union和union all的区别

要说union和unionall的区别啊，其实挺明显的。
简单来说，union会自动帮你把多个查询结果里的重复数据给去重了，而unionall呢，则是一点都不管，所有数据原样输出，重复的也全给你显示出来。

那什么时候用这两个呢？其实就是为了把两个或者多个select查询的结果合并到一起看。
用union或者unionall关键字就能实现这个功能。

先说说union吧，你可以把它理解成做并集。
它会把多个结果集合并起来，但合并前会先去重，默认还会根据某些规则给你排序一下。
具体点说，当你用union把两个结果集合并后，它会自动筛选掉重复的记录。
这个过程其实挺耗时的，因为它得先对合并后的结果集进行排序运算，然后再把重复的记录给干掉，最后才返回结果。
不过好在大部分情况下，我们合并的结果集是不会出现重复数据的，像那种把过程表和历史表用union合并的情况就很常见。

再说下unionall。
它跟union的作用类似，也是用来合并多个结果集的。
但跟union不同的是，unionall不会去重，它会把所有数据原封不动地都给你显示出来，哪怕结果集里有重复的数据也一样。

这里还有几个需要注意的点。
一是union和unionall都能用来合并多个结果集，不限于两个，你可以把好几个结果集串起来用。
二是用这两个关键字时，必须保证各个select查询的结果有相同数量的列，而且每一列的数据类型也要一样。
不过列名倒是没要求，oracle会自动把第一个查询结果的列名作为合并后结果集的列名。

如何使用 MySQL 按条件筛选 DISTINCT 字段？

嘿，MySQL里的DISTINCT字段筛选小技巧，我来给你分享几种常用方法，看哪个最适合你的需求：
1 . 子查询+UNIONALL：这招适合你想要分批筛选数据，然后再把它们合在一起的时候。
比如说，你想先挑出“境外”的domain，再处理其他地方的，这就用得着它啦。
例子是：先从表里挑出“境外”的domain，再去重，然后再从表里挑出非“境外”的domain，也去重，最后用UNIONALL合并这两个结果。

2 . CASE语句+DISTINCT：这招适合你根据条件动态筛选数据。
比如，你只想保留那些loc是“境外”的domain。
这里，CASE语句会检查每一行，如果是“境外”，就保留domain，否则就返回NULL，然后WHERE子句会把NULL值过滤掉，只留下去重后的domain。

3 . GROUPBY+条件聚合：这个适合你想要根据条件分组，同时对其他字段去重的情况。
比如，你想知道每个domain下有没有“境外”的记录，然后返回去重后的domain。
这里是这么做的：按domain分组，然后用HAVING子句筛选出有“境外”记录的组，或者只有一条记录的组。

4 . 窗口函数（MySQL 8 .0+）：这招在处理复杂排序和筛选后去重特别有用，比如你想保留每个domain的最新记录。
这需要用到ROW_NUMBER()窗口函数，对每个domain按时间排序，然后挑出每组的第一条记录，再去重。

别忘了，操作大数据量时，给domain和loc字段加索引能提升性能哦。
CASE语句和HAVING子句的逻辑要清晰，别漏掉任何情况。
如果只是全局去重，直接用DISTINCT或GROUPBY就足够快了。

简单去重？直接DISTINCT+WHERE搞定。
多条件去重？试试子查询+UNIONALL或CASE语句。
复杂逻辑去重？GROUPBY+聚合函数或窗口函数来帮你。
记得用EXPLAIN分析一下查询性能，选最合适的方法。

MySQL 中的相等判断为何有时会表现出“模糊”匹配？

嘿，小伙伴们，咱们在MySQL里做相等判断的时候，理想情况当然是希望得到精确的结果，但有时候会遇到一些“似是而非”的情况。
别急，我来给大家梳理一下这些常见的问题和解决方法：
首先，看第一种情况，字段类型不匹配导致隐式转换。
这就好比把苹果和橘子放一起比大小，MySQL会自动帮忙转换，但结果可能就有点不对劲了。
比如，一个字符串'1 2 3 abc'和一个整数1 2 3 比，MySQL只会看前三个数字，后面的就不管了。
解决这个，咱们可以显式地转换字段类型，比如用CAST()或CONVERT()，或者直接调整表结构，让类型一致。

第二种情况，误用了!=运算符。
这个符号是用来表示“不等于”的，但你如果用错了，可能会得到意想不到的结果。
比如说，你想找状态不是active的记录，但结果却多了很多其他状态。
这时候，记得用=来确保精确匹配。

第三种情况，查询优化也可能带来问题。
MySQL可能会调整查询方式，比如用索引扫描代替全表扫描，这样有时候就会漏掉一些本应匹配的记录。
用EXPLAIN来检查一下查询计划，必要时强制全表扫描，就能解决这个问题。

数据本身的问题也不容忽视。
比如大小写、空格或者编码不一致，都会影响匹配结果。
咱们可以用TRIM()去掉空格，LOWER()统一成小写，来让数据规规矩矩。

字符集和排序规则也会影响结果。
比如，一个忽略大小写的排序规则和一个区分大小写的排序规则，比较结果肯定不一样。
统一字符集和排序规则，或者显式指定COLLATE子句，就能避免这个问题。

