今天给各位分享mysql union all和union的区别的知识，其中也会对mysqlunion建议用还是不建议用进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录
- 数据分析人员需要掌握sql到什么程度
- mysql union all和union的区别
- mysql多表联合查询，之后分页显示，除了union还有其他方法吗
- MySQL中Union子句不支持order by的解决方法
数据分析人员需要掌握sql到什么程度
精通，如果是分析的话最好是精通，可以自己写各种统计sql，有些统计可能涉及多表，还有数据分析现在情况是数据量比较大，在sql的查询统计中还要注意sql的执行效率和性能。
这里转载一篇sql优化的建议，阐述30条有关于优化SQL的建议，多数是实际开发中总结出来的，希望对大家有帮助。
1、查询SQL尽量不要使用select*，而是select具体字段。
反例子：
select*fromemployee;
正例子：
selectid，namefromemployee;
理由：
只取需要的字段，节省资源、减少网络开销。select*进行查询时，很可能就不会使用到覆盖索引了，就会造成回表查询。2、如果知道查询结果只有一条或者只要最大/最小一条记录，建议用limit1
假设现在有employee员工表，要找出一个名字叫jay的人.
CREATETABLE`employee`(`id`int(11)NOTNULL,`name`varchar(255)DEFAULTNULL,`age`int(11)DEFAULTNULL,`date`datetimeDEFAULTNULL,`sex`int(1)DEFAULTNULL,PRIMARYKEY(`id`))ENGINE=InnoDBDEFAULTCHARSET=utf8;
反例：
selectid，namefromemployeewherename='jay'
正例
selectid，namefromemployeewherename='jay'limit1;
理由：
加上limit1后,只要找到了对应的一条记录,就不会继续向下扫描了,效率将会大大提高。当然，如果name是唯一索引的话，是不必要加上limit1了，因为limit的存在主要就是为了防止全表扫描，从而提高性能,如果一个语句本身可以预知不用全表扫描，有没有limit，性能的差别并不大。3、应尽量避免在where子句中使用or来连接条件
新建一个user表，它有一个普通索引userId，表结构如下：
CREATETABLE`user`(`id`int(11)NOTNULLAUTO_INCREMENT,`userId`int(11)NOTNULL,`age`int(11)NOTNULL,`name`varchar(255)NOTNULL,PRIMARYKEY(`id`),KEY`idx_userId`(`userId`))ENGINE=InnoDBDEFAULTCHARSET=utf8;
假设现在需要查询userid为1或者年龄为18岁的用户，很容易有以下SQL
反例:
select*fromuserwhereuserid=1orage=18
正例：
//使用unionallselect*fromuserwhereuserid=1unionallselect*fromuserwhereage=18//或者分开两条sql写：select*fromuserwhereuserid=1select*fromuserwhereage=18
理由：
使用or可能会使索引失效，从而全表扫描。对于or+没有索引的age这种情况，假设它走了userId的索引，但是走到age查询条件时，它还得全表扫描，也就是需要三步过程：全表扫描+索引扫描+合并如果它一开始就走全表扫描，直接一遍扫描就完事。mysql是有优化器的，处于效率与成本考虑，遇到or条件，索引可能失效，看起来也合情合理。4、优化limit分页
我们日常做分页需求时，一般会用limit实现，但是当偏移量特别大的时候，查询效率就变得低下。
反例：
selectid，name，agefromemployeelimit10000，10
正例：
//方案一：返回上次查询的最大记录(偏移量)selectid，namefromemployeewhereid10000limit10.//方案二：orderby+索引selectid，namefromemployeeorderbyidlimit10000，10//方案三：在业务允许的情况下限制页数：
理由：
当偏移量最大的时候，查询效率就会越低，因为Mysql并非是跳过偏移量直接去取后面的数据，而是先把偏移量+要取的条数，然后再把前面偏移量这一段的数据抛弃掉再返回的。如果使用优化方案一，返回上次最大查询记录（偏移量），这样可以跳过偏移量，效率提升不少。方案二使用orderby+索引，也是可以提高查询效率的。方案三的话，建议跟业务讨论，有没有必要查这么后的分页啦。因为绝大多数用户都不会往后翻太多页。5、优化你的like语句
日常开发中，如果用到模糊关键字查询，很容易想到like，但是like很可能让你的索引失效。
反例：
selectuserId，namefromuserwhereuserIdlike'%123';
正例：
selectuserId，namefromuserwhereuserIdlike'123%';
理由：
把%放前面，并不走索引，如下：把%放关键字后面，还是会走索引的。如下：6、使用where条件限定要查询的数据，避免返回多余的行
假设业务场景是这样：查询某个用户是否是会员。曾经看过老的实现代码是这样。。。
