union和unionall的哪个效率高？

一、union和unionall的哪个效率高？

union all

union all 要比union快很多，所以，如果可以确认合并的两个结果集中不包含重复的数据的话，那么就使用union all，如下：

尽量使用union all，因为union需要进行排序，去除重复记录，效率低

union

如果表有多个索引列的时候，用union 替换 where 中的or 效率会提高不少。索引列使用or会造成全表扫描。如果有column 没有使用索引，就得记得or了。

二、SQL UNION：高效整合数据的秘技

在数据库的学习与使用过程中，我们常常需要从多个表中提取信息，并将这些信息进行整合。在这其中，SQL UNION是一种非常强大的工具。它不仅能够帮助我们组合不同来源的数据，还能让我们以一种简便的方式进行相加与统计。因此，在这篇文章中，我将和大家深入探讨SQL UNION的用法，以及在实际应用中的一些技巧和经验分享。

什么是SQL UNION？

首先，了解SQL UNION的基本概念是很有必要的。UNION用于将两个或多个SELECT语句的结果合并为一个结果集，它会自动过滤掉重复的记录，保持数据的唯一性。例如，假设我们有一个客户表和一个订单表，我们希望得到这两个表中所有客户的名字。

通过UNION，我们可以很轻松地实现这一目标，如下：

SELECT customer_name FROM customers UNION SELECT customer_name FROM orders;

这个查询将返回所有客户与订单中存在的客户名字，并去掉重复的名字。

UNION与UNION ALL的区别

很多人可能会将UNION和UNION ALL混淆。其实，这两者的最大区别在于如何处理重复数据。用UNION时，系统会自动去除重复行，而使用UNION ALL则会保留所有重复行。这在数据分析时会有不同的效果。

举个例子，假如我们想查看所有客户和订单的名字，连同重复的显示，那么我们可以使用UNION ALL：

SELECT customer_name FROM customers UNION ALL SELECT customer_name FROM orders;

使用SQL UNION的技巧

作为一名数据分析师，我在实际项目中总结了一些使用SQL UNION的技巧：

• 确保列的数量和数据类型相同：在使用UNION时，需要确保各个SELECT语句返回的列数量一致，且每列的数据类型相同。
• 使用别名：如果多个SELECT语句的列名不同，可以使用别名来统一列名，以便于后续的处理。
• 排序：若想对最终合并的结果进行排序，可以在最后的SELECT语句中添加ORDER BY。

实际应用案例

在实际项目中，我曾经使用SQL UNION处理过许多数据整合的需求。例如，当需要从不同地区的客户数据库中提取相同类型的客户信息时，我们可以使用UNION将多个地区的客户表合并在一起。

假设我们有三个地区的客户数据表，如下：

SELECT name FROM region1_customers UNION SELECT name FROM region2_customers UNION SELECT name FROM region3_customers;

这样的查询能够为我们提供一个全国范围内的客户名单，便于进一步的市场分析与推广活动。

在数据统计中的应用

除了简单的查询，SQL UNION也能够在复杂的数据统计中发挥作用。例如，我们可以通过将销售数据和采购数据进行整合，从而得到整体的业务情况。

假设我们需要统计各个商品在不同时间段的销售和采购数量，可以使用如下的查询：

SELECT product_id, SUM(sales_quantity) as total_sales FROM sales GROUP BY product_id UNION SELECT product_id, SUM(purchase_quantity) as total_purchase FROM purchases GROUP BY product_id;

这样的查询不仅提供了每个商品的销售和采购数量，还为后续的数据分析奠定了基础。

总结与反思

在我多年的数据库使用经验中，SQL UNION确实是一种不可或缺的工具。它让我们能够从多个数据源整合信息，帮助我们进行更为深入的分析。通过上述的讲解，希望大家能够更深入地理解SQL UNION的功能和应用。对问题进行思考，能否在其他场景中也应用这种技巧呢？我相信，掌握了这些技能，数据分析将会变得更加得心应手。

三、数据库union操作：实现数据合并的简单教程

在数据库中，UNION操作是一种常用的数据合并方法。它可以将多个查询结果合并成一个结果集，且不包含重复数据。

什么是UNION操作

UNION操作用于将两个或多个SELECT语句的结果合并成一个结果集。它通过去除重复的行并将结果按照指定的顺序进行排序。

如何使用UNION操作

在SQL语句中，使用UNION操作有以下几个基本要点：

1. 每个SELECT语句必须具有相同的列数目和相似的数据类型。
2. 每个SELECT语句的列的顺序必须相同。
3. 默认情况下，UNION操作会自动去除重复的行，如果需要保留重复行，可以使用UNION ALL操作。
4. UNION操作可以使用ORDER BY进行结果集排序。

示例

以下是一个示例，展示了如何使用UNION操作来合并两个表的数据：

    SELECT column1, column2, ... FROM table1
    UNION
    SELECT column1, column2, ... FROM table2;
    

注意事项

在使用UNION操作时，需要注意以下几个问题：

• 每个SELECT语句中的列数和数据类型要一致，否则会有错误。
• UNION操作可能会导致较大的性能开销，特别是在合并大量数据时。
• 对于包含重复数据的情况，使用UNION ALL操作可以提高性能。

