UNION 和UNION ALL 的区别

本文详细介绍了数据库中UNION和UNIONALL关键字的区别。UNION会删除重复记录并进行排序,而UNIONALL仅合并结果集,不进行去重,因此通常速度更快。在确定结果集中没有重复项的情况下,推荐使用UNIONALL。

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在数据库中,UNIONUNION ALL关键字都是将两个结果集合并为一个,但这两者从使用和效率上来说都有所不同。

UNION在进行表链接后会筛选掉重复的记录,所以在表链接后会对所产生的结果集进行排序运算,删除重复的记录再返回结果。

实际大部分应用中是不会产生重复的记录,最常见的是过程表与历史表UNION。如:

 

 

select * from gc_dfys

 

 

union

 

 

select * from ls_jg_dfys

 

 

这个SQL在运行时先取出两个表的结果,再用排序空间进行排序删除重复的记录,最后返回结果集,如果表数据量大的话可能会导致用磁盘进行排序。

 

 

UNION ALL只是简单的将两个结果合并后就返回。这样,如果返回的两个结果集中有重复的数据,那么返回的结果集就会包含重复的数据了。

 

 

从效率上说,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:

 

 

select * from gc_dfys

 

 

union all

 

 

select * from ls_jg_dfys

 

 

内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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