UNION操作

简介: UNION操作

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 username,tel from user

union

select departmentname from department

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。

推荐方案:采用UNION ALL操作符替代UNION,因为UNION ALL操作只是简单的将两个结果合并后就返回。

 

相关文章
|
机器学习/深度学习 人工智能 数据可视化
什么是条件生成对抗性网络?
什么是条件生成对抗性网络?
799 0
|
9月前
|
数据采集 自然语言处理 供应链
LLM安全新威胁:为什么几百个毒样本就能破坏整个模型
数据投毒通过在训练数据中植入恶意样本,将后门永久嵌入大模型,仅需数百份毒样本即可触发数据泄露、越狱等行为,防御需结合溯源、聚类分析与自动化检测。
847 2
LLM安全新威胁:为什么几百个毒样本就能破坏整个模型
|
7月前
|
监控 Java 测试技术
OOM排查之路:一次曲折的线上故障复盘
本文记录了一次Paimon数据湖与RocksDB集成服务线上频繁OOM的排查历程。通过分析线程暴增、堆外内存泄漏,最终定位到SDK中RocksDB的JNI内存未释放问题,并借助Flink重构写入链路彻底解决。分享了MAT、NMT、async-profiler等工具的实战经验与排查思路,为类似技术栈提供借鉴。
OOM排查之路:一次曲折的线上故障复盘
|
5月前
|
机器学习/深度学习 测试技术 API
Qwen3.5 中等规模模型系列正式开源:更强智能,更低算力
通义千问Qwen3.5发布四款中等规模多模态模型,支持256K原生上下文(可扩至1M)、201种语言及统一视觉语言训练。凭借Gated Delta+MoE混合架构与百万Agent强化学习,35B-A3B仅激活3B参数即超越旧旗舰,性能、效率与部署成本兼具。(239字)
9298 23
|
机器学习/深度学习 人工智能 编解码
智谱AI发布新版VLM开源模型GLM-4.1V-9B-Thinking,引入思考范式,性能提升8倍
视觉语言大模型(VLM)已经成为智能系统的关键基石。
1665 0
|
10月前
|
机器学习/深度学习 存储 自然语言处理
语义检索翻车?可能是你的Embedding模型没选对!
本文深入解析Embedding模型在RAG系统中的核心作用,涵盖其原理、类型、选型策略及实战建议。选对模型可显著提升语义检索准确性与效率,避免成本浪费。干货满满,值得收藏!
3512 52
|
机器学习/深度学习 小程序 测试技术
全新GLM模型登场:9B/32B系列模型全面开源,性能媲美顶尖选手,MIT协议商用无忧!
智谱开源 32B/9B 系列 GLM 模型,涵盖基座、推理、沉思模型,均遵循 MIT 许可协议。该系列模型现已发布魔搭社区。其中,推理模型 GLM-Z1-32B-0414 性能媲美 DeepSeek-R1 等顶尖模型,实测推理速度可达 200 Tokens/秒。
1322 3
全新GLM模型登场:9B/32B系列模型全面开源,性能媲美顶尖选手,MIT协议商用无忧!
|
机器学习/深度学习 人工智能 安全
AI大模型安全风险和应对方案
AI大模型面临核心安全问题,包括模型内在风险(如欺骗性对齐、不可解释性和模型幻觉)、外部攻击面扩大(如API漏洞、数据泄露和对抗性攻击)及生成内容滥用(如深度伪造和虚假信息)。应对方案涵盖技术防御与优化、全生命周期管理、治理与行业协同及用户教育。未来需关注动态风险适应、跨领域协同和量子安全预研,构建“技术+管理+法律”三位一体的防护体系,推动AI安全发展。
4105 1
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
面向中文大模型价值观的评估与对齐研究:“给AI的100瓶毒药”并解毒,守护AI纯净之心
面向中文大模型价值观的评估与对齐研究:“给AI的100瓶毒药”并解毒,守护AI纯净之心
面向中文大模型价值观的评估与对齐研究:“给AI的100瓶毒药”并解毒,守护AI纯净之心

热门文章

最新文章