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SQL入门：集合运算实战指南

news 2025/10/14 7:04:40

在 SQL 数据查询中，集合运算用于对多个数据集进行 “组合、对比、筛选”，核心包括合并（UNION/UNION ALL）、交集（INTERSECT）、差集（EXCEPT/MINUS），而补集需通过 “全量集合 - 目标集合” 的差集实现。这些运算广泛用于多表数据整合（如合并多平台订单）、数据对比（如找出跨表共同用户）等场景。本文从基础概念到实战场景，全面解析五种集合运算的用法、规则及数据库差异。

一、集合运算的前提：数据兼容性

所有集合运算需满足数据集结构完全兼容，否则会报错，核心要求：

  1. 字段数量相同：两个数据集的返回字段个数必须一致（如 A 返回 2 个字段，B 也需返回 2 个字段）；
  2. 字段类型兼容：对应位置的字段数据类型需可隐式转换（如INT与DECIMAL兼容，VARCHAR与TEXT兼容）；
  3. 字段顺序一致：对比时按 “第 1 个字段 vs 第 1 个字段”“第 2 个字段 vs 第 2 个字段” 匹配，与字段名无关（建议字段名一致，避免混淆）。

示例：表 A（user_id INT, username VARCHAR）与表 B（user_id INT, username VARCHAR）可运算；若表 B 是（username VARCHAR, user_id INT），需调整字段顺序后再运算。

二、合并运算：UNION 与 UNION ALL（合并多个集合）

合并运算用于将 “多个结构兼容的数据集” 合并为一个结果集，核心区别是是否去重，是多表数据整合的常用工具。

1. UNION：合并并自动去重

（1）核心概念

UNION用于合并两个或多个数据集，并自动去除重复记录，最终返回 “所有不重复的记录”。可理解为：A UNION B = 所有在 A 中或在 B 中的记录（无重复）。

（2）标准语法
-- 合并两个数据集，自动去重
SELECT 字段列表 FROM 表A [WHERE 条件A]
UNION
SELECT 字段列表 FROM 表B [WHERE 条件B]
[ORDER BY 排序字段]; -- 可选，对最终结果排序
（3）关键规则
  • 自动去重：无论原数据集是否有重复，合并后仅保留唯一记录；
  • 字段匹配：仅对比 “对应位置的字段值”，完全相同的记录才视为重复；
  • 性能消耗：去重需额外计算（如排序对比），大数据量下效率低于UNION ALL。
（4）实例：合并多平台订单

假设有两个平台的订单表：

  • app_orders（手机端订单）：order_id INT, user_id INT, amount DECIMAL；
  • web_orders（网页端订单）：order_id INT, user_id INT, amount DECIMAL。

需求：合并两个平台的订单，去除重复记录（如同一订单被误录到两个表）。

-- 合并并去重
SELECT order_id, user_id, amount FROM app_orders
UNION
SELECT order_id, user_id, amount FROM web_orders
ORDER BY order_id; -- 按订单ID排序
  • 结果：若app_orders和web_orders有相同order_id的记录，仅保留一条。

2. UNION ALL：合并但不去重

（1）核心概念

UNION ALL用于合并两个或多个数据集，不进行去重，直接保留所有记录（包括重复项）。可理解为：A UNION ALL B = 所有在 A 中的记录 + 所有在 B 中的记录（保留重复）。

（2）标准语法
-- 合并两个数据集，保留重复
SELECT 字段列表 FROM 表A [WHERE 条件A]
UNION ALL
SELECT 字段列表 FROM 表B [WHERE 条件B]
[ORDER BY 排序字段];
3）关键规则
  • 不去重：原数据中的重复记录会全部保留（如 A 中有 2 条相同记录，B 中有 3 条，结果共 5 条）；
  • 性能优势：无需去重计算，效率远高于UNION，是大数据量合并的首选；
  • 适用场景：明确无重复记录，或需保留重复记录（如统计总订单量）。
（4）实例：统计多平台总订单量

