使用 dbplyr 生成 CROSS JOIN 查询

Question

给定 2 个远程表（本例使用 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 在 t1 和 t2 之间执行实际* 交叉连接？

* 即在翻译后的 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。

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. 这很难看（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能力，所以我想传递一个真正的SQLCROSS JOIN。使用show_query(joined)表示生成的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（不适用于 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，从1.10版本开始，如果你使用full_join(..., by = character())，它会将join“提升”为cross join。这似乎还没有记录在其他任何地方，但是搜索 dbplyr Github repo for "cross" 在代码和 NEWS 文件中都找到了它。

这种语法似乎不适用于本地数据帧，只能通过 SQL。