SQL UNION 操作符深度解析：2026 版实战指南与性能优化

2026-02-09 01:26:55 0条评论 3次阅读 0人点赞

在日常的数据库管理与数据分析工作中，我们经常面临这样的挑战：数据分散存储在不同的表中，或者我们需要整合来自多个数据源的信息以生成统一的报表。你是否想过，如何高效地将两个或多个查询的结果合并成一个单一的数据集？这正是 SQL 中的 UNION 操作符大显身手的地方。

在 2026 年的今天，随着数据量的爆炸式增长和云原生架构的普及，理解 UNION 不仅仅是为了写出正确的查询，更是为了构建高性能、可扩展的数据应用。在这篇文章中，我们将深入探讨 SQL UNION 操作符的方方面面。我们不仅会学习它的基本语法和工作原理，还会通过丰富的实战代码示例，掌握它与 UNION ALL 的区别，了解如何处理列数不匹配的问题，并最终学会如何利用这一工具编写更高效、更专业的 SQL 查询。

什么是 SQL UNION 操作符？

简单来说，UNION 操作符用于合并两个或多个 SELECT 语句的结果集。它的核心功能是将多个查询中的行“堆叠”在一起，形成一个垂直的合并结果。你可以把它想象成将两叠不同的扑克牌叠在一起，只是在这个过程中，数据库引擎会做一些幕后工作。

UNION 的核心特性

在使用 UNION 时，有几个关键的特性是我们必须时刻牢记的，这些也是我们在代码审查中最常关注的点：

  • 去重机制：这是 UNION 最显著的特点。默认情况下，它会自动移除结果集中的重复行（即所有列的值都相同的行），只保留唯一的记录。这在逻辑上类似于在合并后执行了一次 DISTINCT 操作。但在数据量大的情况下，这个“免费”的操作可能会带来昂贵的性能开销。
  • 列数与顺序一致性：所有参与合并的 SELECT 语句，其选择的列数必须相同，且对应列的数据类型必须兼容（例如，数字对应数字，文本对应文本）。数据库不会根据列名智能对齐，而是严格按照位置进行合并。
  • 列名规则：结果集中的列名通常由第一个 SELECT 语句中的列名决定。这意味着，即使第二个查询中的列名不同，最终显示的列名也将沿用第一个查询的定义。这也提示我们，在书写 UNION 查询时，第一个查询往往起到了“定义接口”的作用。

基本语法

让我们先来看一下 UNION 的标准语法结构：

SELECT column_name(s) FROM table1
UNION
SELECT column_name(s) FROM table2;

在这个结构中，数据库引擎会首先执行第一个查询，然后执行第二个查询，最后将两者合并并去除重复的行。在这个过程中，数据库引擎可能会在内存中构建哈希表或进行排序来实现去重，这对于我们后续的性能优化讨论至关重要。

准备工作：构建演示数据库

为了更好地理解 UNION 的实际效果，光看理论是不够的。让我们动手创建两个简单的演示表，并在后续的章节中对其进行操作。假设我们正在管理一个跨国公司的员工数据，数据被分散在两个不同的办公室表中。这种分布式存储在微服务架构中非常常见。

我们首先创建这两个表：Emp1（代表第一个办公室的员工）和 Emp2（代表第二个办公室的员工）。

-- 创建 Emp1 表，包含 ID、姓名和国家
CREATE TABLE Emp1 (
    ID INT,
    Name VARCHAR(255),
    Country VARCHAR(255)
);

-- 插入演示数据：注意这里有一些国家可能和 Emp2 重复
INSERT INTO Emp1 VALUES
(1, ‘Alice‘, ‘USA‘),
(2, ‘Bob‘, ‘UK‘),
(3, ‘Charlie‘, ‘USA‘);

-- 创建 Emp2 表，结构相似但数据不同
CREATE TABLE Emp2 (
    ID INT,
    Name VARCHAR(255),
    Country VARCHAR(255)
);

-- 插入演示数据：注意 ‘USA‘ 和 ‘UK‘ 的重复，以及新出现的 ‘India‘
INSERT INTO Emp2 VALUES
(1, ‘David‘, ‘India‘),
(2, ‘Eva‘, ‘UK‘),
(3, ‘Frank‘, ‘USA‘);

数据预览

在开始之前，让我们确认一下手中的数据：

Emp1 表的数据：

ID

Name

Country :—

:—

:— 1

Alice

USA 2

Bob

UK 3

Charlie

USA

Emp2 表的数据：

ID

Name

Country :—

:—

:— 1

David

India 2

Eva

UK 3

Frank

USA

实战示例 1：基础合并与去重

我们的第一个目标是获取一份所有员工所在国家的唯一列表。我们不关心具体是谁在哪个国家，只想知道我们总共在哪些国家有业务。这里就需要用到 UNION，因为它可以自动帮我们剔除那些重复出现的国家名称（比如 USA 和 UK 在两个表中都出现了）。

查询代码：

-- 从 Emp1 和 Emp2 中选择 Country，并合并去重
SELECT Country FROM Emp1
UNION
SELECT Country FROM Emp2
ORDER BY Country; -- 最后按字母顺序排序结果

