使用 dbplyr 生成 CROSS JOIN 查询

Question

给定 2 个远程表（在此示例中使用 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 R 和 dbplyr[=45 在 t1 和 t2 之间执行 actual* 交叉连接=]？

* 即在已翻译的 SQL 查询中使用 CROSS JOIN

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 连接的。

我知道以下技巧：

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

但是

这很丑（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功能，所以我想传递一个真实的 SQL CROSS JOIN。使用 show_query(joined) 表明生成的 SQL 查询使用 LEFT JOIN.

遗憾的是，dplyr 中没有 cross_join 运算符，sql_join(t1, t2, type = "cross") 也不起作用（未实现 tbls，仅适用于数据库连接）。

如何使用 dbplyr 生成 SQL CROSS JOIN？

Answer 1

根据 dbplyr NEWS file, since version 1.10, if you use a full_join(..., by = character()), it will "promote" the join to a cross join. This doesn't seem to be documented anywhere else yet, but searching the dbplyr Github repo for "cross" 在代码和新闻文件中都出现了它。

此语法似乎不适用于本地数据帧，只能通过 SQL。

使用 dbplyr 生成 CROSS JOIN 查询

Generate CROSS JOIN queries with dbplyr

sql

r

dplyr

dbplyr