SQL Server 一些關鍵字詳解(一)

1.CROSS APPLY 和OUTER APPLY

MSDN解釋如下(個人理解不是很清晰):

使用 APPLY 運算符可以為實現查詢操作的外部表表達式返回的每個行調用表值函數。表值函數作為右輸入，外部表表達式作為左輸入。通過對右輸入求值來獲得左輸入每一行的計算結果，生成的行被組合起來作為最終輸出。APPLY 運算符生成的列的列表是左輸入中的列集，后跟右輸入返回的列的列表。

APPLY 有兩種形式：CROSS APPLY 和 OUTER APPLY。CROSS APPLY 僅返回外部表中通過表值函數生成結果集的行。OUTER APPLY 既返回生成結果集的行，也返回不生成結果集的行，其中表值函數生成的列中的值為 NULL。

 

網上搜集的解釋如下(個人感覺好理解):

SQL Server數據庫操作中，在2005以上的版本新增加了一個APPLY表運算符的功能。新增的APPLY表運算符把右表表達式應用到左表表達式中的每一行。它不像JOIN那樣先計算哪個表表達式都可以，APPLY必須先邏輯地計算左表達式。這種計算輸入的邏輯順序允許把右表達式關聯到左表表達式。

APPLY有兩種形式，一個是OUTER APPLY，一個是CROSS APPLY，區別在於指定OUTER，意味着結果集中將包含使右表表達式為空的左表表達式中的行，而指定CROSS，則相反，結果集中不包含使右表表達式為空的左表表達式中的行。

 

注意:若要使用 APPLY，數據庫兼容級別必須為 90。

 

下面我們做個例子:

比如有個類別表(Category)內容如下:

 

還有個類別明細表(CategoryDetail)內容如下:

 

 

下面我們來看看OUTER APPLY 的查詢結果:

SELECT  *
FROM    dbo.Category a
        OUTER APPLY ( SELECT    *
                      FROM      dbo.CategoryDetail b
                      WHERE     b.CategoryId = a.Id
                    ) AS c ;

由上圖可看出OUTER APPLY把左表中的信息查出后把右表中的信息也關聯出來了,當然當右表的信息為空(NULL)時,OUTER APPLY也會在結果集中顯示出來.

 

接下來我們看下CROSS APPLY的查詢結果:

SELECT  *
FROM    dbo.Category a
        CROSS APPLY ( SELECT    *
                      FROM      dbo.CategoryDetail b
                      WHERE     b.CategoryId = a.Id
                    ) AS c ;

根據這圖和上面的比較可看出,這個返回結果只有兩個,Category 表中的Tiger的信息沒有帶出來,因為在CategoryDetail 表中沒有對應的明細.

由以上信息可得出,OUTER APPLY 就相當於數學中的並集,而CROSS APPLY相當於數學中的交集,關於交集與並集的介紹如下:

並集為下圖中的所有紅色部分,即為A和B的全部:

交集為下圖中的紅色部分,也就是A和B相交的部分:

2.OUTER APPLY 和LEFT JOIN

LEFT JOIN 關鍵字會從左表 (Category) 那里返回所有的行，即使在右表 (CategoryDetail) 中沒有匹配的行。

注釋：在某些數據庫中， LEFT JOIN 稱為 LEFT OUTER JOIN。

 

下面我們來看看LEFT JOIN 的查詢結果(還是1.CROSS APPLY 和 OUTER APPLY中的例子):

SELECT  *
FROM    dbo.Category a
        LEFT JOIN dbo.CategoryDetail b ON b.CategoryId = a.Id ;

LEFT JOIN 關鍵字會從左表 (Category) 那里返回所有的行，即使在右表 (CategoryDetail) 中沒有匹配的行。效果和OUTER APPLY 一樣。

OUTER APPLY 和 LEFT JOIN 的主要區別為:

　　一個LEFT JOIN 關鍵字只能JOIN 一個表,不能解決一個復雜的SELECT 語句,或者函數方法等。

　　一個OUTER APPLY 關鍵字可以包含一個獨立的復雜的SELECT 語句,或者其他函數方法等。

 

OUTER APPLY 和 LEFT JOIN 性能的區別:

　　據這博客LEFT JOIN和OUTER APPLY性能比較的總結可知 LEFT JOIN 要比 OUTER APPLY 性能要快。所以建議能用LEFT JOIN的盡量不要用OUTER APPLY。

 

附注:

附Category 表和CategoryDetail 表的結果及插入數據的腳本:

CREATE TABLE [dbo].[CategoryDetail](
    [Id] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,
    [CategoryId] [int] NULL,
    [Cry] [varchar](50) NULL,
 CONSTRAINT [PK_CategoryDetail] PRIMARY KEY CLUSTERED 
(
    [Id] ASC
)WITH (PAD_INDEX  = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE  = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS  = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS  = ON) ON [PRIMARY]
) ON [PRIMARY]
GO
SET ANSI_PADDING OFF
GO
SET IDENTITY_INSERT [dbo].[CategoryDetail] ON
INSERT [dbo].[CategoryDetail] ([Id], [CategoryId], [Cry]) VALUES (1, 1, N'喵')
INSERT [dbo].[CategoryDetail] ([Id], [CategoryId], [Cry]) VALUES (2, 2, N'汪')
SET IDENTITY_INSERT [dbo].[CategoryDetail] OFF
/****** Object:  Table [dbo].[Category]    Script Date: 08/17/2015 18:24:03 ******/
SET ANSI_NULLS ON
GO
SET QUOTED_IDENTIFIER ON
GO
SET ANSI_PADDING ON
GO
CREATE TABLE [dbo].[Category](
    [Id] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,
    [Name] [varchar](50) NULL,
 CONSTRAINT [PK_Category] PRIMARY KEY CLUSTERED 
(
    [Id] ASC
)WITH (PAD_INDEX  = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE  = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS  = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS  = ON) ON [PRIMARY]
) ON [PRIMARY]
GO
SET ANSI_PADDING OFF
GO
SET IDENTITY_INSERT [dbo].[Category] ON
INSERT [dbo].[Category] ([Id], [Name]) VALUES (1, N'Cat')
INSERT [dbo].[Category] ([Id], [Name]) VALUES (2, N'Dog')
INSERT [dbo].[Category] ([Id], [Name]) VALUES (3, N'Tiger')
SET IDENTITY_INSERT [dbo].[Category] OFF