需求：合并两个平台的订单，统计总订单数（需保留所有订单，包括重复录入的）。

-- 合并并保留所有记录，统计总数
SELECT COUNT(*) AS 总订单量
FROM (SELECT order_id FROM app_ordersUNION ALL  -- 不去重，确保所有订单被统计SELECT order_id FROM web_orders
) AS all_orders;
  • 逻辑：子查询合并所有订单（含重复），外层COUNT(*)统计总数量，结果更准确。

3. UNION 与 UNION ALL 的核心对比

对比维度UNIONUNION ALL
去重行为自动去重不去重，保留所有记录
性能低（需排序去重）高（直接合并，无额外计算）
结果行数≤ 两个数据集行数之和= 两个数据集行数之和
适用场景需去重的合并（如整合唯一记录）无需去重的合并（如统计总量）

核心建议：优先使用UNION ALL（效率高），仅当明确需要去重时才用UNION。

三、交集运算：INTERSECT（取共同记录）

1. 核心概念

INTERSECT用于获取 “同时存在于两个数据集的记录”，即 “既在 A 中，又在 B 中” 的记录，可理解为 “逻辑与”。语法：A INTERSECT B = 所有在 A 且在 B 中的记录（自动去重）。

2. 标准语法

SELECT 字段列表 FROM 表A [WHERE 条件A]
INTERSECT
SELECT 字段列表 FROM 表B [WHERE 条件B]
[ORDER BY 排序字段];

3. 实例：找出跨平台下单的用户

需求：找出 “同时在手机端和网页端下单” 的用户（即两个订单表的共同用户）。

-- 交集：同时在app和web下单的用户
SELECT DISTINCT user_id FROM app_orders
INTERSECT
SELECT DISTINCT user_id FROM web_orders;
  • 结果：仅返回在两个表中都存在的user_id，自动去重（即使同一用户下多笔订单，也仅出现一次）。

四、差集运算：EXCEPT 与 MINUS（取独有记录）

差集用于获取 “在第一个数据集（A）中，但不在第二个数据集（B）中的记录”，核心是 “逻辑差”，但需注意顺序敏感性（A-B≠B-A）。不同数据库对差集的关键字不同：标准 SQL 用EXCEPT，Oracle 用MINUS。

1. EXCEPT（标准 SQL）

（1）核心概念

EXCEPT返回 “在 A 中但不在 B 中的记录”，自动去重。语法：A EXCEPT B = 所有在 A 中且不在 B 中的记录。

（2）实例：找出 “仅手机端下单的用户”

需求：找出 “在app_orders中但不在web_orders中” 的用户（仅手机端活跃用户）。

-- 差集：仅app下单的用户
SELECT DISTINCT user_id FROM app_orders
EXCEPT
SELECT DISTINCT user_id FROM web_orders;

2. MINUS（Oracle 专属）

（1）核心概念

MINUS是 Oracle 对差集的实现，功能与EXCEPT完全一致，仅关键字不同。语法：A MINUS B = 所有在 A 中且不在 B 中的记录（自动去重）。

（2）实例：Oracle 中找出未下单的注册用户

假设有users（注册用户）和orders（订单）表，需求：找出 “已注册但未下单” 的用户。

-- Oracle语法：用MINUS实现差集
SELECT user_id FROM users
MINUS
SELECT DISTINCT user_id FROM orders;

3. EXCEPT/MINUS 的关键规则

  • 顺序敏感：A EXCEPT B返回 A 的独有记录，B EXCEPT A返回 B 的独有记录，顺序颠倒结果完全不同；
  • 自动去重：结果会去除重复记录（即使 A 中有重复的独有记录，结果也仅保留一条）；
  • NULL 处理：NULL与NULL视为不相等（因 NULL 表示 “未知”，无法确定是否相同）。