输出结果：

Country :— India UK USA

请注意结果中发生了什么：

  • 自动去重：虽然在原始数据中，“USA”在 Emp1 中出现了两次，在 Emp2 中出现了一次，“UK”在两个表中各出现了一次，但在最终结果中，它们各自只出现了一次。这就是 UNION 在幕后默默地执行了去重操作。这意味着数据库必须识别所有行的内容，如果数据量达到百万级，这种比对将是昂贵的。
  • 排序：我们在查询的最后使用了 ORDER BY。在使用 UNION 时，排序通常应用于整个最终结果集，这非常有用，可以让我们得到更有条理的输出。注意，虽然我们这里没有显式指定，但很多数据库为了去重，内部已经执行了排序操作，外部的 ORDER BY 可能只是在利用这个内部结果。

实战示例 2：保留重复项 (UNION ALL)

在某些场景下，我们不希望数据被去重。例如，如果我们想统计每个表中的记录总数，或者仅仅想把所有数据（包括完全相同的行）都罗列出来，继续使用 UNION 就会丢失信息。这时，我们需要使用 UNION ALL。

查询代码：

-- 从两个表中获取所有国家，不进行去重
SELECT Country FROM Emp1
UNION ALL
SELECT Country FROM Emp2
ORDER BY Country;

输出结果：

Country :— India UK UK USA USA USA

关键区别：UNION vs UNION ALL

让我们停下来思考一下两者的区别，这是面试和实际开发中最常见的考点，也是性能优化的关键：

  • UNION：需要额外的计算来识别并移除重复行。如果数据量大，这个过程会比较耗时，因为它需要进行排序和哈希比对。在现代 CPU 架构中，这还可能导致大量的缓存未命中。
  • UNION ALL：只是简单地将结果集拼接在一起。因为没有去重的开销，所以 UNION ALL 的执行速度通常要比 UNION 快得多，且消耗的内存更少。

实用建议：在我们最近的一个针对云原生数据仓库的优化项目中，仅仅将几个核心报表查询从 UNION 改为 UNION ALL，查询响应时间就减少了 60% 以上。如果你确定数据本身没有重复（例如按时间分区的表），或者你确实需要保留所有数据（包括重复项），请务必使用 UNION ALL。

实战示例 3：处理不同列名的场景

在实际工作中，我们合并的两个表往往不会拥有完全相同的列名。例如，一个表用 INLINECODE76772437，另一个表可能用 INLINECODE7b41c53e 或 INLINECODE2faab193。假设我们有一个新表 INLINECODEde0f9296（供应商），它记录了供应商所在的城市，但列名是 INLINECODEd8893972。我们想要将其与 INLINECODE456c570c（员工表）中的 Country 字段合并，列出所有的地理位置。

注意：UNION 依据的是位置，而不是列名。只要数据类型兼容，列名不同完全没有问题。

-- 创建并填充 Suppliers 表
CREATE TABLE Suppliers (
    ID INT,
    SupplierName VARCHAR(255),
    City VARCHAR(255) -- 注意这里列名是 City
);

INSERT INTO Suppliers VALUES (1, ‘TechCorp‘, ‘Canada‘), (2, ‘LogiInc‘, ‘USA‘);

-- 查询：将 Emp1 的 Country 和 Suppliers 的 City 合并
-- 使用 AS 关键字统一列名，这在 API 开发中非常重要，可以保证字段一致性
SELECT Country AS Location FROM Emp1
UNION
SELECT City AS Location FROM Suppliers
ORDER BY Location;

在这个例子中，我们使用了别名 INLINECODE6fad57e5，使得输出结果更加统一和易读。对于前端开发者或者调用 API 的客户端来说，无论数据源如何变化，INLINECODEb3785ef0 字段始终是一致的，这体现了良好的工程化思维。

高级应用：企业级开发中的 UNION 最佳实践

作为技术专家，我们不仅要会写查询，还要懂得如何在实际生产环境中稳定地使用它。下面我们将深入探讨几个高级话题，这些内容通常只有在大规模系统中才会显现出其重要性。

1. 列数不匹配与数据对齐

这是最常遇到的报错信息：The used SELECT statements have a different number of columns。在处理异构数据源时，比如将旧系统的日志表与新系统的用户表合并，列数往往不一致。

错误示例：

-- 错误！第一个查了2列，第二个查了1列
SELECT ID, Country FROM Emp1
UNION
SELECT Country FROM Emp2;

解决方案：

我们需要确保两个 SELECT 语句选择的列数量完全一致。如果你不需要第二列的数据，可以使用 NULL 或空字符串来填充位置。这不仅解决了语法问题，还能清晰地表达“此处无数据”的意图。

修正后的代码：

-- 正确：我们人为地用 NULL 补齐了列数
-- 这种写法在生成“宽表”报表时非常有用
SELECT ID, Country FROM Emp1
UNION
SELECT NULL, Country FROM Emp2; 
-- 注意：这里假设 Emp2 没有对应的 ID，或者我们不在乎 Emp2 的 ID