反例：
ListLonguserIds=sqlMap.queryList("selectuserIdfromuserwhereisVip=1");booleanisVip=userIds.contains(userId);
正例：
LonguserId=sqlMap.queryObject("selectuserIdfromuserwhereuserId='userId'andisVip='1'")booleanisVip=userId！=null;
理由：
需要什么数据，就去查什么数据，避免返回不必要的数据，节省开销。7、尽量避免在索引列上使用mysql的内置函数
业务需求：查询最近七天内登陆过的用户(假设loginTime加了索引)
反例：
selectuserId,loginTimefromloginuserwhereDate_ADD(loginTime,Interval7DAY)=now();
正例：
explainselectuserId,loginTimefromloginuserwhereloginTime=Date_ADD(NOW(),INTERVAL-7DAY);
理由：
索引列上使用mysql的内置函数，索引失效如果索引列不加内置函数，索引还是会走的。8、应尽量避免在where子句中对字段进行表达式操作，这将导致系统放弃使用索引而进行全表扫
反例：
select*fromuserwhereage-1=10；
正例：
select*fromuserwhereage=11；
理由：
虽然age加了索引，但是因为对它进行运算，索引直接迷路了。。。9、Innerjoin、leftjoin、rightjoin，优先使用Innerjoin，如果是leftjoin，左边表结果尽量小
Innerjoin内连接，在两张表进行连接查询时，只保留两张表中完全匹配的结果集leftjoin在两张表进行连接查询时，会返回左表所有的行，即使在右表中没有匹配的记录。rightjoin在两张表进行连接查询时，会返回右表所有的行，即使在左表中没有匹配的记录。都满足SQL需求的前提下，推荐优先使用Innerjoin（内连接），如果要使用leftjoin，左边表数据结果尽量小，如果有条件的尽量放到左边处理。
反例:
select*fromtab1t1leftjointab2t2ont1.size=t2.sizewheret1.id2;
正例：
select*from(select*fromtab1whereid2)t1leftjointab2t2ont1.size=t2.size;
理由：
如果innerjoin是等值连接，或许返回的行数比较少，所以性能相对会好一点。同理，使用了左连接，左边表数据结果尽量小，条件尽量放到左边处理，意味着返回的行数可能比较少。10、应尽量避免在where子句中使用!=或操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
反例：
selectage,namefromuserwhereage18;
正例：
//可以考虑分开两条sql写selectage,namefromuserwhereage18;selectage,namefromuserwhereage18;
理由：
使用!=和很可能会让索引失效11、使用联合索引时，注意索引列的顺序，一般遵循最左匹配原则。
表结构：（有一个联合索引idxuseridage，userId在前，age在后）
CREATETABLE`user`(`id`int(11)NOTNULLAUTO_INCREMENT,`userId`int(11)NOTNULL,`age`int(11)DEFAULTNULL,`name`varchar(255)NOTNULL,PRIMARYKEY(`id`),KEY`idx_userid_age`(`userId`,`age`)USINGBTREE)ENGINE=InnoDBAUTO_INCREMENT=2DEFAULTCHARSET=utf8;
反例：
select*fromuserwhereage=10;
正例：
//符合最左匹配原则select*fromuserwhereuserid=10andage=10；//符合最左匹配原则select*fromuserwhereuserid=10;
理由：
当我们创建一个联合索引的时候，如(k1,k2,k3)，相当于创建了（k1）、(k1,k2)和(k1,k2,k3)三个索引，这就是最左匹配原则。联合索引不满足最左原则，索引一般会失效，但是这个还跟Mysql优化器有关的。12、对查询进行优化，应考虑在where及orderby涉及的列上建立索引，尽量避免全表扫描。
反例：
select*fromuserwhereaddress='深圳'orderbyage;
正例：
添加索引altertableuseraddindexidx_address_age(address,age)
13、如果插入数据过多，考虑批量插入。
反例：
for(Useru:list){INSERTintouser(name,age)values(#name#,#age#)}
正例：
//一次500批量插入，分批进行insertintouser(name,age)valuesforeachcollection="list"item="item"index="index"separator=","(#{item.name},#{item.age})/foreach
理由：
