SQL - CARTESIAN o CROSS JOINS

CARTESIAN JOIN o CROSS JOIN restituisce il prodotto cartesiano dei set di record di due o più tabelle unite. Pertanto, equivale a un join interno in cui la condizione di join viene sempre valutata True o in cui la condizione di join è assente dall'istruzione.

Sintassi

La sintassi di base di CARTESIAN JOIN o il CROSS JOIN è il seguente -

SELECT table1.column1, table2.column2...
FROM  table1, table2 [, table3 ]

Esempio

Considera le seguenti due tabelle.

Table 1 - La tabella CLIENTI è la seguente.

+----+----------+-----+-----------+----------+
| ID | NAME     | AGE | ADDRESS   | SALARY   |
+----+----------+-----+-----------+----------+
|  1 | Ramesh   |  32 | Ahmedabad |  2000.00 |
|  2 | Khilan   |  25 | Delhi     |  1500.00 |
|  3 | kaushik  |  23 | Kota      |  2000.00 |
|  4 | Chaitali |  25 | Mumbai    |  6500.00 |
|  5 | Hardik   |  27 | Bhopal    |  8500.00 |
|  6 | Komal    |  22 | MP        |  4500.00 |
|  7 | Muffy    |  24 | Indore    | 10000.00 |
+----+----------+-----+-----------+----------+

Tabella 2: La tabella ORDINI è la seguente:

+-----+---------------------+-------------+--------+
|OID  | DATE                | CUSTOMER_ID | AMOUNT |
+-----+---------------------+-------------+--------+
| 102 | 2009-10-08 00:00:00 |           3 |   3000 |
| 100 | 2009-10-08 00:00:00 |           3 |   1500 |
| 101 | 2009-11-20 00:00:00 |           2 |   1560 |
| 103 | 2008-05-20 00:00:00 |           4 |   2060 |
+-----+---------------------+-------------+--------+

Ora, uniamo queste due tabelle usando CARTESIAN JOIN come segue:

SQL> SELECT  ID, NAME, AMOUNT, DATE
   FROM CUSTOMERS, ORDERS;

Ciò produrrebbe il seguente risultato:

+----+----------+--------+---------------------+
| ID | NAME     | AMOUNT | DATE                |
+----+----------+--------+---------------------+
|  1 | Ramesh   |   3000 | 2009-10-08 00:00:00 |
|  1 | Ramesh   |   1500 | 2009-10-08 00:00:00 |
|  1 | Ramesh   |   1560 | 2009-11-20 00:00:00 |
|  1 | Ramesh   |   2060 | 2008-05-20 00:00:00 |
|  2 | Khilan   |   3000 | 2009-10-08 00:00:00 |
|  2 | Khilan   |   1500 | 2009-10-08 00:00:00 |
|  2 | Khilan   |   1560 | 2009-11-20 00:00:00 |
|  2 | Khilan   |   2060 | 2008-05-20 00:00:00 |
|  3 | kaushik  |   3000 | 2009-10-08 00:00:00 |
|  3 | kaushik  |   1500 | 2009-10-08 00:00:00 |
|  3 | kaushik  |   1560 | 2009-11-20 00:00:00 |
|  3 | kaushik  |   2060 | 2008-05-20 00:00:00 |
|  4 | Chaitali |   3000 | 2009-10-08 00:00:00 |
|  4 | Chaitali |   1500 | 2009-10-08 00:00:00 |
|  4 | Chaitali |   1560 | 2009-11-20 00:00:00 |
|  4 | Chaitali |   2060 | 2008-05-20 00:00:00 |
|  5 | Hardik   |   3000 | 2009-10-08 00:00:00 |
|  5 | Hardik   |   1500 | 2009-10-08 00:00:00 |
|  5 | Hardik   |   1560 | 2009-11-20 00:00:00 |
|  5 | Hardik   |   2060 | 2008-05-20 00:00:00 |
|  6 | Komal    |   3000 | 2009-10-08 00:00:00 |
|  6 | Komal    |   1500 | 2009-10-08 00:00:00 |
|  6 | Komal    |   1560 | 2009-11-20 00:00:00 |
|  6 | Komal    |   2060 | 2008-05-20 00:00:00 |
|  7 | Muffy    |   3000 | 2009-10-08 00:00:00 |
|  7 | Muffy    |   1500 | 2009-10-08 00:00:00 |
|  7 | Muffy    |   1560 | 2009-11-20 00:00:00 |
|  7 | Muffy    |   2060 | 2008-05-20 00:00:00 |
+----+----------+--------+---------------------+
sql-using-joins.htm