1. UNION ALL 和 UNION 优化策略不同之处
- UNION ALL：
- 原理：简单地将多个结果集按顺序堆叠在一起，不会对合并后的结果集进行去重操作。
- 优化策略：执行效率相对较高，因为不需要额外的去重处理，减少了比较和判断操作。数据库引擎可以直接按顺序合并数据，无需对数据进行唯一性检查，从而减少了 CPU 和内存的开销。
- UNION：
- 原理：不仅会将多个结果集堆叠，还会对合并后的结果集进行去重处理，去除重复的行。
- 优化策略：执行效率相对较低，因为需要对合并后的所有数据进行唯一性检查。这涉及到对每行数据进行比较操作，需要更多的 CPU 资源，同时为了存储和比较数据，可能需要更多的内存空间。在大数据量情况下，这种去重操作的开销会非常明显。
2. 优先选择场景
- 优先选择 UNION ALL 的场景：
- 场景描述：当确定多个查询结果集不会出现重复行，或者即使有重复行也不影响业务逻辑时，应优先选择 UNION ALL。例如，在实际项目中统计不同部门的员工数量，不同部门员工信息存储在不同表中，且部门之间员工不会重复。如查询销售部门和研发部门员工数量：
SELECT COUNT(*) FROM sales_department_employees
UNION ALL
SELECT COUNT(*) FROM r_d_department_employees;
- 优势：可以显著提高查询效率，减少不必要的去重开销。
- 优先选择 UNION 的场景：
- 场景描述：当需要确保合并后的结果集没有重复行，且业务逻辑要求数据的唯一性时，应优先选择 UNION。例如，在项目中查询所有参与不同项目的员工姓名，员工可能同时参与多个项目，但是最终展示的员工姓名列表不能有重复。
SELECT employee_name FROM project1_team
UNION
SELECT employee_name FROM project2_team;
- 优势：保证结果集的唯一性，符合业务对数据不重复的要求，虽然牺牲了一定的性能，但满足了业务规则。