批量插入性能好，更加省时间打个比喻:假如你需要搬一万块砖到楼顶,你有一个电梯,电梯一次可以放适量的砖（最多放500）,你可以选择一次运送一块砖,也可以一次运送500块砖,你觉得哪个时间消耗大?14、在适当的时候，使用覆盖索引。
覆盖索引能够使得你的SQL语句不需要回表，仅仅访问索引就能够得到所有需要的数据，大大提高了查询效率。
反例：
//like模糊查询，不走索引了select*fromuserwhereuseridlike'%123%'
正例：
//id为主键，那么为普通索引，即覆盖索引登场了。selectid,namefromuserwhereuseridlike'%123%';
15、慎用distinct关键字
distinct关键字一般用来过滤重复记录，以返回不重复的记录。在查询一个字段或者很少字段的情况下使用时，给查询带来优化效果。但是在字段很多的时候使用，却会大大降低查询效率。
反例：
SELECTDISTINCT*fromuser;
正例：
selectDISTINCTnamefromuser;
理由：
带distinct的语句cpu时间和占用时间都高于不带distinct的语句。因为当查询很多字段时，如果使用distinct，数据库引擎就会对数据进行比较，过滤掉重复数据，然而这个比较、过滤的过程会占用系统资源，cpu时间。16、删除冗余和重复索引
反例：
KEY`idx_userId`(`userId`)KEY`idx_userId_age`(`userId`,`age`)
正例:
//删除userId索引，因为组合索引（A，B）相当于创建了（A）和（A，B）索引KEY`idx_userId_age`(`userId`,`age`)
理由：
重复的索引需要维护，并且优化器在优化查询的时候也需要逐个地进行考虑，这会影响性能的。17、如果数据量较大，优化你的修改/删除语句。
避免同时修改或删除过多数据，因为会造成cpu利用率过高，从而影响别人对数据库的访问。
反例：
//一次删除10万或者100万+？deletefromuserwhereid100000;//或者采用单一循环操作，效率低，时间漫长for（Useruser：list）{deletefromuser；}
正例：
//分批进行删除,如每次500deleteuserwhereid500deleteproductwhereid=500andid1000；
理由：
一次性删除太多数据，可能会有lockwaittimeoutexceed的错误，所以建议分批操作。18、where子句中考虑使用默认值代替null。
反例：
select*fromuserwhereageisnotnull;
正例：
//设置0为默认值select*fromuserwhereage0;
理由：
并不是说使用了isnull或者isnotnull就会不走索引了，这个跟mysql版本以及查询成本都有关。如果mysql优化器发现，走索引比不走索引成本还要高，肯定会放弃索引，这些条件！=，isnull，isnotnull经常被认为让索引失效，其实是因为一般情况下，查询的成本高，优化器自动放弃索引的。如果把null值，换成默认值，很多时候让走索引成为可能，同时，表达意思会相对清晰一点。19、不要有超过5个以上的表连接
连表越多，编译的时间和开销也就越大。把连接表拆开成较小的几个执行，可读性更高。如果一定需要连接很多表才能得到数据，那么意味着糟糕的设计了。20、existin的合理利用
假设表A表示某企业的员工表，表B表示部门表，查询所有部门的所有员工，很容易有以下SQL:
select*fromAwheredeptIdin(selectdeptIdfromB);
这样写等价于：
先查询部门表BselectdeptIdfromB再由部门deptId，查询A的员工select*fromAwhereA.deptId=B.deptId可以抽象成这样的一个循环：
ListresultSet;for(inti=0;iB.length;i++){for(intj=0;jA.length;j++){if(A[i].id==B[j].id){resultSet.add(A[i]);break;}}}
显然，除了使用in，我们也可以用exists实现一样的查询功能，如下：
select*fromAwhereexists(select1fromBwhereA.deptId=B.deptId);
因为exists查询的理解就是，先执行主查询，获得数据后，再放到子查询中做条件验证，根据验证结果（true或者false），来决定主查询的数据结果是否得意保留。
那么，这样写就等价于：
select*fromA,先从A表做循环select*fromBwhereA.deptId=B.deptId,再从B表做循环.同理，可以抽象成这样一个循环：
ListresultSet;for(inti=0;iA.length;i++){for(intj=0;jB.length;j++){if(A[i].deptId==B[j].deptId){resultSet.add(A[i]);break;}}}
数据库最费劲的就是跟程序链接释放。假设链接了两次，每次做上百万次的数据集查询，查完就走，这样就只做了两次；相反建立了上百万次链接，申请链接释放反复重复，这样系统就受不了了。即mysql优化原则，就是小表驱动大表，小的数据集驱动大的数据集，从而让性能更优。
因此，我们要选择最外层循环小的，也就是，如果B的数据量小于A，适合使用in，如果B的数据量大于A，即适合选择exist。
21、尽量用unionall替换union
如果检索结果中不会有重复的记录，推荐unionall替换union。
反例：