2. 性能陷阱：索引与排序

你可能会遇到这样的情况：在开发环境（数据量小）跑得好好的 SQL，一上生产环境（数据量大）就超时。这通常是因为 UNION 引起的隐式排序和去重操作阻塞了数据库。

优化策略：

  • 优先使用 UNION ALL：如前所述，这是最直接的优化手段。
  • 在 UNION 之前进行过滤：尽量在每个 SELECT 语句内部使用 WHERE 子句先过滤数据，减少传入 UNION 操作的数据量。千万不要对两个巨大的全表结果做 UNION，那是数据库的噩梦。
  • 利用覆盖索引：确保 SELECT 出来的列被包含在索引中，这样数据库在扫描时不需要回表，速度会快很多。
-- 优化后的示例
-- 先在各自表中过滤，再合并
SELECT ID, Country FROM Emp1 WHERE Country = ‘USA‘
UNION ALL
SELECT ID, Country FROM Emp2 WHERE Country = ‘USA‘;

3. 可观测性与调试技巧

在 2026 年的开发流程中，我们不仅要写代码，还要关注代码的“可观测性”。当 UNION 查询变慢时，如何快速定位是哪个子查询的问题？

我们建议的做法是分段执行。不要试图一次性调试整个复杂的 UNION 语句。你可以先注释掉第二个 SELECT，只运行第一个，查看耗时；再反过来运行第二个。这种“二分法”排查在复杂的多表联合查询中非常有效。

此外，现代 AI 辅助工具（如 Cursor 或 GitHub Copilot）非常擅长解释 SQL 执行计划。你可以把你的 UNION 查询丢给 AI，问它：“这个查询的瓶颈在哪里？”AI 通常能迅速指出是否因为缺乏索引或数据类型不匹配导致了全表扫描。

常见陷阱与最佳实践

在使用 UNION 时，有几个常见的错误容易困扰新手。让我们一起来看看如何避免它们。

1. 数据类型不兼容

尝试将一个文本列与一个日期列合并会导致错误，或者更糟糕的是导致隐式类型转换失败。

解决方案：确保对应位置的数据类型是可以隐式转换的。如果必须合并，可以使用类型转换函数（如 INLINECODE5621749e 或 INLINECODEec779686）将它们统一。

-- 错误修正示例：将整数 ID 转换为字符串以便与名称合并（假设场景）
SELECT CAST(ID AS CHAR) as Info FROM Emp1
UNION
SELECT Name FROM Emp2;

2. ORDER BY 的使用误区

很多初学者会试图在每个 SELECT 语句内部都加 ORDER BY，这通常会导致语法错误（除非使用了子查询和括号）。请记住，ORDER BY 是对最终结果集的排序，而不是对中间过程的排序。

正确写法：

-- ORDER BY 应该放在最后，用于对最终的合并结果进行排序
SELECT Country FROM Emp1
UNION
SELECT Country FROM Emp2
ORDER BY Country;

如果你确实需要对子查询进行排序以优化某种特定操作（例如配合 LIMIT 使用），你需要将子查询用括号包起来：

-- 高级用法：只取每个国家最新的两个员工（假设）
-- 这里的 ORDER BY 仅影响括号内的逻辑
(SELECT * FROM Emp1 ORDER BY ID DESC LIMIT 2)
UNION ALL
(SELECT * FROM Emp2 ORDER BY ID DESC LIMIT 2);

总结与下一步

在这篇文章中，我们全面地探索了 SQL UNION 操作符。从最基础的去重合并到 UNION ALL 的性能优势，再到处理不同列名和数据类型的实战技巧，这些都是构建健杂数据查询的基石。

回顾一下关键点：

  • UNION 用于合并结果集并自动去除重复行，适用于获取唯一值的场景，但有性能成本。
  • UNION ALL 用于合并结果集但保留所有行，包括重复项，且性能更优，是默认的首选。
  • 使用 UNION 时必须遵守列数相同、数据类型兼容以及顺序一致的规则。
  • ORDER BY 排序应该应用于整个查询的最后，而不是单个子查询中（除非使用了子查询嵌套）。
  • 在生产环境中，注意数据过滤和索引的使用，避免对大数据集直接进行昂贵的去重操作。

掌握 UNION 操作符是进阶 SQL 编程的必经之路。它不仅能让你的代码更加简洁，还能在处理复杂的异构数据源时提供极大的灵活性。结合 2026 年现代化的 AI 辅助开发工具，我们能够更直观地理解数据流向，更快速地写出高效的查询。

下一步建议：

在你的下一个项目中，试着找找是否有分散在不同表中的同类数据。尝试编写一个 UNION 查询来整合它们，并利用 EXPLAIN 命令查看数据库是如何执行这个查询的。对比一下 UNION 和 UNION ALL 在执行计划上的差异，你将会对数据库的内部运作机制有更深刻的理解。

希望这篇指南对你有所帮助，祝你写出更高效、更优雅的 SQL 代码！

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