如果希望合并两个结果集，在MySQL中可以使用union这个关键字，它可以合并两个查询的结果集
注意：
- 合并的结果集要求列数相同，数据类型可以不一致
- union默认是对相同的数据进行去重，如果希望不合并，则可以使用union all
select 'aa',1 union all select 'aa',1
select 'aa',1 union select 'aa',1
【大数据系列之MySQL】（二十八）：MySQL中的联合查询
2023-01-20
110
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
本文涉及的产品
简介：
【大数据系列之MySQL】（二十八）：MySQL中的联合查询
相关实践学习
全面了解阿里云能为你做什么
阿里云在全球各地部署高效节能的绿色数据中心，利用清洁计算为万物互联的新世界提供源源不断的能源动力，目前开服的区域包括中国（华北、华东、华南、香港）、新加坡、美国（美东、美西）、欧洲、中东、澳大利亚、日本。目前阿里云的产品涵盖弹性计算、数据库、存储与CDN、分析与搜索、云通信、网络、管理与监控、应用服务、互联网中间件、移动服务、视频服务等。通过本课程，来了解阿里云能够为你的业务带来哪些帮助 相关的阿里云产品：云服务器ECS 云服务器 ECS（Elastic Compute Service）是一种弹性可伸缩的计算服务，助您降低 IT 成本，提升运维效率，使您更专注于核心业务创新。产品详情: https://www.aliyun.com/product/ecs
目录
相关文章
|
2月前
|
分布式计算
关系型数据库
MySQL
大数据-88 Spark 集群 案例学习 Spark Scala 案例 SuperWordCount 计算结果数据写入MySQL
大数据-88 Spark 集群 案例学习 Spark Scala 案例 SuperWordCount 计算结果数据写入MySQL
53
3
3
|
2月前
|
消息中间件
分布式计算
关系型数据库
大数据-140 - ClickHouse 集群 表引擎详解5 - MergeTree CollapsingMergeTree 与其他数据源 HDFS MySQL
大数据-140 - ClickHouse 集群 表引擎详解5 - MergeTree CollapsingMergeTree 与其他数据源 HDFS MySQL
56
0
0
|
2月前
|
消息中间件
关系型数据库
MySQL
大数据-117 - Flink DataStream Sink 案例：写出到MySQL、写出到Kafka
大数据-117 - Flink DataStream Sink 案例：写出到MySQL、写出到Kafka
177
0
0
|
1月前
|
NoSQL
安全
关系型数据库
2024Mysql And Redis基础与进阶操作系列（6）作者——LJS[含MySQL 多表之一对一/多；多对多；多表联合查询等详解步骤及常见报错问题所对应的解决方法]
MySQL 多表之一对一/多；多对多；多表联合之交叉连接；内连接；左、右、外、满、连接；子查询及关键字；自连接查询等详解步骤及常见报错问题所对应的解决方法
72
9
9
|
4月前
|
关系型数据库
MySQL
大数据
|
4月前
|
存储
JSON
关系型数据库
|
4月前
|
分布式计算
DataWorks
关系型数据库
DataWorks产品使用合集之ODPS数据怎么Merge到MySQL数据库
DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台，提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案，帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述，涵盖数据处理的各个环节。
66
1
1
|
4月前
|
消息中间件
数据采集
关系型数据库
|
6天前
|
关系型数据库
MySQL
数据库
Python处理数据库：MySQL与SQLite详解 | python小知识
本文详细介绍了如何使用Python操作MySQL和SQLite数据库，包括安装必要的库、连接数据库、执行增删改查等基本操作，适合初学者快速上手。
62
15
15
|
7天前
|
关系型数据库
MySQL
数据库
数据库数据恢复—MYSQL数据库文件损坏的数据恢复案例
mysql数据库文件ibdata1、MYI、MYD损坏。
故障表现：1、数据库无法进行查询等操作；2、使用mysqlcheck和myisamchk无法修复数据库。
36
6
6