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：
title="基于SQL Server中如何比较两个表的各组数据 图解说明" alt="基于SQL Server中如何比较两个表的各组数据 图解说明" /2019/12/2efc8970.png">
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：
title="基于SQL Server中如何比较两个表的各组数据 图解说明" alt="基于SQL Server中如何比较两个表的各组数据 图解说明" /2019/12/162d8e9e.png">
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：
title="基于SQL Server中如何比较两个表的各组数据 图解说明" alt="基于SQL Server中如何比较两个表的各组数据 图解说明" /2019/12/67dbc22e.png">
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：
title="基于SQL Server中如何比较两个表的各组数据 图解说明" alt="基于SQL Server中如何比较两个表的各组数据 图解说明" /2019/12/fdba034f.png">
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#11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：复制代码 代码如下:
alter table table_left add dataPath nvarchar(200)
alter table table_right add dataPath nvarchar(200)
分组连串data列数据并update至刚新增的列dataPath，如：复制代码 代码如下:
update a
set dataPath=b.dataPath
from table_left a
cross apply(select (select '-'+x.data from table_left x where x.groupId=a.groupId order by x.data for xml path('')) as dataPath)b
update a
set dataPath=b.dataPath
from table_right a
cross apply(select (select '-'+x.data from table_right x where x.groupId=a.groupId order by x.data for xml path('')) as dataPath)b
接下来就是查询了，如：复制代码 代码如下:
select distinct a.groupId
from table_left a
where exists(select 1 from table_right x where x.dataPath=a.dataPath)
完整代码：复制代码 代码如下:
View Code
use tempdb
go
if object_id('table_left') is not null drop table table_left
if object_id('table_right') is not null drop table table_right
go
create table table_left(groupId nvarchar(5),data nvarchar(10))
create table table_right(groupId nvarchar(5),data nvarchar(10))
go
alter table table_left add dataPath nvarchar(200)
alter table table_right add dataPath nvarchar(200)
go
create nonclustered index ix_left on table_left(dataPath)
create nonclustered index ix_right on table_right(dataPath)
go
set nocount on
go
insert into table_right(groupId,data)
select '#1','data1' union all
select '#1','data2' union all
select '#1','data3' union all
select '#2','data55' union all
select '#2','data55' union all
select '#3','data91' union all
select '#3','data92' union all
select '#4','data65' union all
select '#4','data66' union all
select '#4','data67' union all
select '#4','data68' union all
select '#4','data69' union all
select '#5','data77' union all
select '#5','data79'
insert into table_left(groupId,data)
select '#11','data1' union all
select '#11','data2' union all
select '#11','data3' union all
select '#22','data55' union all
select '#22','data57' union all
select '#33','data99' union all
select '#33','data99' union all
select '#44','data66' union all
select '#44','data68' union all
select '#55','data77' union all
select '#55','data78' union all
select '#55','data79'
go
update a
set dataPath=b.dataPath
from table_left a
cross apply(select (select '-'+x.data from table_left x where x.groupId=a.groupId order by x.data for xml path('')) as dataPath)b
update a
set dataPath=b.dataPath
from table_right a
cross apply(select (select '-'+x.data from table_right x where x.groupId=a.groupId order by x.data for xml path('')) as dataPath)b
--
select distinct a.groupId
from table_left a
where exists(select 1 from table_right x where x.dataPath=a.dataPath)
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#11和表 table_right中的组#1，对列data进行"Except"集运算，无任是(#11 à #1)进行Except集运算，还是(#1 à #11 )进行Except集合运算，都返回空结果，这就说明组#1 和#11的data数据完全相等，如：复制代码 代码如下:
