UNION ALL 性能远高于 UNION，因其不执行去重和隐式排序，避免临时表与文件排序；UNION 等价于 UNION ALL 后加 DISTINCT，触发 Using temporary 和 Using filesort，导致 I/O 与 CPU 开销剧增，且结果行数和顺序不可控。
UNION ALL 比 UNION 快得多，因为不触发去重逻辑
MySQL 执行 UNION 时，会隐式做两件事：先合并所有子查询结果，再对整个结果集去重（等价于加了 DISTINCT），这通常意味着排序或哈希扫描；而 UNION ALL 就是把各分支结果直接拼起来，不碰数据内容。实测中，两个各返回 50 万行的子查询，UNION ALL 可能在 200ms 内流式返回，UNION 却卡在 Using temporary; Using filesort 上，耗时数秒甚至 OOM。
常见错误现象包括：
- 执行计划里出现
Using temporary或Using filesort - 查询响应时间随结果集增长非线性飙升
- 临时表空间（
tmp_table_size/max_heap_table_size）被频繁打满
UNION 会悄悄改掉你的结果行数和顺序
只要任意两行在所有列上完全相等，UNION 就会干掉一个——哪怕它们来自不同业务含义的表（比如「正式员工」和「外包人员」都叫张三、部门相同），也会被当成重复行过滤掉。这不是 bug，是设计行为。
更隐蔽的是顺序问题：UNION 去重过程通常伴随隐式排序（尤其 MySQL 8.0 以前），导致结果顺序不可控；而 UNION ALL 至少能保持各子查询的原始输出顺序（除非你显式加 ORDER BY）。
使用场景举例：
- 合并按天分表的日志（
log_20260501,log_20260502…）→ 不需要去重，用UNION ALL - 跨库汇总用户注册数 → 各库 ID 独立，不可能重复，用
UNION ALL - 补全缺失维度值（如左连接后用
UNION ALL加默认分类）→ 明确要保留所有行
列对齐、类型兼容、ORDER BY 写法必须严格按规则来
UNION 和 UNION ALL 都不是“智能拼接”，它们只认位置，不认字段名。下面这些写法都会报错：
解析 MySQL 8.0 的 DDL 脚本，并将表结构导出为 Excel 格式。适用于用户需将 MySQL 的 `CREATE TABLE` 语句转换为结构化的 Excel 文件场景，导出内容包含字段名、数据类型、长度及精度等信息。支持多张表的批量处理，每张表对应 Excel 中的一个独立工作表。适用于数据库文档编写、数据字典生成及模式分析等任务。
-
SELECT name, id FROM t1 UNION SELECT id, name FROM t2→ 列顺序错，第一列是t1.name和t2.id拼的，语义混乱 -
SELECT created_at FROM orders UNION SELECT order_time FROM history→ 类型不兼容（比如DATETIMEvsTIMESTAMP在某些版本会失败） -
SELECT x FROM a ORDER BY x LIMIT 10 UNION SELECT y FROM b ORDER BY y LIMIT 10→ 语法非法，MySQL 直接抛ERROR 1221
正确做法：
- 统一用
CAST()或CONVERT(... USING utf8mb4)显式转类型 - 所有子查询列数、顺序、别名必须一致，例如都写成
SELECT id AS uid, name AS fullname FROM ... -
ORDER BY只能放在最后，且只能引用列名或位置序号：... UNION ALL ... ORDER BY fullname - 想各自取 top N？包一层子查询：
(SELECT ... ORDER BY x LIMIT 10) UNION ALL (SELECT ... ORDER BY y LIMIT 10)
什么时候真该用 UNION？别靠感觉判断
只有当以下**全部满足**时，才考虑 UNION：
- 业务逻辑明确要求结果中每行全局唯一（比如合并多个来源的用户 ID，且 ID 是主键）
- 你无法在子查询里通过
WHERE或JOIN提前排重 - 数据量不大，或已确认去重开销可控（比如总行数
如果只是“怕有重复所以保险起见”，那反而容易埋坑——比如某天上游数据逻辑变更，导致本不该去重的行被意外合并，问题很难回溯。更稳妥的做法是：先用 UNION ALL 查出全量，再用 SELECT DISTINCT 包一层（虽然性能略差，但语义清晰、可调试）。
最容易被忽略的一点：即使两个表结构一模一样，UNION 也会把 NULL 和 NULL 当作相等去重——而很多业务场景里，NULL 的语义是“未知”，不是“相同”。这点在统计类查询中极易引发偏差。
