数据库交集并集怎么用_企业数据分析_实战案例解析
一、基础问题：这俩兄弟到底啥区别？
前两天隔壁公司老张跑来诉苦："我让实习生统计复购客户，结果他用UNION给我整出3万条数据！"这事儿真不稀奇，去年某电商平台双十一促销，技术部用错 *** 操作导致多发了5万张优惠券。要搞懂这对兄弟，咱们先看三个核心差异：
1. 查重机制不同
- 交集（INTERSECT）就像相亲中介，必须双方都看对眼才撮合
- 并集（UNION）是强迫症患者，合并数据前必须去重
- UNION ALL才是实在人，数据照单全收不挑拣
2. 运算方向相反
举个真实案例：某生鲜平台有50万注册用户，日活用户10万。要找出：
- 交集：既注册又活跃的"真爱粉"（用INTERSECT）
- 并集：所有接触过平台的人（用UNION）
结果前者8万，后者52万，这差距够吓人吧？
3. 性能差三倍
某物流公司实测：处理百万级订单数据时：
- INTERSECT耗时18秒
- UNION耗时22秒
- UNION ALL只要7秒
所以数据量大又不需要去重时， *** 都选UNION ALL
二、场景问题：哪些行业在偷偷用？
1. 电商用户画像
杭州某女装品牌用 *** 操作玩出花：
- 精准营销：VIP会员（表A）∩ 浏览未购买（表B）= 高潜客户
- 流失预警：历史购买（表A）EXCEPT 半年内活跃（表B）= 流失风险
去年双十一靠这招，召回率提升37%
2. 医疗数据治理
上海三甲医院这么用：
- 误诊筛查：CT报告（表A）INTERSECT 化验数据（表B）= 矛盾诊断
- 病患管理：门诊记录（表A）UNION 住院记录（表B）= 完整病历
去年查出12例潜在医疗事故
3. 物流路径优化
顺丰某分拣中心的神操作：
- 爆仓预警：待发货（表A）EXCEPT 已派车（表B）= 滞留包裹
- 线路合并：陆运路线（表A）UNION 空运路线（表B）= 全渠道网络
疫情期间靠这个，分拣效率提升29%
三、解决方案：避坑指南请收好
Q：数据量太大卡 *** 怎么办？
深圳某游戏公司的血泪教训：处理千万玩家数据时服务器崩了。解决方案：
- 先用WHERE过滤无关数据（砍掉80%负担）
- 创建临时表分段处理（像切香肠一样拆解）
- 对关键字段建索引（速度提升5倍）
Q：字段类型不匹配咋整？
北京某银行出过事故：把VARCHAR(20)和VARCHAR(30)字段直接UNION，结果丢失300条数据。补救方案：
- 用CAST统一类型：
CAST(phone AS VARCHAR(30)) - 用COALESCE处理空值：
COALESCE(address, '未知') - 用别名统一字段名：
SELECT order_id AS transaction_id
Q：结果顺序乱套了？
记住这个潜规则： *** 操作自带排序魔咒！某政务系统曾因数据顺序错乱被投诉。解决方案：
- 外层套用ORDER BY强制排序
- 使用UNION ALL保留原始顺序
- 添加自增序号字段辅助排序
小编观点
说实话，我当年第一次用UNION的时候，以为它跟Ctrl+C/V一样简单，结果搞出三万多条重复数据。建议大家实操时切记三点：先用LIMIT 100试水；给每个子查询写注释；最后一定要用EXPLAIN看执行计划。对了，最近发现个神器——DBeaver的 *** 运算可视化插件，能实时预览操作效果，比干写SQL靠谱多了！