一、什么是Crossapply
Crossapply这个关键字在SQL Server中很常见，尤其在处理复杂查询时。它是一种将两个表格数据合并的操作，可以将一个表格中的每一行作为参数，传递到另一个表格中进行处理。这种操作通常用于嵌套查询中，能够有效的提高 SQL Server 的查询性能。
Crossapply是一种关系型数据库的查询技术，能够以一种高效的方式将两张数据表合并，可以对多个表进行联接，非常适合于在数据仓库、BI和 OLAP等领域进行数据处理。它是SQL Server 2005及以后版本引入的，同时也是比较新的一种查询技术。
二、Crossapply的语法
SELECT * FROM Table1 CROSS APPLY Table2
上面的示例中，Table1和Table2为两张表格。使用Crossapply关键字后，会将Table1表中的每一行数据传递到Table2表中进行处理。因此， Crossapply的语法包含了两个部分：第一部分为主查询（Table1），第二个部分为子查询（Table2）。
在SQL Server中，Crossapply常与外连接（Outer Join）、内联接（Inner Join）以及A、B两个表的联接操作配合使用。具体语法结构如下（其中table1与table2为表格名）：
--内联接的Crossapply使用方法 SELECT * FROM table1 CROSS APPLY table2 WHERE table1.id=table2.id --左外联接的Crossapply使用方法 SELECT * FROM table1 LEFT OUTER JOIN table2 ON table1.id=table2.id CROSS APPLY table3 WHERE … --右外连接的Crossapply使用方法 SELECT * FROM table1 RIGHT OUTER JOIN table2 ON table1.id=table2.id CROSS APPLY table3 WHERE …
三、Crossapply的具体用法
1. 列与行数据处理
Crossapply关键字可以用于将一列数据转换为行数据，或者将一行数据转换为列数据。这种转换是非常适合于 OLAP、数据仓库和 BI等场景的数据处理需求。
例如，在一个库存管理系统中，需要获取不同商品的销售统计信息。如果SQL语句如下：
SELECT * FROM Sales s WHERE s.SalesDate BETWEEN @FromDate AND @ToDate ORDER BY s.ProductId
这将返回一些类似下面这样的结果：
ProductID SalesDate SalesAmount ---------- ----------------------- ------------ 100 2021-01-01 12:00:01.827 $350 100 2021-01-02 15:32:02.413 $450 101 2021-01-01 20:12:01.963 $120 …
现在需要按照每个商品ID进行统计，可以使用Crossapply来实现这个需求：
SELECT S.ProductId, C.CategoryName, Sales
FROM
(
SELECT DISTINCT ProductId
FROM Sales
) AS P
CROSS APPLY
(
SELECT COUNT(*) AS Sales
FROM Sales
WHERE Sales.ProductId=P.ProductId
AND Sales.SalesDate BETWEEN @FromDate AND @ToDate
) AS S
JOIN Products AS Pr ON Pr.ProductId = S.ProductId
JOIN Categories AS C ON Pr.CategoryId = C.CategoryId
ORDER BY Sales DESC, P.ProductId
上述代码中，先使用DISTINCT获取所有的Product ID，然后使用Crossapply对每个产品ID进行统计计算。
2. 横向Pivot表转换
在 SQL Server 中，Crossapply常常用于对横向表的转换。例如，将Sales表从以产品ID为行转换成以日期为行，以产品名称为列的表格：
-- 定义一个基本的交易数据表
CREATE TABLE Sales
(
TranDate DATE, -- 交易日
ProductId INT, -- 产品ID
Quantity INT, -- 数量
Amount DECIMAL(16, 2) -- 金额
)
INSERT INTO Sales
VALUES
('01/01/2021', 101, 12, 123.23),
('01/02/2021', 101, 10, 120.00),
('01/01/2021', 102, 24, 240.00),
('01/02/2021', 102, 15, 150.00),
('01/01/2021', 103, 8 , 80.00),
('01/02/2021', 103, 14, 140.00)
下面使用Crossapply将横向表格转换为竖向表格：
SELECT
SalesDate,
[101] AS A,
[102] AS B,
[103] AS C
FROM
(
SELECT SalesDate, ProductId, Quantity
FROM Sales
) AS P
PIVOT
(
SUM(Quantity)
FOR ProductId IN ([101], [102], [103])
) AS S
CROSS APPLY
(
SELECT CategoryName
FROM Categories
WHERE S.ProductId = Categories.CategoryID
)AS C
ORDER BY SalesDate
上述代码中，使用SELECT SalesDate,ProductId, Quantity FROM Sales将横向表格转换为竖向表格，然后使用Crossapply将不同ProductId对应的CategoryName合并到一行中输出。
3. 子查询优化
SQL查询中的子查询通常会影响查询性能。 Subquery可以通过Crossapply转化为 JOIN，从而提高查询速度。
例如，下面的查询用于查询订单信息：
SELECT *
FROM Orders AS O
WHERE EXISTS
(
SELECT TOP 1 *
FROM OrderDetails AS OD
WHERE O.OrderID=OD.OrderID
AND OrderDetails.ProductID=100
)
上述代码中，子查询WHERE语句中的EXISTS关键字用于搜索包含某个商品编号（100）的订单编号。这个查询其实是需要涉及到两个表格，将其转换为联接查询的形式可以优化查询性能：
SELECT DISTINCT O.OrderID, O.OrderDate
FROM Orders AS O
CROSS APPLY
(
SELECT TOP 1 *
FROM OrderDetails AS OD
WHERE O.OrderID=OD.OrderID
AND OD.ProductID = 100
)AS OD1
ORDER BY O.OrderID
上述代码中，OrderDetails表中仅选取了与Orders表有关联的一行数据，Crossapply将子查询转化为联接查询，从而提升查询性能。
四、Crossapply的优缺点
1. Crossapply的优点
Crossapply可以根据实际业务需求，将两个表格进行联接，并根据查询条件进行筛选和加工。Crossapply的优点主要有：
（1）有效优化查询性能。Crossapply能够像内联接那样，只返回符合条件的记录。在某些情况下，Crossapply要比子查询的性能更好。
（2）可以进行列变行、行变列等数据转换。例如，将横向表转换成竖向表，是 Crossapply的常见用法。
（3）支持对复杂查询进行优化。 Crossapply可以将多个子查询联接起来，进行一次性查询，从而减少查询时间和网络传输量。
2. Crossapply的缺点
与任何技术一样，Crossapply也有其缺点。主要有：
（1）Crossapply需要通读SQL语句，适应不同的查询需求，并不是所有的查询都适合使用Crossapply。
（2）该技术还是比较新的技术，有一定的学习成本。使用Crossapply需要了解SQL Server的查询技巧，掌握复杂查询的技巧。
（3） Crossapply只适用于SQL Server数据库；其他数据库不一定支持Crossapply。
五、总结
本文对Crossapply进行了全面的介绍，包括其语法、应用场景以及优缺点等方面。 Crossapply常用于处理复杂查询，包括数据转换、优化子查询、联接查询等功能。 Crossapply的优点包括优化查询性能、支持数据转换，但是也存在一定的缺点。
总之， Crossapply是SQL Server中非常实用的查询技巧，对于复杂查询有很好的优化效果。在实际运用时，根据业务需求选择合适的数据处理方式，既能提升查询效率，又能确保数据准确性。
