Wie kann OUTER/CROSS APPLY reale Herausforderungen bei der SQL-Datenmanipulation lösen?

Praktische Anwendungen von OUTER/CROSS APPLY in SQL

OUTER und CROSS APPLY sind leistungsstarke SQL-Operatoren, die erweiterte Datenmanipulationsmöglichkeiten bieten. Dieser Artikel verdeutlicht ihre praktische Anwendung anhand von Beispielen aus der Praxis.

Szenario 1: Top-N-Rekorde pro Kategorie

OUTER APPLY erweist sich als unschätzbar wertvoll für das Abrufen der obersten N Zeilen innerhalb jeder Gruppe. Erwägen Sie, die beiden wichtigsten Parameter für jede gespeicherte Prozedur zu finden:

SELECT pr.name, pa.name
FROM sys.procedures pr
OUTER APPLY (
    SELECT TOP 2 *
    FROM sys.parameters pa
    WHERE pa.object_id = pr.object_id
    ORDER BY pr.name
) pa
ORDER BY pr.name, pa.name;

Szenario 2: Verwendung von Tabellenwertfunktionen

CROSS APPLY erleichtert die Ausführung von Tabellenwertfunktionen für jede Zeile in der Primärabfrage. Zum Beispiel:

SELECT *
FROM sys.dm_exec_query_stats AS qs
CROSS APPLY sys.dm_exec_query_plan(qs.plan_handle);

Dies gilt effizient sys.dm_exec_query_plan für jede Zeile ab sys.dm_exec_query_stats.

Szenario 3: Berechnete Spalten wiederverwenden

APPLY ermöglicht die Wiederverwendung berechneter Spaltenaliase und generiert mehrere abgeleitete Spalten aus einem einzigen Ausdruck:

SELECT number,
       doubled_number,
       doubled_number_plus_one
FROM master..spt_values
CROSS APPLY (
    SELECT 2 * CAST(number AS BIGINT)
) CA1(doubled_number)
CROSS APPLY (
    SELECT doubled_number + 1
) CA2(doubled_number_plus_one);

Szenario 4: Aufheben der Pivotierung mehrerer Spaltengruppen

Bei Datensätzen, die gegen 1NF verstoßen, hebt APPLY effizient die Pivotierung mehrerer Spaltengruppen gleichzeitig auf:

SELECT Id,
       Foo,
       Bar,
       GrpName
FROM T
CROSS APPLY (
    VALUES('1', Foo1, Bar1),
    ('2', Foo2, Bar2),
    ('3', Foo3, Bar3)
) V(GrpName, Foo, Bar);

Die Beherrschung von OUTER/CROSS APPLY verbessert die Fähigkeiten zur SQL-Datenbearbeitung erheblich und ermöglicht effiziente Lösungen für komplexe Datenherausforderungen.

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