oracle中如何区分union与union all的使用

本文探讨了Oracle SQL中union与union all的区别及其应用场景。union用于合并两个结果集,排除重复记录并进行排序;而union all则保留所有记录,包括重复项,并且不进行排序,因此通常执行速度更快。文章还提供了具体的示例来说明这两种操作的不同。
oracle中如何区分union与union all的使用

union 对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则排序;

union all 对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序


union all 要比union快很多,所以,如果可以确认合并的两个结果集中不包含重复的数据的话,那么就使用union all,如下:

尽量使用union all,因为union需要进行排序,去除重复记录,效率低
union
如果表有多个索引列的时候,用union 替换 where 中的or 效率会提高不少。索引列使用or会造成全表扫描。如果有column 没有使用索引,就得记得or了。

select date from store_information
union
select date from internet_sales

注意:union用法中,两个select语句的字段类型匹配,而且字段个数要相同,如上面的例子,在实际的软件开发过程,www.3ppt.com会遇到更复杂的情况,具体请看下面的例子

select '1' as type,fl_id,fl_code,fl_cname,flda.fl_parentid from flda
where zt_id=2006030002
union
select '2' as type,xm_id,xm_code ,xm_cname ,fl_id from xmda
where exists (select * from (select fl_id from flda where zt_id=2006030002 ) a where xmda.fl_id=a.fl_id)
order by type,fl_parentid ,fl_id

这个句子的意思是将两个sql语句union查询出来,查询的条件就是看xmda表中的fl_id是否和主表flda里的fl_id值相匹配,(也就是存在).



union all 详细实例

union 指令的目的是将两个 sql 语句的结果合并起来,可以查看你要的查询结果.

例如:



sql> select * from a;

id name
---------- ----------
1 aa
2 bb
3 cc
6 dd
7 ee

sql> select * from b;

id addr
---------- ----------
1 aa
2 bb
3 cc
4 dd
5 ee

sql> select * from a
2 union all
3 select * from b;

id name
---------- ----------
1 aa
2 bb
3 cc
6 dd
7 ee
1 aa
2 bb
3 cc
4 dd
5 ee

已选择10行。

sql> select * from a
2 union
3 select * from b;

id name
---------- ----------
1 aa
2 bb
3 cc
4 dd
5 ee
6 dd
7 ee

已选择7行。

sql>

注意:union用法中,两个select语句的字段类型匹配,而且字段个数要相同,如上面的例子,在实际的软件开发过程,会遇到更复杂的情况
本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算数据处理能力的工具,在图像分析模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执图像预处理、特征抽取分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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