sql使用UNION

创建组合查询

可用UNION操作符来组合数条SQL查询。利用UNION,可给出多条SELECT语句,将它们的结果组合成单个结果集。

16.2.1 使用UNION

UNION的使用很简单。所需做的只是给出每条SELECT语句,在各条语句之间放上关键字UNION。

举一个例子,假如需要价格小于等于5的所有物品的一个列表,而且还想包括供应商1001和1002生产的所有物品(不考虑价格)。当然,可以利用WHERE子句来完成此工作,不过这次我们将使用UNION。

正如所述,创建UNION涉及编写多条SELECT语句。首先来看单条语句:

 

 

 

 

第一条SELECT,检索价格不高于5的所有物品所有行。第二条SELECT使用IN找出供应商1001和1002生产的所有物品。

为了组合这两条语句,按如下进行:

 

 

这条语句由前面的两条SELECT语句组成,语句中用UNION关键字分隔。UNION指示SQL Server执行两条SELECT语句,并把输出组合成单个查询结果集。

作为参考,这里给出使用多条WHERE子句而不是使用UNION的相同查询:

 

在这个简单的例子中,使用UNION可能比使用WHERE子句更为复杂。但对于更复杂的过滤条件,或者从多个表(而不是单个表)中检索数据的情形,使用UNION可能会使处理更简单。

16.2.2 UNION规则

正如所见,并是非常容易使用的。但在进行并时有几条规则需要注意。

   ● UNION必须由两条或两条以上的SELECT语句组成,语句之间用关键字UNION分隔(因此,如果组合4条SELECT语句,将要使用3个UNION关键字)。

   ● UNION中的每个查询必须包含相同的列、表达式或聚集函数,而且各个列必须以相同的次序列出(对其他DBMS则没有这种限制,只要各个列都出现,它们以任意次序出现都可以)。

   ● 列数据类型必须兼容:类型不必完全相同,但必须是SQL Server可以隐含地转换的类型(例如,不同的数值类型或不同的日期类型)。

如果遵守了这些基本规则或限制,则可以将并用于任何数据检索任务。

16.2.3 包含或取消重复的行

请返回到16.2.1节,考察一下所用的样例SELECT语句。我们注意到,在分别执行时,第一条SELECT语句返回4行,第二条SELECT语句返回5行。但在用UNION组合两条SELECT语句后,只返回了8行而不是9行。

UNION从查询结果集中自动去除了重复的行(换句话说,它的行为与单条SELECT语句中使用多个WHERE子句条件一样)。因为供应商1002生产的一种物品的价格也低于5,所以两条SELECT语句都返回该行。在使用UNION时,重复的行被自动取消。

这是UNION的默认行为,但是如果需要,可以改变它。事实上,如果想返回所有匹配行,可使用UNION ALL而不是UNION。

请看下面的例子:

 

 

使用UNION ALL,SQL Server不取消重复的行。因此这里的例子返回9行,其中有一行出现两次。

UNION 与WHERE 本章开始时说过,UNION几乎总是完成与多个WHERE条件相同的工作。UNION ALL为UNION的一种形式,它完成WHERE子句完成不了的工作。如果确实需要每个条件的匹配行全部出现(包括重复行),则必须使用UNION ALL而不是WHERE。

16.2.4 对组合查询结果排序

SELECT 语句的输出用ORDER BY子句排序。在用UNION组合查询时,只能使用一条ORDER BY子句,它必须出现在最后一条SELECT语句之后。对于结果集,不存在用一种方式排序一部分,而又用另一种方式排序另一部分的情况,因此不允许使用多 条ORDER BY子句。

下面的例子排序前面UNION返回的结果:

 

 

这条UNION在最后一条SELECT语句后使用了ORDER BY子句。虽然ORDER BY子句似乎只是最后一条SELECT语句的组成部分,但实际上SQL Server将用它来排序所有SELECT语句返回的所有结果。