select*fromuserwhereuserid=1unionselect*fromuserwhereage=10
正例：
select*fromuserwhereuserid=1unionallselect*fromuserwhereage=10
理由：
如果使用union，不管检索结果有没有重复，都会尝试进行合并，然后在输出最终结果前进行排序。如果已知检索结果没有重复记录，使用unionall代替union，这样会提高效率。22、索引不宜太多，一般5个以内。
索引并不是越多越好，索引虽然提高了查询的效率，但是也降低了插入和更新的效率。insert或update时有可能会重建索引，所以建索引需要慎重考虑，视具体情况来定。一个表的索引数最好不要超过5个，若太多需要考虑一些索引是否没有存在的必要。23、尽量使用数字型字段，若只含数值信息的字段尽量不要设计为字符型
反例：
`king_id`varchar（20）NOTNULLCOMMENT'守护者Id'
正例：
`king_id`int(11)NOTNULLCOMMENT'守护者Id'
理由：
相对于数字型字段，字符型会降低查询和连接的性能，并会增加存储开销。24、索引不适合建在有大量重复数据的字段上，如性别这类型数据库字段。
因为SQL优化器是根据表中数据量来进行查询优化的，如果索引列有大量重复数据，Mysql查询优化器推算发现不走索引的成本更低，很可能就放弃索引了。
25、尽量避免向客户端返回过多数据量。
假设业务需求是，用户请求查看自己最近一年观看过的直播数据。
反例：
//一次性查询所有数据回来select*fromLivingInfowherewatchId=useIdandwatchTime=Date_sub(now(),Interval1Y)
正例：
//分页查询select*fromLivingInfowherewatchId=useIdandwatchTime=Date_sub(now(),Interval1Y)limitoffset，pageSize//如果是前端分页，可以先查询前两百条记录，因为一般用户应该也不会往下翻太多页，select*fromLivingInfowherewatchId=useIdandwatchTime=Date_sub(now(),Interval1Y)limit200;
26、当在SQL语句中连接多个表时,请使用表的别名，并把别名前缀于每一列上，这样语义更加清晰。
反例：
select*fromAinnerjoinBonA.deptId=B.deptId;
正例：
selectmemeber.name,deptment.deptNamefromAmemberinnerjoinBdeptmentonmember.deptId=deptment.deptId;
27、尽可能使用varchar/nvarchar代替char/nchar。
反例：
`deptName`char(100)DEFAULTNULLCOMMENT'部门名称'
正例：
`deptName`varchar(100)DEFAULTNULLCOMMENT'部门名称'
理由：
因为首先变长字段存储空间小，可以节省存储空间。其次对于查询来说，在一个相对较小的字段内搜索，效率更高。28、为了提高groupby语句的效率，可以在执行到该语句前，把不需要的记录过滤掉。
反例：
selectjob，avg（salary）fromemployeegroupbyjobhavingjob='president'orjob='managent'
正例：
selectjob，avg（salary）fromemployeewherejob='president'orjob='managent'groupbyjob；
29、如果字段类型是字符串，where时一定用引号括起来，否则索引失效
反例：
select*fromuserwhereuserid=123;
正例：
select*fromuserwhereuserid='123';
理由：
为什么第一条语句未加单引号就不走索引了呢？这是因为不加单引号时，是字符串跟数字的比较，它们类型不匹配，MySQL会做隐式的类型转换，把它们转换为浮点数再做比较。30、使用explain分析你SQL的计划
日常开发写SQL的时候，尽量养成一个习惯吧。用explain分析一下你写的SQL，尤其是走不走索引这一块。
mysql union all和union的区别
union和unionall的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果，而unionall则将所有的结果全部显示出来，不管是不是重复。
union：对两个结果集进行并集操作，不包括重复行，同时进行默认规则的排序；
unionall：对两个结果集进行并集操作，包括重复行，不进行排序；
mysql多表联合查询，之后分页显示，除了union还有其他方法吗
为什么要其他方法？这个咋了，我们很多都这么用，数据量太大情况下可以考虑创建索引。
mysql相关内容我之前的文章记得有讲过，感兴趣的可以去研究研究。
MySQL中Union子句不支持order by的解决方法
在某些情况中，MySQL可以使用一个索引来满足ORDERBY子句，而不需要额外的排序。即使ORDERBY不确切匹配索引，只要WHERE子句中的所有未使用的索引部分和所有额外的ORDERBY列为常数，就可以使用索引。但是，在有些情况下，MySQL不能使用索引来解决ORDERBY，尽管它仍然使用索引来找到匹配WHERE子句的行。参考自：
MySQL如何优化ORDERBY
关于mysql union all和union的区别到此分享完毕，希望能帮助到您。
