cross join 的核心作用是生成两个表的笛卡尔积，即将第一个表的每一行与第二个表的每一行进行组合，结果集行数为两表行数的乘积，例如2行的students表与3行的courses表通过cross join产生6行结果，其语法无需on子句，如select s.studentname, c.coursename from students s cross join courses c；它与inner join等基于匹配条件的连接不同，cross join不依赖关联字段，而是生成所有可能的组合，因此常用于需要全排列的场景，如生成产品颜色与尺寸的所有搭配、构建日历表、创建测试数据等，但因结果集增长迅速，当表数据量大或无需全部组合时应避免使用，否则可能导致性能严重下降，故实际应用中需谨慎评估其必要性与效率。
CROSS JOIN
在 SQL 中用于执行交叉连接查询，它的核心作用是生成两个表之间所有可能的行组合，也被称为笛卡尔积（Cartesian Product）。简单来说，就是将第一个表中的每一行与第二个表中的每一行都进行匹配，形成一个全新的结果集，这个结果集的大小是两个表行数相乘。
解决方案
要使用
CROSS JOIN
，语法非常直接，它不需要
ON
子句，因为连接的逻辑就是所有可能的组合，而不是基于任何匹配条件。
SELECT column1, column2, ...FROM TableACROSS JOIN TableB;
举个例子，假设我们有两个简单的表：
Students
表:
1Alice2Bob
Courses
表:
101Math102History103Art
如果我们对这两个表执行
CROSS JOIN
：
SELECT s.StudentName, c.CourseNameFROM Students sCROSS JOIN Courses c;
结果会是这样：
AliceMathAliceHistoryAliceArtBobMathBobHistoryBobArt
可以看到，
Students
表的 2 行与
Courses
表的 3 行组合成了 2 * 3 = 6 行结果。这就是
CROSS JOIN
的基本行为。有时，你也会看到通过在
FROM
子句中简单地用逗号分隔表名来隐式实现交叉连接，比如
FROM TableA, TableB
，这在功能上等同于
CROSS JOIN
，但在现代 SQL 实践中，显式使用
CROSS JOIN
更加清晰和推荐。
CROSS JOIN
与其他连接方式有何不同？
说实话，
CROSS JOIN
和我们平时用得最多的
INNER JOIN
、
LEFT JOIN
等，骨子里就是两种思路。最核心的区别在于，
CROSS JOIN
压根不关心两个表之间有没有什么“匹配”关系，它就是简单粗暴地把所有可能性都列出来。它没有
ON
子句，因为根本就没有条件可言。
拿
INNER JOIN
来说，它需要一个
ON
子句来定义两个表之间行与行如何匹配的条件，只有满足这个条件的行才会被连接起来。比如
SELECT * FROM Orders o INNER JOIN Customers c ON o.CustomerID = c.CustomerID;
这里的连接是基于
CustomerID
字段的相等性。如果
CustomerID
不匹配，那一行数据就不会出现在结果里。
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但
CROSS JOIN
完全不是这样。它就像一个“全排列生成器”，把左边表的每一行都跟右边表的每一行“拉郎配”一遍。所以，结果集的行数总是左表行数乘以右表行数。我个人觉得，当你看到
CROSS JOIN
时，脑子里首先应该想到的是“笛卡尔积”这个词，它准确地描述了这种“无差别组合”的特性。
当然，你也可以在一个
CROSS JOIN
的结果上，再添加
WHERE
子句来过滤数据，让它看起来像一个
INNER JOIN
。比如：
SELECT s.StudentName, c.CourseNameFROM Students sCROSS JOIN Courses cWHERE s.StudentID = c.CourseID; -- 假设这是一种匹配条件，虽然不合理
但这种做法通常效率不高，而且可读性也差，因为它首先生成了大量的中间结果（笛卡尔积），然后再进行过滤。所以，如果你的目标是基于某个条件进行匹配，那毫无疑问应该直接使用
INNER JOIN
或其他合适的连接类型。
CROSS JOIN
的存在，是为了那些你确实需要所有组合的特定场景。
什么时候应该慎用或避免
CROSS JOIN
？
用
CROSS JOIN
的时候，我心里总会有点小小的警惕，因为它真的很容易“失控”。最主要的原因就是结果集的行数增长速度太快了。如果你的两个表都比较大，比如一个有 1000 行，另一个有 5000 行，那么
CROSS JOIN
一下，瞬间就变成 500 万行！这不仅会消耗大量的内存和 CPU 资源，导致查询速度极慢，甚至可能直接把数据库服务器搞崩溃。
所以，我通常会避免在以下几种情况下盲目使用
CROSS JOIN
：
表数据量大时：这是最直接的性能杀手。如果你的表行数超过几十或几百，就要非常小心了。不需要所有组合时：如果你的最终目的是找到两个表之间有特定关联的数据，而不是所有可能的组合，那么
