Wann sollten Sie für eine optimale Leistung CROSS APPLY anstelle von INNER JOIN wählen?

CROSS APPLY vs. INNER JOIN: Wann glänzt CROSS APPLY?

Während INNER JOIN die erste Wahl für die meisten Eins-zu-Viele-Beziehungen ist, bietet CROSS APPLY in bestimmten Situationen erhebliche Leistungsvorteile.

Der Hauptvorteil von CROSS APPLY:

Im Gegensatz zu INNER JOIN schreibt CROSS APPLY keine benutzerdefinierte Funktion (UDF) für die rechte Tabelle vor. Dieser scheinbar kleine Unterschied wird entscheidend, wenn große Datensätze verarbeitet werden, die eine Partitionierung oder Paginierung erfordern.

Überlegenheit bei Partitionierung und Paginierung:

Obwohl einfache Abfragen mit INNER JOIN und CROSS APPLY zu ähnlichen Ausführungsplänen führen können, zeigt CROSS APPLY eine überlegene Effizienz bei großen Datensätzen, die eine Partitionierung oder Paginierung erfordern. Durch die Eliminierung expliziter JOIN-Bedingungen ermöglicht es dem Datenbankoptimierer, zwischengespeicherte Zwischenergebnisse zu nutzen, was zu einer schnelleren Abfrageausführung führt.

Anschauliches Beispiel:

Die folgende Abfrage veranschaulicht den Vorteil von CROSS APPLY gegenüber INNER JOIN, wenn für jede linke Tabellenzeile mehrmals über die rechte Tabelle iteriert wird:

<code class="language-sql">/* CROSS APPLY */
SELECT  t1.*, t2o.*
FROM    t1
CROSS APPLY
        (
        SELECT  TOP 3 *
        FROM    t2
        WHERE   t2.t1_id = t1.id
        ORDER BY
                t2.rank DESC
        ) t2o</code>

Diese Abfrage ruft effizient die ersten drei t2 Datensätze für jede t1 Zeile ab. Die Replikation dieser Funktionalität mit INNER JOIN wäre deutlich komplexer und weniger effizient.

Leistungsbenchmark:

Tests an einer Tabelle mit 20.000.000 Datensätzen zeigten einen dramatischen Unterschied: CROSS APPLY wurde fast augenblicklich ausgeführt, während eine entsprechende INNER JOIN Abfrage mit einem CTE und einer Fensterfunktion etwa 30 Sekunden dauerte.

Zusammenfassung:

CROSS APPLY ist die bessere Wahl, wenn explizite JOIN-Bedingungen nicht verfügbar sind oder wenn es um die Partitionierung oder Paginierung großer Datensätze geht. Seine Effizienz in diesen Szenarien macht es zu einem unschätzbar wertvollen Werkzeug für die Abfrageoptimierung.

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