五、补集运算：全量集合 - 目标集合（间接实现）

标准 SQL 未直接定义 “补集” 运算符，但补集的本质是 “全量集合中除去目标集合的部分”，可通过 “全量集合EXCEPT目标集合” 间接实现。

1. 核心概念

补集 = 全量集合 - 目标集合，即 “所有符合全量范围，但不符合目标条件” 的记录。前提：需先明确 “全量集合”（如 “所有用户”“所有商品”）。

2. 实现语法

-- 补集 = 全量集合 EXCEPT 目标集合
SELECT 字段列表 FROM 全量表 [WHERE 全量条件]  -- 定义全量范围
EXCEPT
SELECT 字段列表 FROM 目标表 [WHERE 目标条件];  -- 定义需排除的范围

3. 实例：找出未实名认证的用户

假设：

  • 全量集合：users表中所有注册用户；
  • 目标集合：user_cert表中已实名认证的用户。

需求：找出 “所有注册用户中未实名认证” 的用户。

-- 补集：未实名认证用户 = 所有用户 - 已认证用户
SELECT user_id, username FROM users
EXCEPT
SELECT u.user_id, u.username 
FROM users u
JOIN user_cert c ON u.user_id = c.user_id
WHERE c.cert_status = '已认证';

六、主流数据库的集合运算兼容性

不同数据库对集合运算的支持程度不同，核心差异如下表，新手需重点关注：

数据库UNIONUNION ALLINTERSECTEXCEPTMINUS
MySQL 8.0+√√√√×
MySQL 5.7 及以下×√×××
PostgreSQL√√√√×
SQL Server√√√√×
Oracle√√√×√

避坑指南：

  1. MySQL 5.7 及以下：无INTERSECT/EXCEPT，需用INNER JOIN（交集）、LEFT JOIN + IS NULL（差集）替代；
  2. Oracle：差集用MINUS，而非EXCEPT；
  3. 保留重复记录：若需保留原数据中的重复项（如 “重复的独有记录”），PostgreSQL/SQL Server 可用EXCEPT ALL，其他数据库需用JOIN实现。

七、实战场景：集合运算的综合应用

场景 1：多表数据整合与统计

需求：有 3 个区域的销售表（north_sales、south_sales、east_sales），需合并所有销售数据，统计 “总销售额” 和 “唯一产品数”。

WITH all_sales AS (-- 用UNION ALL合并所有销售记录（保留重复，确保销售额准确）SELECT product_id, amount FROM north_salesUNION ALLSELECT product_id, amount FROM south_salesUNION ALLSELECT product_id, amount FROM east_sales
)
SELECTSUM(amount) AS 总销售额,          -- 统计总销售额（保留重复，结果准确）COUNT(DISTINCT product_id) AS 唯一产品数 -- 统计唯一产品（去重）
FROM all_sales;

场景 2：用户行为分析（新增 vs 留存）

需求：已知 “2024 年 1 月注册用户” 和 “2024 年 2 月下单用户”，需分析：

  1. 1 月注册且 2 月下单的用户（留存用户）；
  2. 1 月注册但 2 月未下单的用户（流失用户）。
-- 定义两个基础数据集
WITH jan_reg_users AS (  -- 1月注册用户（全量）SELECT user_id FROM usersWHERE register_time BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-01-31'
),
feb_order_users AS (  -- 2月下单用户（目标）SELECT DISTINCT user_id FROM ordersWHERE create_time BETWEEN '2024-02-01' AND '2024-02-29'
)
-- 1. 留存用户（交集）
SELECT user_id AS 留存用户 FROM jan_reg_users
INTERSECT
SELECT user_id FROM feb_order_users;-- 2. 流失用户（差集）
SELECT user_id AS 流失用户 FROM jan_reg_users
EXCEPT
SELECT user_id FROM feb_order_users;

场景 3：数据清洗（删除无效记录）

需求：orders表中有部分user_id在users表中不存在（无效订单），找出并删除这些无效订单。

-- 步骤1：用差集找出无效订单（orders中无对应user_id的记录）
SELECT order_id FROM orders
EXCEPT
SELECT o.order_id 
FROM orders o
JOIN users u ON o.user_id = u.user_id;-- 步骤2：删除无效订单（谨慎操作，建议先查询确认）
DELETE FROM orders
WHERE order_id IN (SELECT order_id FROM ordersEXCEPTSELECT o.order_id FROM orders oJOIN users u ON o.user_id = u.user_id
);