总结

UNION操作是一种常见且有用的数据库操作，它可以将多个查询结果合并成一个结果集。通过掌握UNION操作的使用方法和注意事项，你可以更好地利用SQL语言来处理数据合并的需求。

感谢您阅读本文，希望对您在数据库开发中的UNION操作有所帮助！

四、如何提高数据标注的效率？

以下是提高数据标注效率的几种方法：

1. 使用自动化工具：使用自动化工具可以大大提高数据标注的效率。例如，使用OCR技术可以自动识别文本，使用图像识别技术可以自动标注图像。

2. 制定标注规范：制定标注规范可以使标注员更加准确地标注数据，减少标注错误和重复工作。

3. 培训标注员：对标注员进行培训可以提高他们的标注技能和速度，使他们更加熟练地标注数据。

4. 分配任务：将数据标注任务分配给多个标注员可以加快标注速度，同时也可以减少标注错误。

5. 使用众包平台：使用众包平台可以让更多的人参与数据标注，从而提高标注效率。

6. 使用标注工具：使用专业的标注工具可以提高标注效率，例如，使用标注软件可以快速标注文本、图像等数据。

五、大数据时代下如何利用小数据创造大价值？

“所谓‘小数据’，并不是因为数据量小，而是通过海量数据分析找出真正能帮助用户做决策的客观依据，让其真正实现商业智能。”日前，在线业务优化产品与服务提供商国双科技揭幕成立“国双数据中心”，该公司高级副总裁续扬向记者表示，数据对企业决策运营越来越重要，大数据时代来临，企业最终需要的数据不是单纯意义上的大数据，而是通过海量数据挖掘用户特征获取的有价值的“小数据”，进而使企业获取有价值的用户信息，科学地分析用户行为，帮助企业明确品牌定位、优化营销策略。

“小数据”是价值所在

“如今数据呈爆发式增长，已进入数据‘狂潮’时代，过去3年的数据量超过此前400年的数据总量。但是，高容量的数据要能够具体应用在各个行业才能算是有价值。”国双科技首席执行官祁国晟认为，大数据具有高容量、多元化、持续性和高价值4个显著特征。目前，各行各业的数据量正在迅速增长，使用传统的数据库工具已经无法处理这些数据。在硬件发展有限的条件下，通过软件技术的提升来处理不断增长的数据量，对数据利用率的提升以及各行业的发展起着重要的推动作用

六、如何使用 UNION 操作符合并不同字段的数据

在数据库查询中，有时候需要合并来自不同字段的数据，这就需要用到 UNION 操作符。本文将介绍 UNION 操作符的使用方法，以及一些常见的应用场景。

什么是 UNION 操作符

UNION 操作符用于在查询中合并两个或多个 SELECT 语句的结果集。它返回一个包含所有结果的列表，不会包含重复的行。

UNION 操作符的语法

UNION 操作符的语法如下：

SELECT column1, column2, ... FROM table1
    UNION
    SELECT column1, column2, ... FROM table2;

UNION 操作符的应用场景

UNION 操作符常用于以下情况：

• 合并同一张表的不同字段的数据
• 合并不同表的相似数据
• 将具有相同结构的查询结果合并

使用 UNION 操作符合并不同字段的数据

下面是一个使用 UNION 操作符合并不同字段的数据的例子：

SELECT name FROM customer
    UNION
    SELECT department FROM employee;

上述例子将返回一个包含来自 "customer" 表中 "name" 列以及 "employee" 表中 "department" 列的所有结果的列表。

注意事项

在使用 UNION 操作符时，需要注意以下几点：

• 每个 SELECT 语句中的列数和数据类型必须匹配
• UNION 默认去重，如果想保留重复行，可以使用 UNION ALL 操作符
• UNION 操作符只能合并 SELECT 语句的结果集，不能合并 INSERT、UPDATE 或 DELETE 操作

结语

通过使用 UNION 操作符，我们可以方便地合并不同字段的数据，进一步满足我们的查询需求。希望本文的介绍能够帮助读者更好地理解和使用 UNION 操作符。

七、怎么提高oracle数据库的运行效率？

1、1、调整数据结构的设计。这一部分在开发信息系统之前完成，程序员需要考虑是否使用oracle数据库的分区功能，对于经常访问的数据库表是否需要建立索引等。

2、2、调整应用程序结构设计。这一部分也是在开发信息系统之前完成，程序员在这一步需要考虑应用程序使用什么样的体系结构，是使用传统的client/server两层体系结构，还是使用browser/web/database的三层体系结构。不同的应用程序体系结构要求的数据库资源是不同的。

3、3、调整数据库sql语句。应用程序的执行最终将归结为数据库中的sql语句执行，因此sql语句的执行效率最终决定了oracle数据库的性能。oracle公司推荐使用oracle语句优化器（oracleoptimizer）和行锁管理器（row-levelmanager）来调整优化sql语句。

