为啥 CROSS APPLY 与列和聚合函数需要 Group by
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【中文标题】为啥 CROSS APPLY 与列和聚合函数需要 Group by【英文标题】:Why CROSS APPLY with columns and aggregate functions needs Group by为什么 CROSS APPLY 与列和聚合函数需要 Group by 【发布时间】:2018-11-04 19:41:05 【问题描述】:问题
为什么在 SELECT 上混合使用列和聚合函数的 CROSS APPLY 查询不起作用?它需要 GROUP BY 子句或所有具有聚合函数的列。
代码
CREATE TABLE A
(
A_ID int identity(1,1),
A_NAME Varchar(20)
)
INSERT INTO A (A_NAME)
VALUES
('A'), ('AA'), ('AAA')
CREATE TABLE B
(
B_ID int identity(10,10),
B_NAME Varchar(20),
A_ID int
)
INSERT INTO B (B_NAME, A_ID)
VALUES
('B', 1), ('BB', 3), ('BBB', 2)
--如果 SELECT 包含与聚合函数混合的列,则不起作用
SELECT A_NAME, MAX(B_NAME)
FROM A
CROSS APPLY(SELECT * FROM B WHERE B.A_ID = A.A_ID) as AxB
--使用聚合函数
SELECT MAX(A_NAME), MAX(B_NAME)
FROM A
CROSS APPLY(SELECT * FROM B WHERE B.A_ID = A.A_ID) as AxB
--与 GROUP BY 一起使用
SELECT A_NAME, MAX(B_NAME)
FROM A
CROSS APPLY(SELECT * FROM B WHERE B.A_ID = A.A_ID) as AxB
GROUP BY A_NAME
--重置
DROP TABLE A
DROP TABLE B
更新
结论(感谢@Richardissimo)
我有 Sybase 15.7 背景,在那里您可以将列与聚合函数混合在一起,并且没有 Group by Clause。在这些情况下,默认组将是整个表。所以在我的代码中,我期待 A 表中所有 A_NAMES 的最大 B_NAME。
但是,在 SQL Server 中,当我测试没有交叉应用的代码时,我收到了同样的错误。它看起来像 SQL Server 禁止这种类型的行为。这有点酷,他们说你不会得到比聚合查询中的组数更多的行。
这是一致的
【问题讨论】:
要回答这个问题,我们需要看看您所期望的结果。同样从您的代码中,您可以使用内部连接而不是交叉应用。 max(max(b_name) 也不起作用 - 只有一个 max()。 同意 Dale,我假设您试图将 like 与 like 进行比较,但第二个和第三个示例有一个额外的MAX(
。
我 @DaleBurrell 你是对的,我应该使用 Inner Join 但我只是想测试交叉应用,我想出了这个例子。双 Max(Max(x)) 是我在代码部分编辑的错字。感谢您的贡献:)
【参考方案1】:
这个问题与cross apply
无关,它与聚合的工作方式有关。让我们回顾一下您的 3 个场景:
SELECT A_NAME, MAX(B_NAME)
和 Group By A_NAME
意味着您会为每个不同的 A_NAME 返回一行,并且每一个都将伴随着 B_NAME 的“最大”值,其中 A_NAME 具有该值。
SELECT MAX(A_NAME), MAX(B_NAME)
没有分组依据,这意味着对所有行进行分组,这意味着查询只会返回一行。
SELECT A_NAME, MAX(B_NAME)
没有Group By
没有意义。如果它只是SELECT A_NAME
,它将为每一行返回 A_NAME 中的值。所以将MAX(B_NAME)
放在同一个查询中是没有意义的,因为没有Group By
它就无法知道要聚合什么。
希望这会有所帮助。
【讨论】:
嗨@Richardissimo,感谢您的帮助。我在 Sybase 15.7 中编写了很多代码,你可以这样做。基本上,如果您不按默认组放置一个组,则默认组将是整个表。所以在我的代码中,我希望 MAX(B_NAME) 会返回 B 表中的 Max B_Name。我实际上在没有交叉应用的情况下测试了代码并收到了同样的错误。 Looks Like SQL Server 禁止此类行为。这有点酷,他们说你不会得到比实际创建的组数更多的行。这是一致性以上是关于为啥 CROSS APPLY 与列和聚合函数需要 Group by的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章