在 SQL 中，UNION ALL 是一个高效的数据合并工具，它能够将多个查询结果直接拼接在一起，并且不进行去重操作，也不会自动排序。在数据整合、日志合并、分表查询等场景中，它几乎每天都在被使用。下面我们将系统梳理它的语法、用法、性能特点以及常见注意事项。
一、基本语法
语法结构简单直观，就是将几个 SELECT 语句用 UNION ALL 连接起来：
SELECT column1, column2, ... FROM table1 UNION ALL SELECT column1, column2, ... FROM table2;
- 每个
SELECT返回的字段数量必须相同； - 对应位置的字段类型要能兼容（比如
INT和BIGINT没问题）； - 最终结果集的列名，使用的是第一个
SELECT里的命名。
二、使用条件
要正确使用 UNION ALL，需要满足两个硬性条件：
- 列数一致：所有参与联合的查询，返回的字段个数必须完全相同；
- 数据类型兼容：每个位置上的列，要么类型相同，要么可以隐式转换。
举个例子：一个查询返回
(id, name)，另一个返回(code, title)，只要id和code类型兼容、name和title类型兼容，就能直接用UNION ALL。当然最好用别名统一成(id, name)，看起来更清晰。
三、典型使用示例
示例1：合并两个员工表（保留重复）
假设有两个表：employees 和 contractors：
-- employees 表 id | name ---|------ 1 | Alice 2 | Bob -- contractors 表 id | name ---|------ 1 | Da vid 2 | Alice
执行：
SELECT name FROM employees UNION ALL SELECT name FROM contractors;
结果：
name
------
Alice
Bob
Da vid
Alice ← 重复项保留
这充分体现了 UNION ALL 不去重 的特性。
示例2：多季度销售数据合并
假如每季度销售数据存在不同表里（Q1_sales、Q2_sales），结构一样：
SELECT product, sales FROM Q1_sales UNION ALL SELECT product, sales FROM Q2_sales ORDER BY sales DESC;
需要特别注意：
ORDER BY必须放在整个UNION ALL语句的末尾，不能在每个子查询里单独加。
示例3：列转行（宽表转长表）
想把一张宽表 sales_summary(A_sales, B_sales, C_sales) 转成长表格式：
SELECT 'A' AS product_type, A_sales AS amount FROM sales_summary UNION ALL SELECT 'B', B_sales FROM sales_summary UNION ALL SELECT 'C', C_sales FROM sales_summary;
这个技巧在数据重塑（pivoting）中很实用，是 UNION ALL 的进阶用法之一。
四、与UNION的关键区别
| 特性 | UNION | UNION ALL |
|---|---|---|
| 去重 | 自动去除重复行 | 保留所有行（含重复） |
| 性能 | 较低（需排序+去重） | 更高（直接拼接） |
| 排序 | 默认对结果排序 | 不排序 |
| 适用场景 | 需唯一结果集 | 允许重复或已知无重复时 |
由于
UNION需要通过排序来实现去重，当数据量较大时，其性能会显著低于UNION ALL。
五、性能与注意事项
- 性能更优：
UNION ALL省掉了去重步骤，执行速度更快。只要不需要去重，应优先使用它。 - 结果排序不可控：除非主动加
ORDER BY，否则结果集的排序无法预测。 - 空值处理规则：
NULL被视为普通值，多个NULL会全部保留。 - 常见错误排查：
- 列数不一致时，数据库会报错：“查询具有不正确的结果列数”；
- 数据类型不兼容，可能导致隐式转换错误或结果异常。
六、实际应用场景
- 多源日志合并：把多台服务器的日志表合在一起统一分析，所有数据都不能丢失；
- 分表数据汇总：按时间或地域拆分的业务表（比如按月拆分的订单表），用
UNION ALL汇总； - ETL过程中的原始数据拼接：在数据清洗前先完整合并，再统一进行清洗；
- 多来源报表生成：组合结构一致但来源不同的数据（如线上与线下销售数据）。
总结
UNION ALL 是 SQL 中高效合并结果集的常用工具，它具备保留重复、不自动排序、高性能等特点，因此在大多数数据整合场景下比 UNION 更加实用。使用时只需确保各查询的列数和数据类型一致，再根据业务需要决定是否后续去重或排序，就能轻松应对复杂查询。熟练掌握 UNION ALL，能让你的 SQL 查询更加灵活高效。
