1.理论

    只要两个表的公共字段有匹配值，就将这两个表中的记录组合起来。

    个人理解：以一个共同的字段求两个表中符合要求的交集，并将每个表符合要求的记录以共同的字段为牵引合并起来。

语法

FROM table1 INNER JOIN table2 ON table1 . field1 compopr table2 . field2

INNER JOIN 操作包含以下部分：

说明

    可以在任何 FROM 子句中使用 INNER JOIN 操作。这是最常用的联接类型。只要两个表的公共字段上存在相匹配的值，Inner 联接就会组合这些表中的记录。

    可以将 INNER JOIN 用于 Departments 及 Employees 表，以选择出每个部门的所有雇员。而要选择所有部分（即使某些部门中并没有被分配雇员）或者所有雇员（即使某些雇员没有分配到任何部门），则可以通过 LEFT JOIN 或者 RIGHT JOIN 操作来创建外部联接。如果试图联接包含备注或 OLE 对象数据的字段，将发生错误。

    可以联接任何两个相似类型的数字字段。例如，可以联接自动编号和长整型字段，因为它们均是相似类型。然而，不能联接单精度型和双精度型类型字段。

    下例展示了如何通过 CategoryID 字段联接 Categories 和 Products 表：

SELECT CategoryName, ProductName

FROM Categories INNER JOIN Products

ON Categories.CategoryID = Products.CategoryID;

在前面的示例中，CategoryID 是被联接字段，但是它不包含在查询输出中，因为它不包含在 SELECT 语句中。若要包含被联接字段，请在 SELECT 语句中包含该字段名，在本例中是指 Categories.CategoryID。

也可以在 JOIN 语句中链接多个 ON 子句，请使用如下语法：

SELECT fields
FROM table1 INNER JOIN table2
ON table1.field1 compopr table2.field1 AND
ON table1.field2 compopr table2.field2) OR
ON table1.field3 compopr table2.field3)];

也可以通过如下语法嵌套 JOIN 语句：

SELECT fields
FROM table1 INNER JOIN
(table2 INNER JOIN [( ]table3
[INNER JOIN [( ]tablex [INNER JOIN …)]
ON table3.field3 compopr tablex.fieldx)]
ON table2.field2 compopr table3.field3)
ON table1.field1 compopr table2.field2;

LEFT JOIN 或 RIGHT JOIN 可以嵌套在 INNER JOIN 之中，但是 INNER JOIN 不能嵌套于 LEFT JOIN 或 RIGHT JOIN 之中。

2.操作实例

表A记录如下：
aID               aNum
1                  a20050111
2                  a20050112
3                  a20050113
4                  a20050114
5                  a20050115

表B记录如下:
bID               bName
1                   2006032401
2                  2006032402
3                  2006032403
4                  2006032404
8                  2006032408

实验如下:
1.left join

sql语句如下:
select * from A
left join B
on A.aID = B.bID

结果如下:
aID               aNum                          bID                  bName
1                   a20050111                1                      2006032401
2                   a20050112                2                     2006032402
3                   a20050113                3                     2006032403
4                   a20050114                4                     2006032404
5                   a20050115                NULL              NULL
（所影响的行数为 5 行）

结果说明:
left join是以A表的记录为基础的,A可以看成左表,B可以看成右表,left join是以左表为准的。换句话说,左表(A)的记录将会全部表示出来,而右表(B)只会显示符合搜索条件的记录(例子中为: A.aID = B.bID)。B表记录不足的地方均为NULL.

2.right join
sql语句如下:
select * from A
right join B
on A.aID = B.bID
结果如下:
aID               aNum                          bID                  bName
1                   a20050111                1                      2006032401
2                   a20050112                2                     2006032402
3                   a20050113                3                     2006032403
4                   a20050114                4                     2006032404
NULL           NULL                          8                     2006032408
（所影响的行数为 5 行）

结果说明:
仔细观察一下,就会发现,和left join的结果刚好相反,这次是以右表(B)为基础的,A表不足的地方用NULL填充.

3.inner join
sql语句如下:
select * from A
innerjoin B
on A.aID = B.bID

结果如下:
aID               aNum                          bID                  bName
1                   a20050111                1                      2006032401
2                   a20050112                2                     2006032402
3                   a20050113                3                     2006032403
4                   a20050114                4                     2006032404

结果说明:
很明显,这里只显示出了 A.aID = B.bID的记录.这说明inner join并不以谁为基础,它只显示符合条件的记录.

SELECT count(*),
DateAdd(second, -DatePart(second, clientTime) ,
DateAdd(ms, -DatePart(ms, clientTime), clientTime))
FROM dbo.V_COMBINED
WHERE (sessionId = '122b')
AND (type = N'sys_goodaction')
AND (paraName = 'value')
GROUP BY DateAdd(second, -DatePart(second, clientTime) % 5
,DateAdd(ms, -DatePart(ms, clientTime), clientTime))

SELECT sum(sizeamount) as counts
,[ShopID]
,dateadd(hh, - datepart(hour,downloadtime) % 24 ,downloadtime)
FROM [abc].[dbo].[ShopDownloadAmount]
group by shopid, dateadd(hh, - datepart(hour,downloadtime) % 24 ,downloadtime)
order by dateadd(hh, - datepart(hour,downloadtime) % 24 ,downloadtime)

结果如下
36730    2    2009-12-15 00:00:00.000
72342    2    2009-12-16 00:00:00.000
76858    2    2009-12-17 00:00:00.000
34094    2    2009-12-18 00:00:00.000
58178    2    2009-12-19 00:00:00.000

set ANSI_NULLS ON
set QUOTED_IDENTIFIER ON
GO
ALTER PROCEDURE [dbo].[StoredProcedure1]
/*
(
@parameter1 int = 5,
@parameter2 datatype OUTPUT
)
*/
AS
declare @time datetime
set @time=DATEADD(hour, DATEDIFF(hour, 0, getdate()), 0) 
declare ShopAmount cursor for SELECT     SUM(dbo.DlsDownloadLog.MediaID) AS Expr1, dbo.Shop.ShopID
FROM         dbo.DlsDownloadLog INNER JOIN
dbo.EndUser ON dbo.DlsDownloadLog.EndUserID = dbo.EndUser.EndUserID INNER JOIN
dbo.Shop ON dbo.EndUser.ShopID = dbo.Shop.ShopID
WHERE     (dbo.DlsDownloadLog.DownloadDate > dateadd(hour,-1,@time)) AND (dbo.DlsDownloadLog.DownloadDate <= @time)
GROUP BY dbo.Shop.ShopID

declare @amount int, @shopid int
open ShopAmount
Fetch ShopAmount into @amount,@shopid
While (@@fetch_status=0)
Begin

insert into DlsShopDownloadAmount
(
ShopID,
Amount,
RecordTime
)
values
(
@shopid,
@amount,
@time
)

Fetch ShopAmount into @amount,@shopid
End
close ShopAmount
deallocate ShopAmount

RETURN