SELECT FirstName+N''+LastName,City,Country FROM Employees
UNION ALL
SELECT ContactName,City,Country FROM Customers
就是上面这个图标了,这就是UNION ALL联合运算符的图标。
这个联合运算符很简单的操作,将两个数据集合扫描完通过联合将结果汇总。
我们来看一下UNION 这个运算符,例子如下
select City,Country from Employees
UNION
SELECT City,Country FROM Customers
我们可以看到,UNION 运算符是在串联运算符之后发生了一个Distinct Sort排序操作,经过这个操作会将结果集合中的重复值去掉。
我们一直强调:大数据表的排序是一个非常耗资源的动作!
所以,到这里我们已经找到了可优化的选项,去掉排序,或者更改排序方式。
替换掉Distinct Sort排序操作的方式就是哈序聚合。Distinct Sort排序操作需要的内存和去除重复之前数据集合的数据量成正比,而哈希聚合需要的内存则是和去除重复之后的结果集成正比!
所以如果数据行中重复值很多,那么相比而言通过哈希聚合所消耗的内存会少。
我们来举个例子
select ShipCountry from Orders
UNION
SELECT ShipCountry FROM Orders
这个例子其实没啥用处,这里就是为了演示,我们来看一下结果
我们知道,这张表里这个ShipCountry是存在大面积重复值的,所以采用了哈希匹配来去重操作是最优的方式。
其实,相比哈希匹配连接还有一种更轻量级的去重的连接方式:合并连接
上一篇我已经分析了这个连接方法,用于两个数据集的连接方式,这里其实类似,应用前都必须先将原结果集合排序!
我们知道优化的方式可以采用建立索引来提高排序速度。
我们来重现这种去重方式,我们新建一个表,然后建立索引,代码如下
--新建表
SELECT EmployeeID,FirstName+N' '+LastName AS ContactName,City,Country
INTO NewEmployees
FROM Employees
GO
--添加索引
ALTER TABLE NewEmployees ADD CONSTRAINT PK_NewEmployees PRIMARY KEY(EmployeeID)
CREATE INDEX ContactName ON NewEmployees(ContactName)
CREATE INDEX ContactName ON CUSTOMERS(ContactName)
GO
--新建查询,这里一定要加上一个显示的Order by才能出现合并连接去重
SELECT ContactName FROM NewEmployees
UNION ALL
SELECT ContactName FROM Customers
ORDER BY ContactName
--新建查询,这里一定要加上一个显示的Order by才能出现合并连接去重
SELECT ContactName FROM NewEmployees
UNION
SELECT ContactName FROM Customers
ORDER BY ContactName
这里我们知道UNION操作会对结果进行去重操作,上面应用了流聚合操作,流聚合一般应用于分组操作中,当然这里用它进行了分组去重。