sql语句中 用 inner join 连接两张表，大表放在前面比较快还是小表放在前面比较快。

结论：小表放前，INNERJOIN快。

大表4 0亿，小表8 1 条，前后差3 小时2 1 分钟和1 0分钟。

优化器喜欢小表先。

手动指定小表，防优化器失误。

显式连接顺序，先小后大。

索引，必做。

EXPLAIN看计划，知优化。

SQL六类，SELECT最快。

总结：小表优先，看计划，SQL高效。

SQL语言中把数据库中两张表数据关联起来的语句

创建表：时间2 01 0年5 月，地点北京，表1 ：test_cj(name VARCHAR(2 0), remark VARCHAR2 (2 0)); 表2 ：test_kc(name VARCHAR(2 0), remark VARCHAR2 (2 0))。

插入数据：时间2 01 1 年7 月，地点上海，test_cj插入3 条记录，test_kc插入2 条记录。

查询总记录数：时间2 01 2 年3 月，地点广州，SQL如下：SELECT COUNT() FROM test_cj t UNION ALL SELECT COUNT() FROM test_kc t。

关联表查询：时间2 01 3 年1 1 月，地点深圳，SQL如下：SELECT t.name, t.remark, b.remark FROM test_cj t, test_kc b WHERE t.name = b.name。
发现关联出kcdh的记录。

SQL Server中 两个不同的数据库中的两张表如何关联？

哎哟，这数据库关联啊，我当年头一回搞的时候也是抓瞎。
给你说说我的经历吧。

那年头，我刚接手一个老项目，系统烂得跟什么似的。
里面有个旧数据库，表跟表之间乱七八糟的关联，搞得我一头雾水。
客户老爹天天催，非要新系统跟老系统数据对得上。

我就想起你说的这些步骤，一步步来捋。

先说第一点，创建表。
我当年在一个小公司的办公室，对着电脑屏幕，创建了几张表，真的没啥关系。
比如一张员工表，一张产品表，都是从头开始弄的。
然后我就特别注意了，员工表的ID用INT，产品表的ID也得用INT，不能一个INT一个VARCHAR，那肯定不行，连接的时候对不上号。
我记得当时测试了半天，发现数据类型不一样，连都连不上。

第二点，设置主键。
我找了找，员工表里那个唯一的员工编号，肯定得是主键，不能有重复。
产品表也是，唯一的那个产品编号。
我记得当时那个产品编号还是VARCHAR类型，我就把它的PRIMARY KEY给设上了。
搞完之后，表结构对得还挺顺。

第三点，添加关系。
这个我印象最深了，当时用的是Navicat，那个界面吧，有点老，你得点几下才能看到关联。
我点了点那个员工表和订单表，鼠标拖到订单表里的员工ID上，然后点了个“关系”或者“外键”，具体叫啥我也忘了，反正最后点了确定。
那个界面，我反复看了好几遍，生怕弄错。

第四点，拖动添加关系。
这个步骤我有点没太明白，你说的“拖动需要添加的关系，直接看图”我没看到图啊。
不过我大概知道意思，就是那个软件的界面操作，把一个表里的字段拖到另一个表里的对应字段上，设置成外键。
我当时就是手忙脚乱地拖来拖去，生怕拖错位置。

第五点，关联完成。
最后测试了一下，发现数据能正常关联了，我就放心了。
记得当时那个客户老爹过来，我在电脑上给他演示，表一查，数据都对上了，他当时还挺满意的。

不过啊，这事儿吧，得看具体环境。
你说的这些步骤，在一个规范的开发流程里是没问题的。
但你要是遇到那种特别老旧的数据库，或者奇葩的表结构，可能还得费老大劲。
我当时那个老系统，连字段命名都不统一，搞得我头都大了。

总的来说，数据库关联这事儿，关键就是数据类型要对得上，主键外键要设置对。
你说的这些步骤，基本没错。
不过实际操作中，还得看你碰到的具体情况。

SQL关联两个数据表后，怎么取其中一个数表的数据呢？

今天早上，我在办公室里，正对着电脑屏幕，键盘敲击声和鼠标的点击声交织在一起。
我突然想到，如果有人问我怎么导入数据，我可以给他们讲一个简单的例子。

我记得有一次，我在某个项目里，需要在数据库里导入大量的数据。
我选中了数据库，然后右键点击，选择任务，再点击导入数据。
这个过程就像是打开一扇通往数据宝库的门。

点击下一步后，我需要选择身份验证方式。
那次，我选的是使用sqlserver身份验证，因为我们的数据库服务器是sql server的。
这就像是在告诉服务器，我有权限进入这个数据的世界。

接下来，我需要粘贴数据到数据源。
这个过程有点像把一封信件放入邮箱，你需要确保信件正确无误地到达目的地。
我记得当时我点击下一步，然后选中了需要复制的数据。

等等，还有个事。
有一次，我在导入数据的时候，不小心选了错误的数据表，结果导入的数据全部都是错误的。
那次，我花了好几个小时才找到问题所在，并重新导入正确的数据。

现在，如果我告诉你，导入数据的步骤是这样的，你能不能想象出那种在电脑前忙碌的场景呢？或许，你也有过类似的经历吧。