Definitionen:
- CROSS APPLY: Eine T-SQL-Operation in Microsoft SQL Server, die es ermöglicht, jeden einzelnen Datensatz einer Tabelle mit einer Tabelle oder einem Funktionsergebnis zu verknüpfen.
- INNER JOIN: Eine Standard-SQL-Operation, bei der Zeilen aus zwei Tabellen basierend auf einer übereinstimmenden Bedingung kombiniert werden.
Anwendungsgebiete von CROSS APPLY:
CROSS APPLY wird häufig verwendet, wenn:
- Sie eine Tabelle mit dem Ergebnis einer table-valued Funktion verknüpfen möchten.
- Die table-valued Funktion Parameter aus der äußeren Abfrage benötigt.
- Sie das Ergebnis eines Skalars, einer table-valued Funktion oder einer Subabfrage für jede Zeile in der Haupttabelle erhalten möchten.
Beispiel:
Betrachten Sie eine Tabelle Benutzer
und eine table-valued Funktion ufn_ErhalteTransaktionen
, die die letzten Transaktionen eines Benutzers zurückgibt.
SELECT B.BenutzerName, T.TransaktionsDatum, T.Betrag
FROM Benutzer B
CROSS APPLY ufn_ErhalteTransaktionen(B.BenutzerID) AS T
In diesem Fall liefert ufn_ErhalteTransaktionen
für jeden Benutzer in der Tabelle Benutzer
die Transaktionen zurück.
Anwendungsgebiete von INNER JOIN:
INNER JOIN wird verwendet, wenn:
- Sie Zeilen aus zwei unabhängigen Tabellen basierend auf einer übereinstimmenden Bedingung kombinieren möchten.
- Keine Parameter an eine Funktion übergeben werden müssen.
- Beide Tabellen unabhängige Datenquellen sind und nicht das Ergebnis einer Funktion oder Subabfrage für jede Zeile der Haupttabelle sind.
Beispiel:
Betrachten Sie zwei Tabellen: Benutzer
und Transaktionen
. Um Benutzer mit ihren jeweiligen Transaktionen zu verknüpfen, können Sie:
SELECT B.BenutzerName, T.TransaktionsDatum, T.Betrag
FROM Benutzer B
INNER JOIN Transaktionen T ON B.BenutzerID = T.BenutzerID
Zusammenfassung:
Während INNER JOIN
für das Verknüpfen von unabhängigen Tabellen verwendet wird, ist CROSS APPLY
besonders nützlich, wenn man eine Tabelle mit den Ergebnissen einer Funktion, die Parameter aus der äußeren Abfrage benötigt, verknüpfen möchte. Es ist wichtig, den Zweck und die Struktur der Daten zu verstehen, um die am besten geeignete Methode auszuwählen.