至于NULL值，它是个特殊的存在，和它比较的时候总是得到NULL。
记得用ISNULL或ISNOTNULL来检查NULL。

最后，总结一下，我们要注意字段类型的一致性，验证运算符的使用，分析查询计划，清理和标准化数据，统一字符集和排序规则，还有正确处理NULL值。
这样一来，咱们就能让MySQL的相等判断变得更加精确可靠啦！

MySQL数据转换：如何高效地实现行列互转和字符串拆分？

在MySQL里，我们常常需要处理数据的行列转换和字符串拆分，今天就来跟大家聊聊几个实用的方法，省得老依赖外工具。

首先说说单列变多行的操作。
比如你有一个逗号分隔的字符串，像“1 ,2 ,3 ”，想拆分成多行，那就可以这样操作：在MySQL 8 .0及以上版本，可以使用JSON_TABLE函数来转换和拆分，写法是这么个样子：
sql SELECT t.id, CAST(jt.value AS UNSIGNED) AS foreign_id FROM your_table t, JSON_TABLE( CONCAT('"[', REPLACE(t.type, ',', '"'), '"]'), '$[]' COLUMNS(value VARCHAR(2 5 5 ) PATH '$') ) AS jt;
如果是在5 .7 及以下版本，就得老老实实写存储过程了，利用循环和SUBSTRING_INDEX来一个个拆分。

接下来是多列变多行的转换。
比如说，你有一堆type1 , type2 , type3 这样的列，你想把它们变成多行数据，这里就用UNION ALL来合并列：
sql SELECT id, 1 AS foreign_id, type1 AS type FROM your_table UNION ALL SELECT id, 2 AS foreign_id, type2 FROM your_table UNION ALL SELECT id, 3 AS foreign_id, type3 FROM your_table ORDER BY id, foreign_id;
如果列太多，可以考虑动态生成SQL，或者重新生成ID，这时候可以结合自增变量。

最后，给点通用优化建议：8 .0以上版本优先用JSON_TABLE和窗口函数，5 .7 以下就靠存储过程和应用层。
处理大表拆分时，先过滤数据，拆分后记得加索引。
字符串拆分时留意非法字符，列转行时要处理NULL值。

最后，我来举个例子：如果你要在8 .0及以上版本中拆分一个逗号分隔的字符串，可以这样写：
sql SELECT t.id, jt.value AS foreign_id FROM test_table t, JSON_TABLE( CONCAT('"[', REPLACE(t.type, ',', '"'), '"]'), '$[]' COLUMNS(value VARCHAR(2 5 5 ) PATH '$') ) AS jt;
又或者在多列转多行的场景中，可以这样操作：
sql SELECT id, 'type1 ' AS col_name, type1 AS value FROM your_table UNION ALL SELECT id, 'type2 ', type2 FROM your_table UNION ALL SELECT id, 'type3 ', type3 FROM your_table;
记得根据实际情况调整SQL语句哦。

面试官：如果 MySQL 引起 CPU 消耗过大，你会怎么优化？

嘿，小伙伴们，咱们聊聊MySQL那些事儿。
当发现CPU消耗异常高，咱们得从四个方面来优化：减少等待、减少计算、减少逻辑IO量、减少查询请求量。
下面我给大家分享一些实战小技巧。

首先，咱们得减少等待和IO量。
这得从优化SQL和索引开始。
比如，给常用的查询条件加个索引，但别加太多，得平衡好利弊。
调整组合索引的字段顺序，把筛选效率高的字段放前面。
对于那些只有两个值的字段，比如性别，单独建索引可能不太划算，可以考虑去掉或者和其他字段组合。

接下来，提升IO处理能力也很关键。
用缓存工具，比如Redis，缓存热点数据，减少直接访问数据库。
升级存储设备，比如换SSD，提升读写速度，减少等待时间。

然后，咱们得减少计算，也就是减少逻辑运算量。
尽量避免在SQL里使用函数，比如字符运算、日期运算、数学函数，这些可以在应用层处理后再传给数据库。
尽量减少排序，比如用unionall代替union，避免不必要的类型转换。

再来，优化索引，增加索引，调整组合索引字段顺序，去除选择性差的字段。
合理拆分表，适度冗余，比如把文章正文拆成独立表，或者在订单表中冗余用户信息。
调整SQL写法，减少复杂的join，减少排序，多用unionall，避免子查询。

选择合适的数据类型也很重要，够用就好，比如用tinyint代替int，int代替h3int。

接着，减少query请求量，适当缓存静态数据，比如用户信息、商品信息。
优化实现，去除不必要的重复请求，评估需求产出比，对低产出的需求适当削减。

最后，如果以上优化都试过了，CPU还是高，那咱们可能得考虑升级CPU了。
对于需要快速响应的场景，得有更快的CPU来提高单个查询的处理速度。
对于高吞吐量的场景，多几个CPU可以提高并发处理能力。
希望这些建议能帮到你们！