<think>我们正在讨论Hive SQLUNION ALL的使用方法和注意事项。根据用户提供的引用内容,我们可以总结如下: 1. 引用[1]和[2]指出,UNION ALL用于合并多个查询的结果集,不会去重,而UNION会去重。在性能上,UNION ALL优于UNION,因为不需要去重操作。 2. 引用[3]提到,在UNION ALL的各个子查询中,不能单独使用ORDER BY、CLUSTER BY、DISTRIBUTE BY、SORT BY、LIMIT等子句。如果需要排序或限制,可以将每个子查询用括号括起来,并在外部使用这些子句,或者使用WITH AS子句先处理再合并。 3. 引用[4]说明,UNION ALL的结果字段顺序以第一个查询的字段顺序为准,后续查询的结果会按字段顺序(而不是字段名)附加在后面。 4. 引用[5]虽然主要讲explode,但其中使用UNION ALL来创建示例数据,展示了UNION ALL可以用来合并多个SELECT的结果。 因此,我们可以整理出Hive SQL使用UNION ALL的方法和注意事项: ### 使用方法 1. **基本语法**: ```sql SELECT col1, col2 FROM table1 UNION ALL SELECT col1, col2 FROM table2; ``` 2. **合并多个结果集**: ```sql SELECT ... FROM ... UNION ALL SELECT ... FROM ... UNION ALL SELECT ... FROM ...; ``` 3. **配合WITH AS(CTE)使用**:如果需要对每个子查询进行排序或限制,可以先将每个子查询定义为CTE,然后在UNION ALL中使用: ```sql WITH q1 AS ( SELECT col1, col2 FROM table1 ORDER BY col1 LIMIT 10 ), q2 AS ( SELECT col1, col2 FROM table2 ORDER BY col2 LIMIT 20 ) SELECT * FROM q1 UNION ALL SELECT * FROM q2; ``` ### 注意事项 1. **字段顺序和数量**: - 每个SELECT语句必须有相同数量的列。 - 列的数据类型必须兼容(Hive会尝试隐式转换,但最好显式转换确保一致)。 - 结果集的字段名以第一个SELECT语句的字段名为准,后续SELECT语句的字段名可以不同(但实际数据按位置合并)。 2. **排序和限制**: - 在UNION ALL的每个子查询中,不能直接使用ORDER BY、CLUSTER BY、DISTRIBUTE BY、SORT BY、LIMIT(除非用子查询括起来,或者使用CTE)[^3]。 - 如果需要对整个结果排序或限制,可以在UNION ALL之后使用: ```sql SELECT * FROM ( SELECT ... FROM ... UNION ALL SELECT ... FROM ... ) combined_result ORDER BY col1 LIMIT 100; ``` 3. **性能考虑**: - 尽量使用UNION ALL而不是UNION,除非需要去重,因为UNION ALL避免了去重操作,性能更好[^2]。 - 如果数据量很大,可以考虑在子查询中预先过滤数据以减少数据量。 4. **空值与NULL处理**: - 如果某个列在所有SELECT语句中并不都存在,可以使用NULL或常量值填充,以保持列数一致。例如: ```sql SELECT col1, col2 FROM table1 UNION ALL SELECT col1, NULL AS col2 FROM table2; -- 假设table2没有col2,用NULL填充 ``` 5. **嵌套UNION ALL**: - 如果需要复杂的合并,可以使用嵌套查询,但要注意可读性。 ### 示例 #### 示例1:合并两个表的数据(不去重) ```sql SELECT user_id, order_date, amount FROM orders_2023 UNION ALL SELECT user_id, order_date, amount FROM orders_2022; ``` #### 示例2:使用CTE预先处理子查询 ```sql WITH orders_2023_top AS ( SELECT user_id, SUM(amount) AS total_amount FROM orders_2023 GROUP BY user_id ORDER BY total_amount DESC LIMIT 100 ), orders_2022_top AS ( SELECT user_id, SUM(amount) AS total_amount FROM orders_2022 GROUP BY user_id ORDER BY total_amount DESC LIMIT 100 ) SELECT * FROM orders_2023_top UNION ALL SELECT * FROM orders_2022_top; ``` #### 示例3:字段顺序匹配(字段名不同但顺序相同) ```sql -- table1有字段a, b;table2有字段x, y,但类型与a, b分别相同 SELECT a AS col1, b AS col2 FROM table1 UNION ALL SELECT x, y FROM table2; -- 这里字段名无关紧要,按位置合并到col1和col2 ``` ### 常见错误 1. **字段数量不一致**: ```sql -- 错误:第一个查询有两列,第二个查询有三列 SELECT col1, col2 FROM table1 UNION ALL SELECT col1, col2, col3 FROM table2; ``` 2. **在子查询中直接使用ORDER BY(未用括号或CTE)**: ```sql -- 错误写法(会报错) SELECT col1 FROM table1 ORDER BY col1 UNION ALL SELECT col1 FROM table2; -- 正确写法:用子查询包裹 SELECT * FROM (SELECT col1 FROM table1 ORDER BY col1) t1 UNION ALL SELECT * FROM table2; ``` 3. **数据类型不兼容**: ```sql -- 错误:第一个查询col1是字符串,第二个查询col1是整数 SELECT name AS col1 FROM users UNION ALL SELECT age AS col1 FROM orders; -- 类型不匹配 ``` ### 总结 使用UNION ALL时,关键点在于保证每个子查询的列数相同、数据类型兼容,并注意排序和限制的使用方式。通过合理使用CTE和子查询,可以构建复杂的合并查询。同时,由于UNION ALL不会去重,效率较高,在不需要去重时应优先使用。 --- §§相关问题§§ 1. Hive SQLUNIONUNION ALL在性能上有何差异? 2. 如何在Hive中对UNION ALL后的结果进行全局排序? 3. Hive中UNION ALL操作是否会影响数据分布的优化? </think>### Hive SQLUNION ALL 的使用方法与注意事项 #### ️ **基本语法** ```sql SELECT 列1, 列2... FROM 表A UNION ALL SELECT 列1, 列2... FROM 表B; ``` #### 📌 **核心注意事项** 1. **字段顺序优先于字段名匹配** - 结果集按第一个查询的字段顺序对齐 - 字段名不同不影响合并(位置匹配) ```sql -- 表A: (id, name) | 表B: (user_id, user_name) SELECT id, name FROM A UNION ALL SELECT user_id, user_name FROM B; -- 正确:按字段顺序合并 ``` > 结果字段名为 `id, name`(取自第一个 SELECT)[^4] 2. **排序/分页的特殊处理** - 不能在子查询中单独使用 `ORDER BY/LIMIT` - 必须通过子查询或 CTE 包裹排序逻辑: ```sql WITH dataset1 AS ( SELECT * FROM A ORDER BY create_time LIMIT 100 ), dataset2 AS ( SELECT * FROM B ORDER BY update_time LIMIT 50 ) SELECT * FROM dataset1 UNION ALL SELECT * FROM dataset2; -- 正确写法[^3] ``` 3. **数据类型兼容性** - 对应字段的数据类型必须隐式兼容 - 显式转换避免错误: ```sql SELECT string_col, int_col FROM A UNION ALL SELECT cast(double_col AS STRING), cast(float_col AS INT) FROM B; ``` 4. **性能优化要点** - 优先用 `UNION ALL` 替代 `UNION`(避免去重开销)[^2] - 在子查询中预先过滤数据: ```sql SELECT * FROM ( SELECT * FROM logs WHERE dt='2023-10-01' -- 分区过滤 ) filtered UNION ALL ... ``` 5. **NULL 值处理** - 使用 `COALESCE` 统一空值表示: ```sql SELECT COALESCE(name,'N/A') FROM users UNION ALL SELECT COALESCE(nickname,'N/A') FROM profiles ``` #### ️ **典型错误场景** 1. **字段数量不匹配** ```sql SELECT col1, col2 FROM A UNION ALL SELECT col1 FROM B; -- 错误:列数不一致 ``` 2. **错误使用排序** ```sql SELECT * FROM A ORDER BY col1 -- 错误:直接ORDER BY UNION ALL SELECT * FROM B; ``` 3. **忽略数据类型** ```sql SELECT string_col FROM A UNION ALL SELECT timestamp_col FROM B; -- 错误:类型不兼容 ``` #### ✅ **最佳实践示例** ```sql WITH current_month AS ( SELECT user_id, SUM(amount) AS total FROM orders WHERE dt BETWEEN '2023-10-01' AND '2023-10-31' GROUP BY user_id ), last_month AS ( SELECT user_id, SUM(amount) AS total FROM orders WHERE dt BETWEEN '2023-09-01' AND '2023-09-30' GROUP BY user_id ) SELECT 'current' AS period, user_id, total FROM current_month UNION ALL SELECT 'last' AS period, user_id, total FROM last_month; ``` > 该方案: > 1. 使用 CTE 预聚合数据 > 2. 添加标识字段区分来源 > 3. 显式统一输出结构 > 4. 利用分区过滤提高性能[^1][^2] ---
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