❶ 请高手解答几个sql的join的问题的疑惑。我用的是MSSqlserver。
两个表join，没有什么条件。不一定要定义外键，字段名也不一定要一致。
inner join 和 left join 的区别在于：如果左表中的某行记录在右表中没有找到匹配行，那么inner join中将不出现该行，而left join中仍将保留这行记录。因此，如果左表中每一行数据都能在右表中找到匹配行，inner join 和 left join的行数将相同。
同理如果右表中每一行数据都能在左表中找到匹配行，inner join 和 right join的行数将相同。
具体到你的例子，不管是left 还是 right 还是inner join都等于[Order Details]的行数，说明左表[orders]和右表[Order Details]严格遵循了一对多关系，即每一条order对应一条或多条Detail；每一条Detail只对应一条order。
对于这么完美的数据，无论怎么join，都不会有区别的。如果非要看区别的话，可以只在orders表中新加一条数据，此时left join的行数会比inner join多1。
❷ sql中使用两个join后出现了每行记录重复大约九次的情况
select 11月考勤表.name as 姓名,
员工表.card as 卡号,
11月考勤表.bmmc as 部门,
11月考勤表.skrq as 刷卡日期,
11月日历.weeks as 星期,
11月考勤表.sksj as 刷卡时间
into monthdata
from 11月考勤表 inner join 11月日历 on kqrq=skrq join 员工表 and 11月考勤表.no=员工表.no
where skrq between '2007-11-01' and '2007-11-30'
在join 前加个inner
在只有join的情况下,被认为是full join ,也就是笛卡尔积了,所以会重复N多数据.
❸ 请问SQL中的几种join的方法有什么区别执行效率如何
(1)连接
select * from table1,table2
等价于
select * from table1 cross join table2
select * from table1,table2 where table1.row=table2.row
(2)自连接
select * from emploly e1 ,emploly e2
select e1.name,e2.name from employ e1,employ e2
where e1.name=e2.name
(3)内连接(inner join)
select stuname as '姓名',classname as '班级' from student inner join class on student.stuid=class.stuid
inner join '表名' on 条件 --连接多个表
它等价于:
select stuname as '姓名',classname as '班级'
from student,class
where student.stuid=class.stuid
(4)外连接：（outer join）
允许限制一张表中的行，而不限制另外一张表中的行。
注意:外连接不一定非要有外键约束
1: left outer join --不能用left out join
左表中的记录全部会出现在结果集中，匹配不上的显示NULL
2: right outer join
右表中的记录全部会出现在结果集中，匹配不上的显示NULL
3: full outer join|full join --不能用full out join
返回两个表中的匹配和不匹配的所有记录。
❹ sparksql 多字段join与单字段join的性能问题
1 概念：流式遍历表(streamIter)和查找表(buildIter)
流式遍历表(streamIter)和查找表(buildIter)的概念见Spark SQL 之 Join 实现 - 云+社区 - 腾讯云 (tencent.com)
一般streamlter是大表，bulidler是小表
2 概念：sparksql种3种join的实现方式
sort merge join：有shuffle操作，适用于两张大表
broadcast join：把bulidler表广播到每个executor里，所以builder表应该小一点，sparks中默认builder表小于10M时使用broadcast join方法，适用于大表+小表
hash join：默认不开启，开启了sort merge join也比它差不了太多，适用于大表+小表（比broadcast的小表略大）
3 4种join方式
inner join：我们在写sql语句或者使用DataFrmae时，可以不用关心哪个是左表，哪个是右表，在spark sql查询优化阶段，spark会自动将大表设为左表，即streamIter，将小表设为右表，即buildIter。
left outer join是以左表为准，在右表中查找匹配的记录，如果查找失败，则返回一个所有字段都为null的记录。我们在写sql语句或者使用DataFrmae时，一般让大表在左边，小表在右边。
right outer join是以右表为准，在左表中查找匹配的记录，如果查找失败，则返回一个所有字段都为null的记录。所以说，右表是streamIter，左表是buildIter，我们在写sql语句或者使用DataFrmae时，一般让大表在右边，小表在左边。
full outer join 不用关心左表右表
❺ sql 多个join 是什么意思
join是连接，用于多个数据表关联选取数据。
你既然用的是sql
server，为什么不多看一下它的帮助，sql
server的帮助是全中文的，并且非常详细
❻ SQL常用的几种连接（JOIN）小结
连接运算是8种关系运算中的一种。
五种JOIN方式：
1.INNER JOIN or JOIN2.OUTER JOIN
2.1LEFT OUTER JOIN or LEFT JOIN
2.2RIGHT OUTER JOIN or RIGHT JOIN
2.3FULL OUTER JOIN or FULL JOIN3.NATURAL JOIN4.CROSS JOIN5.SELF JOINPS:JOIN中的简写为语法糖，实际中写出来方便读一点而已12345678910
两种连接条件：
1.Equi JOIN 1.1NATURAL 1.2USING(a,b) 1.3= ...2.Theta JOIN 2.1>= 2.2<= 2.3> ...PS:USING(...)指定需要哪些列相等。ON则可以指定任意的连接条件(=,>=,<=,!=,>,<...)123456789101112
JOIN or INNER JOIN
返回两个表中同时满足条件的元组对，不满足的将被丢弃。
OUTER JOIN
LEFT OUTER JOIN
返回左表所有行以及右表满足条件的行，左表有值右表无值填充为null
RIGHT OUTER JOIN
返回右表所有行以及左表满足条件的行，右表有值左表无值填充为null
FULL OUTER JOIN
返回所有表的所有行，在满足条件的行之外，左表满足右表不满足或者相反，均填充null
NATURAL JOIN
1、来自两个关系的元组对在共同属性上的值相同。（不限于一个共同属性，也可以是多个共同属性）
2、去掉重复的属性（列）。
3、列出属性的顺序：先是共同属性，然后是第一个关系的属性，最后是第二个关系的属性。
为了防止两个表有多个共同属性时natural join 会忽略部分需要的元组对，应使用join…using(…)，以指定需要哪些列相等
join…using(…)连接只能局限在指定的属性上
CROSS JOIN
返回笛卡儿积
SELF JOIN
相当于A JOIN A
最后放一张图： 
❼ SQL中使用JOIN关联3个表的问题
on后面顺序是没有关系的，只是sql
在没有括号的情况下有个默认顺序从里到外也就是c
d选项的差别是
c：
s
join
（sc
join
c
on
s.学号=sc.学号）
on
sc.课程号
=c.
课程号
d：
s
join
（sc
join
c
on
sc.课程号=c.课程号）
on
s.学号
=sc.
学号
明显c在连接sc
和c的时候出错了
❽ 数据库sql2005中join
selct*fromAjoinB
onA.s_number=B.s_number
joinC
onB.score=C.score
❾ SQL中多个LEFT JOIN执行顺序问题
你知道了吗 我想问一下怎么个顺序
System.out.println("请回答我");
❿ 求SQL语句里面join的用法,求例子及讲解。
SQL LEFT JOIN 关键字
LEFT JOIN 关键字从左表（table1）返回所有的行，即使右表（table2）中没有匹配。如果右表中没有匹配，则结果为 NULL。
具体用法参考：
from 树懒学堂-免费数据知识学习平台
注释：在某些数据库中，LEFT JOIN 称为 LEFT OUTER JOIN。