Left (right) join执行原理： 首先执行inner join，把表中都有的数据过滤出来，两个表中没有匹配到的数据看保留字 如果是left，则把左表中没有匹配到的数据放入结果集中，否则相反（没有匹配上的字段的值以null值进行填充）
select * from t_student t0, t_class t1 where t0.ClassId = t1.ClassId;(等同于inner join)
等值连接丢数据
数据库进阶
数据库设计（Database Design）
Designer: 设计者
数据库设计，根据用户需求 在某一具体的数据库管理系统上，设计数据库的结构和建立数据库的过程
良好的设计可以（节省数据的存储空间，能保证数据的完整性，方便进行数据库应用系统的开发）
糟糕的数据库设计（数据冗余、存储空间浪费， 内存空间的浪费， 数据更新和插入的异常）
设计基本步骤:
用户需求已经明确
(建模 模型转换 规范化（三大范式）)（实体 Entity）
收集信息
标识对象
标识每个实体的属性
标识对象之间的关系（Relationship）
绘制E-R图(实体关系图)
将E-R图转化成表（将各实体转换为对应的表，各属性转化为各表的对应列， 标识每个表的主键列， 表之间建立主外键）
数据规范化（范式是具有最小冗余的表结构）
范式（
第一范式： 确保每列的原子性(最小的原子单元)(行与列的交叉点不能存在一组值)
第二范式： 满足第一范式并除主键列都依赖于主键（每个表只描述一件事）（复合主键： 不能存在部分依赖关系（与每个主键都有依赖关系））
第三范式：满足第二范式并处主键以外的其他列都不传递依赖于主键列
）（计算列属于冗余列 但是查询性能会提升的话允许保留（性能比规范化更重要））
（沟通 语言表达（少说 多看 多听） 逻辑 条理（停5秒 分点））
(工程实例)
第二章
批处理： 效率高（严格区分大小写）（末尾加go（批处理的标志））（业务相关的语句放在同一个批处理中）
变量：变量是可以在程序运行期间变化的程序元素； 变量在任何程序中充当存储信息的存储器，保存在内存中； 程序运行时，为了完成算法，某些变量会发生变化； 变量都有自己所属的数据类型
局部变量：用户定义的（只能在同一批处理中使用（局部变量不能跨越批处理））
全局变量：只读的（系统维护和控制赋值）
set 一次只能为一个变量赋值
select 一次可以为多个变量赋值， 可以通过查询语句 批量赋值
convert 数据类型转换函数（目标类型， 要转换的变量）
局部变量需要初始化后使用， 否则值为null， 会导致后续结果为空
通过查询语句为变量赋值，必须保证查询结果返回一条记录，否则获取的是最后一条记录
select @a = a, @b = b from Table_A
@@ERROR 最后一个T-SQL语句的错误号
@@IDENTITY 最后一次插入的标识值
@@ROWCOUNT 受上一个SQL语句影响的行数
@@FETCH_STATUS 返回针对连接当前打开的任何游标发出的上一条游标 FETCH 语句的状态
标量：一对一
子查询
法一：采用T-SQL变量实现
declare @avgMoney money;
select avg(TotalMoney) from dbo.Tme_OrderInfo;
select * from dob.Tme_OrderInfo where totalMoney > @avgMoney;
法二：采用子查询
select * from dbo.Tme_OrderInfo where totalMoney > (select avg(TotalMoney) from dbo.Tme_OrderInfo)(子查询与判断符号一起用时必须保证查询结果只能有一个)
in 表示在列表中存在
exists 存在检测（检测是否存在）（返回值为true 或 false）
相关子查询：依赖于外部查询，不能独立调用；相关子查询效率低
在逻辑上，独立要先执行一次 只执行一次； 相关要在外部行执行的时候单独计算一次
什么时候用相关子查询：和自己比较的时候
exists 子查询
if exists (select * from sys.sysobjects where name = ‘test’) drop table test;
go
派生表
把子查询当表来用
第五章
索引：常规的未作索引的表中的行不会以特定的顺序存储，无序状态的表被称为堆（不用查询每行数据，有效的提高查询性能）
索引包含从表或视图中一个或多个列生成的键，映射到指定数据的存储位置的指针
键存储在一个 B树 (balance tree)中 快速有效的查找键值关联的行
只会对索引行加锁， 提高并发检索速度