sql - 使用 dbplyr 生成 CROSS JOIN 查询

Question

给定 2 个远程表(在本例中用 tbl_lazy 模拟)

library("dplyr")
library("dbplyr")

t1 <- tbl_lazy(df = iris, src = dbplyr::simulate_mysql())
t2 <- tbl_lazy(df = mtcars, src = dbplyr::simulate_mysql())

如何使用 在 t1 和 t2 之间执行实际*交叉连接R 和 dbplyr ?

* 即使用 CROSS JOIN在翻译的 SQL 查询中

请注意，我知道如何执行所有其他类型的连接，这正是关于 CROSS 连接。

我知道以下技巧:

joined <- t1 %>%
  mutate(tmp = 1) %>%
  full_join(mutate(t2, tmp = 1), by = "tmp") %>%
  select(-tmp)

然而

这很难看(即使它可以隐藏在函数中)

我想利用数据库高度优化的连接能力，所以我想传递一个真正的SQL CROSS JOIN .使用 show_query(joined)显示生成的 SQL 查询使用 LEFT JOIN .

可悲的是，没有 cross_join运算符(operator)在 dplyr和 sql_join(t1, t2, type = "cross")也不起作用(未为 tbl 实现，仅适用于数据库连接)。

如何生成 SQL CROSS JOIN用 dbplyr？

Answer 1

根据 dbplyr NEWS file , 自 1.10 版起，如果您使用 full_join(..., by = character()) ，它将“促进”连接到交叉连接。这似乎还没有在其他任何地方记录，而是搜索 dbplyr Github repo for "cross"在代码和新闻文件中都打开了它。

这种语法似乎不适用于本地数据框，只能通过 SQL。