UNION会去重且性能开销大，UNION ALL保留所有行且效率更高；当结果集无重复或需保留重复时应优先使用UNION ALL以提升查询性能。
UNION 和 UNION ALL 在 MySQL 中，核心区别在于是否对合并后的结果集进行去重。简单来说，UNION 会自动帮你把重复的行过滤掉，只保留唯一的记录；而 UNION ALL 则会保留所有查询结果，包括那些完全相同的重复行。在我看来，理解这一点，是选择哪个操作符的关键，它直接关系到你的查询性能和最终的数据准确性。
解决方案
当我们面临需要将多个 SELECT 语句的结果合并到一起时，UNION 和 UNION ALL 是最常用的两个操作符。它们都要求所有 SELECT 语句的列数相同，并且对应列的数据类型兼容。
UNION 的工作方式是，它会执行每个 SELECT 语句，然后将所有结果集堆叠起来。在这个堆叠的过程中，MySQL 会额外进行一个“去重”操作。这意味着，如果有多行数据在所有列上都完全相同，UNION 只会保留其中一行。这个去重过程通常需要对数据进行排序或者使用哈希表来识别并移除重复项，因此它会消耗更多的系统资源（CPU和内存）并导致查询速度变慢。
-- 示例：UNION 去重 SELECT id, name FROM users WHERE age > 25 UNION SELECT id, name FROM users WHERE city = 'New York'; -- 如果有用户同时满足 age > 25 和 city = 'New York'，且 id, name 完全相同，则只会出现一次
UNION ALL 则更为直接。它只是简单地将所有 SELECT 语句的结果集拼接在一起，不会进行任何去重操作。这意味着，如果不同的 SELECT 语句产生了完全相同的行，或者同一个 SELECT 语句内部就存在重复行，UNION ALL 都会将它们全部包含在最终结果中。由于省去了去重这一步，UNION ALL 的执行效率通常比 UNION 高得多，尤其是在处理大量数据时。
-- 示例：UNION ALL 不去重 SELECT id, name FROM users WHERE age > 25 UNION ALL SELECT id, name FROM users WHERE city = 'New York'; -- 如果有用户同时满足 age > 25 和 city = 'New York'，且 id, name 完全相同，则会分别出现两次
所以，我的建议是，除非你确实需要去重，并且去重是业务逻辑的强需求，否则，优先考虑使用 UNION ALL。它能为你节省不少宝贵的查询时间。
什么时候应该优先选择 UNION ALL 以优化查询性能？
在我个人的实践中，我发现 UNION ALL 在很多场景下都是性能优化的首选，尤其是在以下几种情况：
首先，当你非常确定你合并的多个结果集之间不会存在重复行时，UNION ALL 是不二之选。比如，你可能正在从不同的分区表或者根据不同的条件查询互斥的数据集。举个例子，你查询今年第一季度的销售数据，再查询第二季度的销售数据，这两个结果集本身就不可能存在重复的销售记录（因为时间范围不同）。这时，使用 UNION ALL 就能避免不必要的去重开销。
其次，当你的业务逻辑允许或者需要保留重复数据时。有时候，我们可能需要统计所有发生的事件，即使它们看起来是重复的。例如，你可能在跟踪用户的每次点击行为，即使某个用户在短时间内点击了两次同一个按钮，你也希望记录这两次点击。在这种“日志型”或“审计型”的查询中，保留所有原始数据是至关重要的，UNION ALL 正好满足了这种需求。
再者，如果你的查询结果集非常庞大，UNION 的去重操作会变得非常昂贵。它可能需要创建巨大的临时表，甚至将数据写入磁盘，这会带来大量的磁盘I/O和CPU消耗。这种情况下，UNION ALL 仅仅是简单地将数据流拼接起来，避免了复杂的内部处理，性能优势会非常明显。我通常会先评估数据量和重复的可能性，如果数据量大且重复率低或可接受，我会毫不犹豫地选择 UNION ALL。
