很早以前，也是一提到SQL Server，就觉得它的性能没法跟Oracle相比，一提到大数据处理就想到Oracle。自己一路走来，在本地blog上记录了很多优化方面的 post，对的错的都有，没有时间系列的整理出来，这篇文章将join方法的概念稍微整理在一起，给大家个参考。通过查资料了解里面提到的各种概念，在实 际中不断验证总结，完全可以对数据库一步步深入理解下去的。
我只对SQL Server 2000比较了解，但这并不阻碍我在Oracle、MySql进行SQL调优、产品架构，因为在数据库理论原理上，各大数据库基本出入不大，对数据库的深入理解，也不会影响你架构设计思想变坏，相反给你带来的是更深层次的思考。
关于执行计划的说明
在SQL Server查询分析器的Query菜单中选择Show Execution Plan，运行SQL查询语句，在结果窗口中有Grid、Execution Plan、Messages三个Tab。看图形形式的执行计划，顺序是从右到左，这也是执行的顺序。执行计划中的每一个图标表示一个操作，每一个操作都会 有一个或多个输入，也会有一个或多个输出。输入和输出，有可能是一个物理数据表、索引数据结构，或者是执行过程中的一些中间结果集/数据结构。鼠标移动到 图标上，会显示这个操作的具体信息，例如逻辑和物理操作名称、记录的数量和大小、I/O成本、CPU成本、操作的具体表达式（参数Argument）。鼠 标移动到连接箭头上，会显示箭头起始端的操作输出结果集的记录数、记录的大小，一般情况下可以将这个输出结果集理解为箭头结束端的输入。
另 外关于执行计划的一些补充说明：1. 执行计划中显示的信息，都是一个“评估”的结果，不是100%准确的信息，例如记录数量是取自统计信息，I/O成本、CPU成本来自执行计划生成过程中基 于统计信息等得出的评估结果。2. 执行计划不一定准确，一方面受SQL Server维护的统计信息准确性的影响，另一方面SQL语句编译时刻与执行时刻的环境（内存使用状况、CPU状况等）可能会不一样。
关于统计信息、I/O成本和CPU成本的评估、SQL语句的编译和执行过程，这里不再深入。另外尽管执行计划不一定准确，但它仍是SQL语句分析最重要的依据，因为你可以理解为，绝大部分情况下，SQL Server是以这种方式来执行的。
JOIN方法说明
数据库中，象tableA inner join tableB、tableA left out join tableB这样的SQL语句是如何执行join操作的？就是说SQL Server使用什么算法实现两个表数据的join操作？
SQL Server 2000有三种方式：nested loop、merge、hash。Oracle也是使用这三种方式，不过Oracle选择使用nested loop的条件跟SQL Server有点差别，内存管理机制跟SQL Server不一样，因此查看执行计划，Oracle中nested loop运用非常多，而merge和hash方式相对较少，SQL Server中，merge跟hash方式则是非常普遍。
以SQL Server 2000为例对这三种方式进行说明，穿插在里面讲解执行计划的一些初级使用。
1. nested loop join
1.1 示例SQL
select ... from tableA inner join tableB on tableA.col1=tableB.col1 where tableA.col2=? and tableB.col2=?tableA中没有建立任何索引，tableB中在col1上有建立一个主键（聚集索引）。
1.2 算法伪代码描述
foreach rowA in tableA where tableA.col2=?{search rowsB from tableB where tableB.col1=rowA.col1 and tableB.col2=? ;if(rowsB.Count＜=0)discard rowA ;elseoutput rowA and rowsB ;}
join操作有两个输入，上面例子中tableA是outer input，用于外层循环；tableB是inner input，用于循环内部。下面针对执行计划描述一下SQL Server完成这个操作的具体步骤。 %. ^ g.L
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1.3 查看执行计划方法
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1.4 执行步骤
下 面是示例SQL的执行计划图。 nested loop操作的右边，位于上面的是outer input，位于下面的是inner input。你不能够根据join中哪个表出现在前面来确定outer input和inner input关系，而必须从执行计划中来确定，因为SQL Server会自动选择哪个作为inner input。
本文转自博客园执着的笨蛋的博客，原文链接：SQL数据库使用JOIN的优化方法，如需转载请自行联系原博主。
