间复杂度分别是 O(2n)和O(n*n)
------------------------------------------------------------------------------
我的观点:联接查询的时间复杂度并不是固定的,更不能说是由两种表现方式不同而决定的.join在查询的算法根据联接表的不同分三种情况:

第一种算法:NESTED LOOP:
定义: 对于被连接的数据子集较小的情况，嵌套循环连接是个较好的选择。在嵌套循环中，内表被外表驱动，外表返回的每一行都要在内表中检索找到与它匹配的行，因此整个查询返回的结果集不能太大（大于1 万不适合），要把返回子集较小表的作为外表。
示例:上面有了一个班级表,下面我再创建一个班级课程表,

CREATE TABLE [dbo].[course](
[ID] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,
[sCourseName] [nchar](10) COLLATE Chinese_PRC_CI_AS NULL,--课程名称
[classID] [int] NULL,--所属班级ID
CONSTRAINT [PK_CKH] PRIMARY KEY CLUSTERED
(
[ID] ASC
)WITH (IGNORE_DUP_KEY = OFF) ON [PRIMARY]
) ON [PRIMARY]
业务需求:查询所有班级对应的课程情况.
select sCourseName,sClassName from classInfo a
inner join course b

on a.classID=b.classID

执行计划效果图:

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

select top 10000 a.ID,a.sUserName,b.sClassName from classInfo b
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.