Apache Flink 漫谈系列(10) - JOIN LATERAL

我们分析上面的需求，本质上是根据左表Customers的customerid，去查询右表的Orders信息，就像一个For循环一样，外层是遍历左表Customers所有数据，内层是根据左表Customers的每一个Customerid去右表Orders中进行遍历查询，然后再将符合条件的左右表数据进行JOIN，这种根据左表逐条数据动态生成右表进行JOIN的语义，SQL标准里面提出了LATERAL关键字，也叫做 lateral drive table。

1. CROSS APPLY和LATERAL

上面的示例我们用的是SQL Server进行测试的，这里在多提一下在SQL Server里面是如何支持 LATERAL 的呢?SQL Server是用自己的方言 CROSS APPLY 来支持的。那么为啥不用ANSI-SQL的LATERAL而用CROSS APPLY呢? 可能的原因是当时SQL Server为了解决TVF问题而引入的，同时LATERAL是SQL2003引入的，而CROSS APPLY是SQL Server 2005就支持了，SQL Server 2005的开发是在2000年就进行了，这个可能也有个时间差，等LATERAL出来的时候，，CROSS APPLY在SQL Server里面已经开发完成了。所以种种原因SQL Server里面就采用了CROSS APPLY，但CROSS APPLY的语义与LATERAL却完全一致，同时后续支持LATERAL的Oracle12和PostgreSQL94同时支持了LATERAL和CROSS APPLY。

2. 问题解决

那么我们回到上面的问题，我们用SQL Server的CROSS APPLY来解决上面问题，SQL如下：

上面得到的结果完全满足查询需求。

四、JOIN LATERAL 与 INNER JOIN 关系

上面的查询需求并没有体现JOIN LATERAL和INNER JOIN的区别，我们还是以SQL Server中两个查询执行Plan来观察一下：

上面我们发现经过SQL Server优化器优化之后的两个执行plan完全一致，那么为啥还要再造一个LATERAL 出来呢?

1. 性能方面

（编辑：惠州站长网）

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