38. SQL--cross join:交叉连接
1. 前言
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合并。
什么是笛卡尔积?
笛卡尔积(cartesian product)是指两个集合 a 和 b 的乘积。
例如,a 集合和 b 集合分别包含如下的值:
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 的结果就叫做两个集合的笛卡尔积。
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 集合元素个数 × B 集合元素个数。
2. 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 命令,如下所示:
#第一种写法
select table1.column1, table2.column2...
from table1 cross join table2
#第二种写法
select table1.column1, table2.column2...
from table1, table2
第一种写法见名知意,是 sql 标准推荐的写法。
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。
3. 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;
4. 性能问题
cross join 需要把两个表的每一行都一一合并,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!