[MSSQL]cross join与cross apply的区别与应用

最新推荐文章于 2025-05-26 11:46:12 发布
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分类专栏： MSSQL ERP-易飞 文章标签： ms sql
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/david_520042/article/details/70738199
本文介绍了SQL中的Cross Join和Cross Apply。Cross Join在无WHERE子句时产生笛卡尔积，带有WHERE子句则类似INNER JOIN。而Cross Apply允许右操作数引用左操作数的列，常用于将表中的值传递给函数，特别是在查询涉及复杂结构如产品BOM时非常有用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

What is Cross Join in SQL?
The SQL CROSS JOIN produces a result set which is the number of rows in the first table multiplied by the number of rows in the second table if no WHERE clause is used along with CROSS JOIN. This kind of result is called as Cartesian Product.

If WHERE clause is used with CROSS JOIN, it functions like an INNER JOIN.

An alternative way of achieving the same result is to use column names separated by commas after SELECT and mentioning the table names involved, after a FROM clause.

Syntax
SELECT * 
FROM table1 
CROSS JOIN table2;
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今天给大家介绍SQLServer中交叉联接的用法，希望对大家能有所帮助！1、交叉联接(cross join)的概念交叉联接是联接查询的第一个阶段，它对两个数据表进行笛卡尔积。即第一张数据表...
[MSSQL]CROSS APPLY和 OUTER APPLY 区别详解
德仔
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SQL Server 2005 中 Cross join & Cross Apply & Outer Apply 的区别
weixin_30954607的博客
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SQL Server中的CROSS/OUTER APPLY操作符：从原理到实战
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2020-09-02 SQL 关于cross join，cross apply，outer apply的例子
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09-02 277
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cross join和cross apply
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01-03 211
select * from dbo.test_dept select * from dbo.test_user --正常 LEFT OUTER JOIN 检索. SELECT test_dept.dept_name, test_user.user_name FROM test_dept LEFT JOIN test_user ON (test_dept.de...
关于sqlserver中cross apply 和 inner join 的区别
qq_42915066的博客
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MSSQL JOIN用法
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Asurplus
07-10 2172
在 MySQL 中，JOIN 是一种非常强大的功能，它允许你将两个或多个表中的行结合起来，基于两个表之间的共同字段。这种操作在数据库查询中非常常见，特别是在处理关系型数据库时。下面我将分别解释 JOIN、LEFT JOIN（也称为 LEFT OUTER JOIN）和 RIGHT JOIN（也称为 RIGHT OUTER JOIN）的基本概念和用法。
通过MSSQL 存储过程写一个分解字符串中多个关键词，后去数据表匹配最接近的数据的方法
04-02
<think>好的，我需要帮助用户解决如何通过MSSQL存储过程分解字符串关键词并从数据表中匹配最接近的数据的问题。首先，我需要回顾用户提供的引用内容，看看有没有相关的信息可以利用。 用户提到了引用[1]中的“数据存储空间离散法”，这可能与大表分解有关，但当前的问题是关于字符串分解和匹配，所以可能关系不大。引用[2]提到使用数据库编程实现业务逻辑，比如存储过程、触发器和函数，这正好符合用户的需求，因为用户明确要求使用存储过程。 接下来，我需要考虑如何在MSSQL中分解字符串。SQL Server 2016之前没有内置的字符串分割函数，但之后有STRING_SPLIT。不过，用户可能需要兼容旧版本，或者需要按顺序分割，这时候可能需要自定义函数。例如，使用递归CTE或者XML方法来分割字符串。 然后是关键词匹配部分。常见的匹配方法包括LIKE、FULLTEXT SEARCH、SOUNDEX/DIFFERENCE函数，或者更复杂的算法如Levenshtein距离。用户需要最接近的数据，可能需要模糊匹配或相似度计算。 接下来，我需要将这些步骤整合到存储过程中。首先分解字符串为关键词列表，然后根据这些关键词查询数据表，计算匹配度，并按相似度排序返回结果。同时，需要考虑性能问题，比如使用临时表存储分解后的关键词，以及索引优化。 可能遇到的问题包括字符串分割的效率、匹配算法的准确性，以及如何组合多个关键词的匹配结果。例如，使用DIFFERENCE函数可能不够精确，需要结合多个方法。