对于大数据集分区，什么时候应该选择 CROSS APPLY 而不是 INNER JOIN？

CROSS APPLY 与 INNER JOIN：优化大型数据集分区

在处理大量数据集时，特别是那些需要分区的数据集，CROSS APPLY 为 INNER JOIN 提供了一个引人注目的替代方案。 本文重点介绍了其主要优势，并通过实际示例说明了其优越的性能。

CROSS APPLY 的优点

• 高效的分区数据检索： CROSS APPLY 擅长以分区方式检索数据子集，非常适合分页或分页等场景。在这种情况下，与 INNER JOIN 相比，这种固有的分区功能显着提高了性能。
• 消除 UDF 依赖性： 与右侧有子查询的 INNER JOIN 不同，CROSS APPLY 避免了对用户定义函数 (UDF) 的需要，从而简化了查询并通常提高了执行速度。

说明性示例：带分页的嵌套数据选择

让我们考虑一个场景，我们需要从 Table2 中检索 Table1 中每一行的前三条记录，实现分页。

<code class="language-sql">/* Using CROSS APPLY */
SELECT
  t1.*,
  t2o.*
FROM
  Table1 t1
CROSS APPLY
  (
    SELECT TOP 3 *  --Selecting top 3 instead of TOP (t1.id) for clarity and assuming a fixed number of records needed per partition.  Adjust as needed for dynamic top N.
    FROM
      Table2 t2
    WHERE
      t2.t1_id = t1.id
    ORDER BY
      rank DESC
  ) t2o;

/* Equivalent INNER JOIN approach (less efficient for large datasets) */
SELECT
  t1.*,
  t2.*
FROM
  Table1 t1
INNER JOIN
  (
    SELECT *, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY t1_id ORDER BY rank DESC) as rn
    FROM Table2
  ) t2 ON t1.id = t2.t1_id
WHERE t2.rn <= 3;</code>

在此示例中，CROSS APPLY 提供了一种更清晰、更高效的解决方案来为每个分区选择前三条记录。虽然两个查询获得相同的结果，但由于其固有的分区选择机制，CROSS APPLY 在大型数据集和分页方面表现出了卓越的性能。 INNER JOIN 示例需要一个带有窗口函数的子查询，增加了开销。

此示例展示了 CROSS APPLY 在处理嵌套选择时的性能优势，特别是在 INNER JOIN 遇到困难的情况下。 使用 CROSS APPLY 可以实现更快的查询执行速度和更简洁的代码，尤其是在处理分区数据时。

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