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基于SQL Server中如何比较两个表的各组数据 图解说明(sql server的相关技术知识)
发布时间：2024-02-26开始
前一阵子，在项目中碰到这样一个SQL查询需求，有两个相同结构的表(table_left & table_right)，如下：
图1.
检查表table_left的各组(groupId)，是否在表table_right中存在有一组(groupId)数据(data)与它的数据(data)完全相等.
如图1. 可以看出表table_left和table_right存在两组数据完整相等：
图2.
分析
从上面的两个表，可以知道它们存放的是一组一组的数据；那么，接下来我借助数学集合的列举法和运算进行分析。
先通过集合的列举法描述两个表的各组数据：
图3.
这里只有两种情况，相等和不相等。对于不相等，可再分为部分相等、包含、和完全不相等。使用集合描述，可使用交集，子集，并集。如下面图4.，我列举出这几种常见的情况：
图4.
实现
在数据库中，要找出表table_left和表table_right存在相同数据的组，方法很多，这里我列出两种常用的方法。
(下面的SQL脚本，是以图4.的数据为基础参考)
方法1：
通过"Select … From …Order by … xml for path('') "把各组的data列数据连串起来（如，图4.把table_left的组#的列data连串起来成"data1-data2-data3"），其他分组（包含表table_right）以此方法实现data列数据连串起来；然后通过比较两表的连串后字段是否存在相等，若是相等就说明这比较多两组数据相等，由此可以判断出表table_left的哪组数据在表table_right存在与它数据完全相等的组。
针对方法1，需要对原表增加一个字段dataPath,用于存储data列数据连串的结果，如：
分组连串data列数据并update至刚新增的列dataPath，如：
接下来就是查询了，如：
完整代码：
方法2：
通过SQL Sever提供的集运算符"Except"，判断两组非重复的数据。如果两组针对对方都不存在非重复的数据，就说明这两组数据完全相等。如，表table_left中的组#和表 table_right中的组#1，对列data进行"Except"集运算，无任是(# à #1)进行Except集运算，还是(#1 à # )进行Except集合运算，都返回空结果，这就说明组#1 和#的data数据完全相等，如：
同样道理，我们把表table_left中的组#和表 table_right中的组#2，对列data进行"Except"集运算，如:
只要(# à #2 )或 (#2 à # )的"Except"集运算结果有记录，就说明两组的数据不相等。
两张表的所有组都进行比较，我们需要通过以下SQL脚本实现，如：
完整代码：
方法1 Vs. 方法2 ：
方法1和方法2都能找出表table_left在table_right存在数据完全相等的组#。但性能角度上，方法2比方法1略胜一筹，可以看它们执行过程的统计信息：
方法1：
图5.
方法2：
图6.
如果，数据量大情况下，那么方法2比方法1更具有明显的优点。因为方法1，多两个更新dataPath的部分，数据量随着增加，这里位置的更新就耗很多的资源；如果dataPath列数据大小超过字节，会导致无法在dataPath创建索引，影响后面的Select查询性能。
扩展
这里说扩展，主要是针对上面的方法2来说。在当列data的数据大小超过字节，或者含有多个数据列要进行比较，看是否存在两组(groupId)的各对应列数据一一相等。
图7.
这样的情况，可对字段dataSub1 & dataSub2 创建一个哈希索引，如：
后面的select查询语句，在Inner Join 部分稍改动下即可，如：
完整代码：
小结
对于这个问题，可能还有其他的或更优的解决方法.而且在实际的生产环境中，可能碰到的情况会有所不同，无论如何，需要多分析，多动手多实验，找到最优的解决方法。
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