CROSS JOIN
几乎肯定不是你需要的。使用
INNER JOIN
、
LEFT JOIN
配合
ON
子句才是正确的选择。误用作替代品：有时，新手可能会因为不理解
JOIN
的各种类型，而错误地尝试用
CROSS JOIN
加
WHERE
子句来模拟其他连接。这通常是低效且不专业的做法。
我通常会这样想：如果一个
CROSS JOIN
后面没有紧跟着一个非常明确且高效的
WHERE
子句来大幅度缩小结果集，或者它不是为了生成测试数据、组合列表这种特定目的，那它很可能就是个潜在的性能炸弹。在实际开发中，如果我看到一个
CROSS JOIN
语句，我的第一反应通常是去检查它的上下文和预期结果，确保它不是一个误用。
CROSS JOIN
在实际场景中有哪些应用？
尽管
CROSS JOIN
有其潜在的风险，但在某些特定场景下，它却是非常强大且不可替代的工具。我个人觉得，它最亮眼的应用场景主要集中在“生成所有可能的组合”上。
生成所有可能的组合或排列：这是
CROSS JOIN
最典型的应用。比如，你有一个产品颜色列表和一个产品尺寸列表，你想列出所有可能的颜色-尺寸组合。
-- 假设我们有两个临时表或CTE：WITH Colors AS ( SELECT 'Red' AS ColorName UNION ALL SELECT 'Blue' UNION ALL SELECT 'Green'),Sizes AS ( SELECT 'S' AS SizeName UNION ALL SELECT 'M' UNION ALL SELECT 'L')SELECT c.ColorName, s.SizeNameFROM Colors cCROSS JOIN Sizes s;
这个查询会返回像 (Red, S), (Red, M), (Red, L), (Blue, S) … 这样的所有组合。这对于规划产品 SKU、生成报表维度等非常有用。
创建“日期/时间”维度表或日历表：在数据仓库或商业智能领域，我们经常需要一个包含所有日期、月份、年份等信息的日历表。你可以通过
CROSS JOIN
一个年份列表和一个月份列表，再结合日期函数来生成。
-- 假设我们想生成2023年的所有日期WITH Years AS (SELECT 2023 AS YearNum),Numbers AS ( SELECT 1 AS n UNION ALL SELECT 2 UNION ALL SELECT 3 UNION ALL SELECT 4 UNION ALL SELECT 5 UNION ALL SELECT 6 UNION ALL SELECT 7 UNION ALL SELECT 8 UNION ALL SELECT 9 UNION ALL SELECT 10 UNION ALL SELECT 11 UNION ALL SELECT 12 UNION ALL SELECT 13 UNION ALL SELECT 14 UNION ALL SELECT 15 UNION ALL SELECT 16 UNION ALL SELECT 17 UNION ALL SELECT 18 UNION ALL SELECT 19 UNION ALL SELECT 20 UNION ALL SELECT 21 UNION ALL SELECT 22 UNION ALL SELECT 23 UNION ALL SELECT 24 UNION ALL SELECT 25 UNION ALL SELECT 26 UNION ALL SELECT 27 UNION ALL SELECT 28 UNION ALL SELECT 29 UNION ALL SELECT 30 UNION ALL SELECT 31)SELECT DATEFROMPARTS(y.YearNum, m.n, d.n) AS FullDateFROM Years yCROSS JOIN Numbers m -- 作为月份CROSS JOIN Numbers d -- 作为日期WHERE ISDATE(CONCAT(y.YearNum, '-', m.n, '-', d.n)) = 1 -- 确保日期有效ORDER BY FullDate;
这个例子稍微复杂点，但核心思想是利用
CROSS JOIN
组合出所有可能的年-月-日组合，再过滤掉无效日期。
生成测试数据：当你需要快速生成大量具有不同属性组合的测试数据时，
CROSS JOIN
是一个非常便捷的方法。例如，组合不同的用户类型、操作行为和时间戳。
计算所有点对点距离（在某些特定场景下）：如果你有一个地理位置列表，需要计算每两个位置之间的距离，
CROSS JOIN
结合自连接可以实现这一点。不过，通常会结合
WHERE
子句来避免重复计算和自身与自身的连接。
总的来说，
CROSS JOIN
就像一把双刃剑，它能帮你实现一些用其他
JOIN
类型难以直接完成的“组合”任务，但同时，它的性能开销也需要你时刻警惕。理解它的工作原理和适用场景，能让你在需要时精准地利用它，而不是滥用。
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