使用 dbplyr 生成 CROSS JOIN 查询

Question

给定 2 个远程表（tbl_lazy在此示例中模拟）

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在 t1 和 t2 之间执行实际的* 交叉连接？

* 即CROSS JOIN在翻译后的 SQL 查询中使用

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

1. 这很丑陋（即使它可以隐藏在函数中）
2. 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正的 SQL CROSS JOIN。Usingshow_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 indplyr并且sql_join(t1, t2, type = "cross")也不起作用（未为tbls实现，仅适用于数据库连接）。

如何CROSS JOIN使用 dbplyr生成 SQL ？

Answer 1

根据dbplyrNEWS 文件，从 1.10 版开始，如果您使用 a full_join(..., by = character())，它将“促进”联接为交叉联接。这似乎还没有在其他任何地方记录，但是在dbplyr Github 存储库中搜索“cross”，在代码和新闻文件中都找到了它。

这种语法似乎不适用于本地数据框，只能通过 SQL。