UNION 在去重时是如何工作的，它对资源消耗有什么影响？
UNION 在去重时，MySQL 内部会进行一系列复杂的操作，这正是它消耗资源的主要原因。从我的经验来看，这个过程大致可以这样理解：
当 UNION 操作被执行时，MySQL 会首先独立地执行每个 SELECT 语句，获取各自的结果集。然后，它会将这些独立的结果集全部加载到一个临时表中。这个临时表通常是在内存中创建的，但如果结果集太大，超出了 tmp_table_size 或 max_heap_table_size 的限制，MySQL 就会将这个临时表转储到磁盘上。一旦数据进入临时表，MySQL 需要对这个临时表中的所有行进行排序。排序的目的是为了让所有相同的行能够相邻排列，这样它才能方便地识别并移除重复项。
这个排序过程是资源消耗的大头。
- 内存消耗： 如果数据量不大，排序可以在内存中完成，但仍会占用可观的内存。
- CPU消耗： 无论是内存排序还是磁盘排序，都需要大量的CPU周期来进行比较和移动数据。
- 磁盘 I/O： 如果临时表溢出到磁盘，那么就会产生大量的磁盘读写操作，这会显著降低查询速度，因为磁盘I/O通常是数据库操作中最慢的环节。
每多一列参与 UNION 的结果集，或者每增加一行数据，都会增加临时表的存储需求和排序的复杂性。所以，当你的查询涉及到大量数据或多列时，UNION 的去重操作对系统资源的压力是相当大的，需要慎重考虑。
在复杂查询中，UNION 和子查询/JOIN 的性能差异及选择策略
在复杂查询的设计中，我们常常会遇到多种实现方式，比如 UNION、子查询（Subquery）和 JOIN。在我看来，它们各有其适用场景和性能特点，不能一概而论。
UNION（或 UNION ALL）的主要目的是垂直合并来自不同 SELECT 语句的结果集。这意味着它关注的是行的合并，而不是列的合并。当你的需求是“获取满足条件A的记录”和“获取满足条件B的记录”，并将它们堆叠起来时，UNION 是最直接的选择。例如，你想找出所有活跃用户和所有新注册用户，即使两者之间可能有重叠，UNION 也能清晰地表达这个逻辑。
JOIN 操作，例如 INNER JOIN、LEFT JOIN 等，则是用于水平合并来自一个或多个表的数据，基于它们之间的关联关系（通常是共同的列）。JOIN 的核心是扩展每行的列信息，将相关表的数据拉到同一行。比如，你想获取用户的订单信息，就需要 JOIN users 表和 orders 表。JOIN 的性能优化通常依赖于索引，好的索引设计能让 JOIN 飞快。
子查询则是一种更灵活的工具，它可以在 SELECT、FROM、WHERE 等子句中使用，用于获取主查询所需的数据。子查询可以实现 JOIN 的功能，也可以实现一些 UNION 无法直接表达的复杂逻辑。例如，WHERE id IN (SELECT id FROM another_table) 就是一个常见的子查询用法。然而，子查询的性能有时会比 JOIN 差，尤其是在不恰当使用时（比如相关子查询）。
选择策略上，我通常是这样考虑的：
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当需要将结构相似但来源不同的数据集垂直堆叠时：毫不犹豫地选择
UNION或UNION ALL。根据是否需要去重来决定使用哪一个。 -
当需要基于共同的键将不同表的数据横向关联起来时：
JOIN是首选。它设计就是为此目的，并且在有合适索引的情况下，性能通常最优。 -
当需要在一个查询的某个部分计算一个中间结果，或进行更复杂的过滤时：子查询是强大的工具。但要警惕子查询的性能陷阱，尤其是在
WHERE子句中使用非关联子查询或优化不当的相关子查询。有时，将子查询重写为JOIN可能会带来更好的性能。
总的来说，UNION、JOIN 和子查询各有其擅长的领域，它们不是相互替代的关系，而是互补的工具。理解它们的内在机制和性能特点，才能在复杂的查询设计中做出最明智的选择。