此外，如果数据量大，全表扫描可能效率低下，需要考虑全文索引或其他优化手段。 最后，生成相关问题，帮助用户进一步探索优化方法、性能提升或应用其他数据库技术。</think>### 通过MSSQL存储过程实现字符串关键词匹配的步骤分解 #### 1. 字符串分解实现 使用自定义函数`SplitString`实现字符串分割： ```sql CREATE FUNCTION dbo.SplitString (@InputString NVARCHAR(MAX), @Delimiter CHAR(1)) RETURNS @Result TABLE (Keyword NVARCHAR(255), Seq INT) AS BEGIN DECLARE @Start INT = 1, @Index INT = 1, @Seq INT = 0 WHILE @Index <= LEN(@InputString) BEGIN IF SUBSTRING(@InputString, @Index, 1) = @Delimiter BEGIN INSERT INTO @Result VALUES (SUBSTRING(@InputString, @Start, @Index - @Start), @Seq) SET @Start = @Index + 1 SET @Seq += 1 END SET @Index += 1 END INSERT INTO @Result VALUES (SUBSTRING(@InputString, @Start, LEN(@InputString) - @Start + 1), @Seq) RETURN END ``` #### 2. 关键词匹配策略 采用组合匹配方法提升准确度： ```sql SELECT t.*, (COALESCE(fts.[RANK],0) * 0.6 + (1 - (CAST(LEVENSHTEIN(k.Keyword, t.ProductName) AS FLOAT)/NULLIF(LEN(t.ProductName),0))) * 0.3 + DIFFERENCE(k.Keyword, t.ProductName)*0.1) AS MatchScore FROM #Keywords k JOIN Products t ON CONTAINS(t.ProductName, k.Keyword) OR t.ProductName LIKE '%' + k.Keyword + '%' ``` #### 3. 存储过程完整实现 包含事务处理和性能优化： ```sql CREATE PROCEDURE FindClosestMatches @InputString NVARCHAR(255), @Threshold INT = 3, @TopN INT = 10 AS BEGIN SET NOCOUNT ON; BEGIN TRY BEGIN TRANSACTION CREATE TABLE #Keywords (Keyword NVARCHAR(255), Seq INT) INSERT INTO #Keywords EXEC dbo.SplitString @InputString, ',' CREATE INDEX IX_Temp_Keywords ON #Keywords(Keyword) SELECT TOP(@TopN) * FROM ( SELECT t.*, SUM(COALESCE(fts.[RANK],0) + (LEN(t.ProductName) - LEVENSHTEIN(k.Keyword, t.ProductName)) * 100 + DIFFERENCE(k.Keyword, t.ProductName)*10) AS TotalScore FROM #Keywords k LEFT JOIN Products t ON CONTAINS(t.ProductName, k.Keyword) GROUP BY t.ID, t.ProductName, t.Description ) sub WHERE TotalScore >= @Threshold ORDER BY TotalScore DESC COMMIT TRANSACTION END TRY BEGIN CATCH ROLLBACK TRANSACTION DECLARE @ErrorMessage NVARCHAR(4000) = ERROR_MESSAGE() RAISERROR('Error occurred: %s', 16, 1, @ErrorMessage) END CATCH END ``` #### 4. 性能优化建议 - 建立全文索引加速`CONTAINS`查询： ```sql CREATE FULLTEXT CATALOG ftCatalog AS DEFAULT CREATE FULLTEXT INDEX ON Products(ProductName) KEY INDEX PK_Products ``` - 使用内存优化表处理临时数据： ```sql CREATE TABLE #Keywords ( Keyword NVARCHAR(255) COLLATE Latin1_General_BIN2, Seq INT ) WITH (MEMORY_OPTIMIZED = ON, DURABILITY = SCHEMA_ONLY) ``` - 添加覆盖索引： ```sql CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_Products_Search ON Products(ProductName) INCLUDE (Description, Price) ``` #### 5. 扩展功能示例 实现自动同义词扩展： ```sql DECLARE @Synonyms TABLE (BaseWord NVARCHAR(100), Synonym NVARCHAR(100)) INSERT INTO @Synonyms VALUES ('computer', 'pc'), ('laptop', 'notebook') SELECT DISTINCT m.* FROM #Keywords k CROSS APPLY ( SELECT Synonym FROM @Synonyms WHERE BaseWord = k.Keyword UNION ALL SELECT BaseWord FROM @Synonyms WHERE Synonym = k.Keyword UNION SELECT k.Keyword ) s JOIN Products m ON CONTAINS(m.ProductName, '"' + s.Synonym + '"') ```
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