八、常见误区与避坑指南

1. 误区 1：忽略字段兼容性（数量 / 类型 / 顺序）

问题：两个数据集字段数量不同，或类型 / 顺序不匹配，导致运算报错。

-- 错误示例1：字段数量不同（A返回2个字段，B返回1个）
SELECT user_id, username FROM users
UNION
SELECT user_id FROM orders; -- 报错：字段数量不匹配-- 错误示例2：字段类型不兼容（A的amount是INT，B的amount是VARCHAR）
SELECT order_id, amount FROM app_orders
UNION
SELECT order_id, amount FROM web_orders; -- 报错：类型不兼容

解决：确保所有数据集的字段数量、类型、顺序完全一致（可通过CAST转换类型，调整字段顺序）。

2. 误区 2：滥用 UNION（无需去重时用了 UNION）

问题：明确无重复记录，却用UNION（而非UNION ALL），导致性能浪费。

-- 需求：合并两个无重复的区域销售表，统计总金额
-- 错误：用UNION去重（多余计算，效率低）
SELECT amount FROM north_sales
UNION
SELECT amount FROM south_sales;-- 正确：用UNION ALL（无多余计算，效率高）
SELECT amount FROM north_sales
UNION ALL
SELECT amount FROM south_sales;

解决：优先用UNION ALL，仅当需去重时才用UNION。

3. 误区 3：混淆差集顺序（A-B vs B-A）

问题：误将B EXCEPT A当作A EXCEPT B，导致结果完全相反。

-- 需求：找出“1月注册但2月未下单”的用户（A=1月注册，B=2月下单）
-- 错误：B-A=2月下单但1月未注册的用户（与需求相反）
SELECT user_id FROM feb_order_users
EXCEPT
SELECT user_id FROM jan_reg_users;

解决：明确 “源集合（需保留的基础集合）” 和 “排除集合（需去除的集合）”，按 “源集合 EXCEPT 排除集合” 编写。

4. 误区 4：依赖集合运算的默认排序

问题：部分数据库（如 SQL Server）对集合运算结果默认排序，若业务需固定顺序，未显式加ORDER BY。

-- 风险：结果顺序可能随数据库版本或数据量变化
SELECT user_id FROM users EXCEPT SELECT user_id FROM orders;-- 安全：显式指定排序，确保结果稳定
SELECT user_id FROM users EXCEPT SELECT user_id FROM orders
ORDER BY user_id;

解决：无论数据库是否默认排序，均显式添加ORDER BY，避免结果顺序异常。

九、总结

集合运算是 SQL 处理多数据集的核心工具，不同运算的适用场景和核心差异如下：

运算类型关键字 / 实现方式核心作用去重行为适用场景
合并UNION合并并去重自动去重整合唯一记录（如跨表唯一用户）
合并UNION ALL合并不去重不去重统计总量、保留重复记录（如多平台总订单）
交集INTERSECT取两个集合的共同记录自动去重找出跨表共同数据（如跨平台下单用户）
差集EXCEPT（标准）/MINUS（Oracle）取 A 的独有记录（A-B）自动去重找出单表独有数据（如未下单的注册用户）
补集全量集合 EXCEPT 目标集合取全量中除去目标的记录自动去重找出全量中的例外数据（如未认证用户）

实际开发中，需根据业务需求选择合适的运算：

  • 合并数据优先用UNION ALL（效率高）；
  • 对比共同数据用INTERSECT；
  • 对比独有数据用EXCEPT（或 Oracle 的MINUS）；
  • 全量例外数据用 “全量集合 - 目标集合” 的补集实现。

同时，需注意数据库兼容性差异，避免语法错误；大数据量场景下，优先用JOIN替代INTERSECT/EXCEPT（效率更高），确保查询性能。

http://www.dtcms.com/a/477681.html

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