在数据库操作中，`UNION` 和 `UNION ALL` 是两个非常实用的 SQL 关键字，它们可以帮助我们将多张表中的数据合并到一起。尤其是在需要对多个表进行查询时，通过合理使用这些关键字可以显著提高开发效率和查询性能。
一、了解基本概念
首先，我们需要明确 `UNION` 和 `UNION ALL` 的区别：
- UNION：会自动去除重复的数据行，因此如果两张表中有相同的数据行，最终结果中只会保留一行。
- UNION ALL：不会去重，所有的数据行都会被保留下来，包括重复项。
二、场景描述
假设我们有三张表，分别记录了不同来源的数据信息：
1. 表 A：存储用户的基本信息（如 ID, 姓名）。
2. 表 B：存储用户的联系方式（如 ID, 邮箱地址）。
3. 表 C：存储用户的兴趣爱好（如 ID, 爱好名称）。
现在，我们的任务是将这三张表中的数据整合到一张结果集中，并且能够区分出每个字段的具体来源。
三、实现步骤
1. 数据准备
为了便于演示，我们先创建三张示例表并插入一些测试数据：
```sql
-- 创建表A
CREATE TABLE users (
id INT PRIMARY KEY,
name VARCHAR(50)
);
INSERT INTO users (id, name) VALUES
(1, 'Alice'),
(2, 'Bob');
-- 创建表B
CREATE TABLE contacts (
id INT PRIMARY KEY,
email VARCHAR(100)
);
INSERT INTO contacts (id, email) VALUES
(1, 'alice@example.com'),
(2, 'bob@example.com');
-- 创建表C
CREATE TABLE hobbies (
id INT PRIMARY KEY,
hobby_name VARCHAR(50)
);
INSERT INTO hobbies (id, hobby_name) VALUES
(1, 'Reading'),
(2, 'Gaming');
```
2. 使用 UNION ALL 进行合并
接下来，我们尝试将这三张表中的数据合并起来。由于每张表都包含一个唯一的标识符 `id`，我们可以利用它来确保数据正确关联：
```sql
SELECT 'users' AS source, id, name AS data FROM users
UNION ALL
SELECT 'contacts', id, email FROM contacts
UNION ALL
SELECT 'hobbies', id, hobby_name FROM hobbies;
```
上述查询的结果将会是一个统一的视图，其中每一行都包含了数据的来源 (`source`)、ID (`id`) 以及对应的数据 (`data`)。
3. 增加过滤条件
如果我们只想获取特定条件下的数据，比如只查看拥有邮箱的用户，可以在每个子查询中添加相应的 WHERE 子句：
```sql
SELECT 'users' AS source, id, name AS data FROM users
WHERE id IN (SELECT id FROM contacts)
UNION ALL
SELECT 'contacts', id, email FROM contacts
WHERE id IN (SELECT id FROM users)
UNION ALL
SELECT 'hobbies', id, hobby_name FROM hobbies
WHERE id IN (SELECT id FROM users);
```
这样做的好处是可以减少不必要的数据加载量，从而提升查询效率。
四、总结
通过合理运用 `UNION` 和 `UNION ALL`，我们可以轻松地将多张表的数据整合在一起，同时还能保持数据的完整性。需要注意的是，在实际应用中，应根据具体需求选择合适的去重策略，并结合索引来优化查询性能。希望本文能帮助大家更好地理解和掌握这一技巧！
