1. MSSQL跨表查询方法
跨表查询指的是在查询数据时，需要同时访问多个表格才能得到所需要的信息。在MSSQL中，可以使用join语句来实现跨表查询。join语句可以将两个或多个表格中的数据进行匹配，然后根据需要返回匹配的结果。join语句的使用格式如下：
SELECT 列名
FROM 表1
JOIN 表2
ON 表1.列名 = 表2.列名
其中，表1和表2表示需要进行匹配的两个表格，列名则表示进行匹配的列名。在ON语句中，我们需要指定哪些列需要进行匹配。如果两个表格中有一个或多个列名相同，那么我们需要在ON语句中指定这些列名。如果需要匹配的列名不同，那么ON语句中应该指定需要匹配的列名及其所在表格名。使用join语句时，我们需要注意以下几点：
1.1 内连接和外连接
在join语句中，有两种常见的连接方式，即内连接和外连接。内连接（inner join）表示只返回两个表格中列名相同的行。外连接（outer join）则可以将匹配不到的行也输出。在外连接中，我们还可以明确指示输出左表格或右表格中未匹配到的行。
1.2 多表连接
在MSSQL中，我们还可以使用更多的表格进行连接。例如，如果需要匹配三个或更多的表格，我们可以使用下面的语句：
SELECT 列名
FROM 表1
JOIN 表2
ON 表1.列名 = 表2.列名
JOIN 表3
ON 表1.列名 = 表3.列名
在这里，我们使用了两个JOIN语句，一次匹配了三个表格。除了JOIN语句外，我们还可以使用LEFT JOIN、RIGHT JOIN、CROSS JOIN等不同的语句来完成跨表查询。这些语句都可以在MSSQL的官方文档中找到。
2. MSSQL跨表更新方法
除了查询，我们在日常工作中还需要对数据库中的数据进行修改。MSSQL中提供了UPDATE语句，可以对一张表格中的数据进行更新。但如果需要对多个表格中的数据进行更新，我们需要使用跨表更新语句。
2.1 使用子查询进行跨表更新
使用子查询进行跨表更新是一种常见的方法。子查询就是将一个完整的查询语句嵌套到另一个查询语句中，作为一种查询的方式使用。我们可以在UPDATE语句中嵌套一个需要查询的语句，然后通过WHERE子句指定需要更新的行。下面是一个使用子查询进行跨表更新的例子：
UPDATE employees
SET employees.salary = subquery.salary
FROM employees
INNER JOIN (SELECT employee_id, salary FROM salaries) AS subquery
ON employees.employee_id = subquery.employee_id
WHERE employees.department = 'Sales'
在这个例子中，我们需要将sales表格中的salary字段更新到employees表格中。这里我们可以使用子查询来获取sales表格中的所有数据，然后在UPDATE语句中将salary字段更新到employees表格中。在这个例子中，我们首先使用INNER JOIN语句将employees表格与salaries表格进行匹配，然后使用子查询来返回需要更新的数据。最后，我们使用WHERE子句指定需要更新的数据所属的部门。
2.2 使用JOIN语句进行跨表更新
除了使用子查询，我们还可以使用JOIN语句进行跨表更新。这种方法的使用方式与跨表查询略有不同。我们需要使用UPDATE语句将需要更新的表格作为第一个参数，然后在SET子句中指定需要更新的列和值。接下来，我们可以使用JOIN语句将其他表格与需要更新的表格进行连接，然后使用WHERE子句指定需要更新的行。下面是一个使用JOIN语句进行跨表更新的例子：
UPDATE employees
SET employees.salary = salaries.salary
FROM employees
INNER JOIN salaries
ON employees.employee_id = salaries.employee_id
WHERE employees.department = 'Sales'
在这个例子中，我们指定employees表格中的salary字段与salaries表格中的salary字段值相等，并将更新后的值放回employees表格。其中，我们使用INNER JOIN语句将两个表格进行连接，然后使用WHERE子句指定需要更新的行。这个例子与使用子查询的例子非常相似，但它更加直观，容易理解。
3. 总结
在MSSQL中，跨表查询和跨表更新是日常工作中非常常见的操作。通过使用JOIN语句，可以将多个表格中的数据进行有效的匹配，得到所需要的结果。而通过使用UPDATE语句，我们可以对数据库中的数据进行修改，在实际工作中非常有用。通过学习这些技巧，我们可以更加高效地管理和维护企业中的数据，提高工作效率。