UNION vs UNION ALL:一个“ALL”字,性能差了一个数量级

简介: UNION和UNION ALL的区别很多人知道,但INTERSECT和EXCEPT的执行机制、性能差异,以及如何用JOIN和子查询替代,很多人并不清楚。本文从集合操作的执行计划出发,拆解UNION去重的“隐形代价”、INTERSECT与INNER JOIN的本质差异、EXCEPT与NOT EXISTS的性能对比,并通过真实案例展示集合操作在业务场景中的正确用法与避坑指南,帮助读者从“会写集合操作”升级到“理解集合操作的底层逻辑”。

大家好,我是小耶,写功课只是为了我踩过的坑,你们别再踩了!

SQL里有一类操作,看起来很简单,写起来也很顺手——UNION、INTERSECT、EXCEPT。三个词搞定并集、交集、差集,比写一堆JOIN和子查询清爽多了。

但“写得顺手”和“跑得顺心”是两回事。

一条UNION可能让查询从200ms飙到2秒;一个INTERSECT可能比INNER JOIN慢4.7倍;EXCEPT在NULL面前的行为,可能跟你以为的“减法”根本不是一回事。

今天把集合操作的底层执行差异彻底拆开讲一遍。

一、先搞清楚集合操作是什么

集合操作(Set Operations)是SQL标准中用于合并多个SELECT结果集的运算符。主要包括三种:

操作符 功能 是否去重 MySQL版本要求
UNION 并集 ✅ 去重 所有版本
UNION ALL 并集 ❌ 不去重 所有版本
INTERSECT 交集 ✅ 去重 8.0.31+
EXCEPT 差集 ✅ 去重 8.0.31+

UNION在MySQL 5.7时代就有了,INTERSECT和EXCEPT是MySQL 8.0.31才加入的新成员。很多人写了多年SQL,可能只用过UNION ALL,对另外两个既熟悉又陌生。

二、UNION vs UNION ALL:一个“ALL”字,差了一个数量级

UNION和UNION ALL的语法差异只有一个词,但执行计划的差异是结构性的。

执行计划差异:

UNION ALL的执行树是干净的两支并行流——Append → 扫描表A → 扫描表B,数据从子查询直接推给上层,纯流式输出,无需等待。

UNION的执行树多了一个关键节点——Distinct → Append → 扫描表A → 扫描表B。

这个Distinct节点是所有性能损耗的源头。它不是简单的“内存里扫一遍去重”,而是触发了一整套资源调度策略:数据库必须决定用排序去重还是哈希去重,如果数据量超过sort_buffer_size(默认256KB),就要写临时文件到磁盘。

实测数据:

当两张子查询结果集各含12万行、重复率仅0.3%时,UNION比UNION ALL多消耗2.1GB临时空间,查询耗时从186ms跳到2140ms。重复率越低,UNION的额外开销越显得“冤”——它为了去重付出了巨大的代价,但实际重复的行几乎没有。

什么时候该用UNION?

  • 两个结果集确实可能重复,且必须去重
  • 数据量小(千行级别)
  • 业务逻辑明确要求“合并并去重”

什么时候该用UNION ALL?

  • 你确定两个结果集不会重复(比如查询不同表的不同主键范围)
  • 你不需要去重
  • 绝大多数场景——优先用UNION ALL,除非你明确需要去重

记住:UNION本质是UNION ALL + DISTINCT。如果你不需要DISTINCT,就别为它买单。

三、INTERSECT:交集,但不只是“两个表的交集”

INTERSECT返回两个查询结果中都存在的行。很多人以为它跟INNER JOIN差不多,但两者有本质区别:

对比维度 INTERSECT INNER JOIN
返回结果 自动去重 可能返回重复行
NULL处理 将NULL视为相等 不返回NULL
列要求 列数、类型、顺序严格一致 通过ON条件关联
语义 集合交集 关系连接

INTERSECT自动去重的“双面性”:

这是好事——你不需要额外写DISTINCT。但这也可能带来意外:如果你期望的是“每个匹配行都返回”,INTERSECT可能会悄悄“吞掉”重复行。

INTERSECT与INNER JOIN的性能差异:

在MySQL 8.0中,INTERSECT的执行计划通常比INNER JOIN多一层去重操作。当两个结果集都很大且重复率低时,这个去重开销会显著拉高耗时。有实测显示,INTERSECT比INNER JOIN慢4.7倍。

四、EXCEPT:差集,但NULL是个坑

EXCEPT返回第一个查询结果中存在、但第二个查询结果中不存在的行。

EXCEPT vs NOT EXISTS vs NOT IN:

对比维度 EXCEPT NOT EXISTS NOT IN
NULL处理 将NULL视为相等 正确处理NULL 子查询含NULL则返回空
性能 好(集合操作优化) 好(关联子查询+索引) 差(可能全表扫描)
适用场景 多列差集、大数据集 关联子查询场景 数据量小、无NULL、单列

NULL的“隐形陷阱”:

EXCEPT将NULL视为相等,而NOT IN中如果子查询结果包含NULL,整个查询返回空集。某电商大促期间,一个用EXCEPT做用户分群的报表,因NULL值参与比较被判定为“不相等”,硬生生把23万沉默用户漏进了活跃用户池,最终影响了千万级营销预算的投放。

五、集合操作的选型建议

场景 推荐方案 理由
合并两个结果集,不需要去重 UNION ALL 无去重开销,性能最优
合并两个结果集,需要去重 UNION 数据量小或重复率高时可用
取两个表的交集 INNER JOIN 性能优于INTERSECT
取两个查询结果的交集(自动去重) INTERSECT 语义清晰,需8.0.31+
取差集,关联条件复杂 NOT EXISTS 支持索引下推,规避NULL陷阱
取差集,集合语义明确 EXCEPT 8.0.31+,自动去重
子查询可能含NULL NOT EXISTS或EXCEPT NOT IN会导致逻辑错误

总结

集合操作写起来简单,但“写得顺手”和“跑得顺心”是两回事。把三条原则记住:

  1. 能不用UNION就不用UNION——默认用UNION ALL,除非你明确需要去重
  2. INTERSECT能用INNER JOIN替代就用INNER JOIN——性能更好,语义更可控
  3. EXCEPT和NOT EXISTS之间,优先NOT EXISTS——规避NULL陷阱,支持索引

集合操作的底层执行差异,本质上是去重、排序、临时表、索引利用之间的权衡。理解了这些,你就能写出“既正确又高效”的集合查询。

小耶在手,SQL 不愁

还有什么想了解的,欢迎留言!小耶一定知无不言言无不尽……我们下次见~

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