SQL CROSS JOIN:交叉连接

1年前 (2024-04-27)

CROSS JOIN 称为“交叉连接”或者“笛卡尔连接”。SQL CROSS JOIN 连接用于从两个或者多个连接表中返回记录集的笛卡尔积,即将左表的每一行与右表的每一行并。

什么是笛卡尔积?

笛卡尔积(Cartesian product)是指两个 A 和 B 的乘积。

例如,A 和 B 分别包含如下的值:

A = {1,2}

B = {3,4,5}

A×B 和 B×A 的结果集分别表示为:

A×B={(1,3), (1,4), (1,5), (2,3), (2,4), (2,5) };

B×A={(3,1), (3,2), (4,1), (4,2), (5,1), (5,2) };

A×B 和 B×A 的结果就叫做两个的笛卡尔积。

从以上结果可以看出:

  • 笛卡尔积不满足交换率,即 A×B≠B×A。

  • 笛卡尔积的元素个数 = A 元素个数 × B 元素个数。

语法

笛卡尔连接有两种语法,可以使用 CROSS JOIN 关键字,也可以使用不带 WHERE 子句的 SELECT FROM 令,如下所示:

#种写法

SELECT table1.column1, table2.column2...

FROM table1 CROSS JOIN table2

#第二种写法

SELECT table1.column1, table2.column2...

FROM table1, table2

种写法见名知意,是 SQL 标准的写法。

之所以会产生笛卡尔积,是因为以上两种写法既没有使用 WHERE 子句也没有使用 ON 子句,数据库引擎不知道根据什么条件来连接两个表,也不知道根据什么条件来筛选结果集,只能返回笛卡尔积。如果给 CROSS JOIN 加上 ON 子句或者 WHERE 子句,它返回的结果和 INNER JOIN 是一样的。

示例

现在有以下两个表,分别是客户表和订单表。

表1:CUSTOMERS 表

+----+----------+-----+-----------+----------+

| ID | NAME | AGE | ADDRESS | SALARY |

+----+----------+-----+-----------+----------+

| 1 | Ramesh | 32 | Ahmedabad | 2000.00 |

| 2 | Khilan | 25 | Delhi | 1500.00 |

| 3 | kaushik | 23 | Kota | 2000.00 |

| 4 | Chaitali | 25 | Mumbai | 6500.00 |

| 5 | Hardik | 27 | Bhopal | 8500.00 |

| 6 | Komal | 22 | MP | 4500.00 |

| 7 | Muffy | 24 | Indore | 10000.00 |

+----+----------+-----+-----------+----------+


表2:ORDERS 表

+-----+---------------------+-------------+--------+

|OID | DATE | CUSTOMER_ID | AMOUNT |

+-----+---------------------+-------------+--------+

| 102 | 2009-10-08 00:00:00 | 3 | 3000 |

| 100 | 2009-10-08 00:00:00 | 3 | 1500 |

| 101 | 2009-11-20 00:00:00 | 2 | 1560 |

| 103 | 2008-05-20 00:00:00 | 4 | 2060 |

+-----+---------------------+-------------+--------+


下面使用 CROSS JOIN 语句连接连个表:

SQL> SELECT ID, NAME, AMOUNT, DATE

FROM CUSTOMERS

CROSS JOIN ORDERS;

执行结果:

+----+----------+--------+---------------------+

| ID | NAME | AMOUNT | DATE |

+----+----------+--------+---------------------+

| 1 | Ramesh | 3000 | 2009-10-08 00:00:00 |

| 1 | Ramesh | 1500 | 2009-10-08 00:00:00 |

| 1 | Ramesh | 1560 | 2009-11-20 00:00:00 |

| 1 | Ramesh | 2060 | 2008-05-20 00:00:00 |

| 2 | Khilan | 3000 | 2009-10-08 00:00:00 |

| 2 | Khilan | 1500 | 2009-10-08 00:00:00 |

| 2 | Khilan | 1560 | 2009-11-20 00:00:00 |

| 2 | Khilan | 2060 | 2008-05-20 00:00:00 |

| 3 | kaushik | 3000 | 2009-10-08 00:00:00 |

| 3 | kaushik | 1500 | 2009-10-08 00:00:00 |

| 3 | kaushik | 1560 | 2009-11-20 00:00:00 |

| 3 | kaushik | 2060 | 2008-05-20 00:00:00 |

| 4 | Chaitali | 3000 | 2009-10-08 00:00:00 |

| 4 | Chaitali | 1500 | 2009-10-08 00:00:00 |

| 4 | Chaitali | 1560 | 2009-11-20 00:00:00 |

| 4 | Chaitali | 2060 | 2008-05-20 00:00:00 |

| 5 | Hardik | 3000 | 2009-10-08 00:00:00 |

| 5 | Hardik | 1500 | 2009-10-08 00:00:00 |

| 5 | Hardik | 1560 | 2009-11-20 00:00:00 |

| 5 | Hardik | 2060 | 2008-05-20 00:00:00 |

| 6 | Komal | 3000 | 2009-10-08 00:00:00 |

| 6 | Komal | 1500 | 2009-10-08 00:00:00 |

| 6 | Komal | 1560 | 2009-11-20 00:00:00 |

| 6 | Komal | 2060 | 2008-05-20 00:00:00 |

| 7 | Muffy | 3000 | 2009-10-08 00:00:00 |

| 7 | Muffy | 1500 | 2009-10-08 00:00:00 |

| 7 | Muffy | 1560 | 2009-11-20 00:00:00 |

| 7 | Muffy | 2060 | 2008-05-20 00:00:00 |

+----+----------+--------+---------------------+


可以给 CROSS JOIN 加上 ON 子句或者 WHERE 子句,也就是写成:

SQL> SELECT ID, NAME, AMOUNT, DATE

FROM CUSTOMERS

CROSS JOIN ORDERS

ON CUSTOMERS.ID = ORDERS.CUSTOMER_ID;

或者

SQL> SELECT ID, NAME, AMOUNT, DATE

FROM CUSTOMERS

CROSS JOIN ORDERS

WHERE CUSTOMERS.ID = ORDERS.CUSTOMER_ID;

执行结果:

+----+----------+--------+---------------------+

| ID | NAME | AMOUNT | DATE |

+----+----------+--------+---------------------+

| 3 | kaushik | 3000 | 2009-10-08 00:00:00 |

| 3 | kaushik | 1500 | 2009-10-08 00:00:00 |

| 2 | Khilan | 1560 | 2009-11-20 00:00:00 |

| 4 | Chaitali | 2060 | 2008-05-20 00:00:00 |

+----+----------+--------+---------------------+


您看,该结果和下面 INNER JOIN 的执行结果一样:

SQL> SELECT ID, NAME, AMOUNT, DATE

FROM CUSTOMERS

INNER JOIN ORDERS

ON CUSTOMERS.ID = ORDERS.CUSTOMER_ID;

性能问题

CROSS JOIN 需要把两个表的每一行都一一并,并产生一个结果集,这个结果集可能会非常巨大。在生产环境中,一个表有一万条记录非常普遍,两个这样的表进行 CROSS JOIN 连接,结果集就包含10000 * 10000 = 10000 0000 = 1亿条记录,数据库引擎将花费大量的时间和资源去创建和处理这个结果集。

如非必要,请慎用 CROSS JOIN 连接!