4、4、调整服务器内存分配。内存分配是在信息系统运行过程中优化配置的，数据库管理员可以根据数据库运行状况调整数据库系统全局区（sga区）的数据缓冲区、日志缓冲区和共享池的大小；还可以调整程序全局区（pga区）的大小。需要注意的是，sga区不是越大越好，sga区过大会占用操作系统使用的内存而引起虚拟内存的页面交换，这样反而会降低系统。

5、5、调整硬盘i/o，这一步是在信息系统开发之前完成的。数据库管理员可以将组成同一个表空间的数据文件放在不同的硬盘上，做到硬盘之间i/o负载均衡。

6、6、调整操作系统参数，例如：运行在unix操作系统上的oracle数据库，可以调整unix数据缓冲池的大小，每个进程所能使用的内存大小等参数。

实际上，上述数据库优化措施之间是相互联系的。oracle数据库性能恶化表现基本上都是用户响应时间比较长，需要用户长时间的等待。但性能恶化的原因却是多种多样的，有时是多个因素共同造成了性能恶化的结果，这就需要数据库管理员有比较全面的计算机知识，能够敏感地察觉到影响数据库性能的主要原因所在。另外，良好的数据库管理工具对于优化数据库性能也是很重要的。

oracle数据库性能优化工具

常用的数据库性能优化工具有：

1、1、oracle数据库在线数据字典，oracle在线数据字典能够反映出oracle动态运行情况，对于调整数据库性能是很有帮助的。

2、2、操作系统工具，例如unix操作系统的vmstat，iostat等命令可以查看到系统系统级内存和硬盘i/o的使用情况，这些工具对于管理员弄清出系统瓶颈出现在什么地方有时候很有用。

3、3、sql语言跟踪工具（sqltracefacility），sql语言跟踪工具可以记录sql语句的执行情况，管理员可以使用虚拟表来调整实例，使用sql语句跟踪文件调整应用程序性能。sql语言跟踪工具将结果输出成一个操作系统的文件，管理员可以使用tkprof工具查看这些文件。

4、4、oracleenterprisemanager（oem），这是一个图形的用户管理界面，用户可以使用它方便地进行数据库管理而不必记住复杂的oracle数据库管理的命令。

5、5、explainplan——sql语言优化命令，使用这个命令可以帮助程序员写出高效的sql语言。

oracle数据库的系统性能评估

信息系统的类型不同，需要关注的数据库参数也是不同的。数据库管理员需要根据自己的信息系统的类型着重考虑不同的数据库参数。

1、1、在线事务处理信息系统（oltp），这种类型的信息系统一般需要有大量的insert、update操作，典型的系统包括民航机票发售系统、银行储蓄系统等。oltp系统需要保证数据库的并发性、可靠性和最终用户的速度，这类系统使用的oracle数据库需要主要考虑下述参数：

ll数据库回滚段是否足够？

ll是否需要建立oracle数据库索引、聚集、散列？

ll系统全局区（sga）大小是否足够？

llsql语句是否高效？

2、2、数据仓库系统（datawarehousing），这种信息系统的主要任务是从oracle的海量数据中进行查询，得到数据之间的某些规律。数据库管理员需要为这种类型的oracle数据库着重考虑下述参数：

ll是否采用b*-索引或者bitmap索引？

ll是否采用并行sql查询以提高查询效率？

ll是否采用pl/sql函数编写存储过程？

ll有必要的话，需要建立并行数据库提高数据库的查询效率

sql语句的调整原则

sql语言是一种灵活的语言，相同的功能可以使用不同的语句来实现，但是语句的执行效率是很不相同的。程序员可以使用explainplan语句来比较各种实现方案，并选出最优的实现方案。总得来讲，程序员写sql语句需要满足考虑如下规则：

1、1、尽量使用索引。试比较下面两条sql语句：

语句a：selectdname,deptnofromdeptwheredeptnonotin

(selectdeptnofromemp);

语句b：selectdname,deptnofromdeptwherenotexists

(selectdeptnofromempwheredept.deptno=emp.deptno);

这两条查询语句实现的结果是相同的，但是执行语句a的时候，oracle会对整个emp表进行扫描，没有使用建立在emp表上的deptno索引，执行语句b的时候，由于在子查询中使用了联合查询，oracle只是对emp表进行的部分数据扫描，并利用了deptno列的索引，所以语句b的效率要比语句a的效率高一些。

2、2、选择联合查询的联合次序。考虑下面的例子：

selectstufffromtabaa,tabbb,tabcc

wherea.acolbetween:alowand:ahigh

andb.bcolbetween:blowand:bhigh

andc.ccolbetween:clowand:chigh

anda.key1=b.key1

amda.key2=c.key2;

这个sql例子中，程序员首先需要选择要查询的主表，因为主表要进行整个表数据的扫描，所以主表应该数据量最小，所以例子中表a的acol列的范围应该比表b和表c相应列的范围小。

3、3、在子查询中慎重使用in或者notin语句，使用where(not)exists的效果要好的多。

4、4、慎重使用视图的联合查询，尤其是比较复杂的视图之间的联合查询。一般对视图的查询最好都分解为对数据表的直接查询效果要好一些。

5、5、可以在参数文件中设置shared_pool_reserved_size参数，这个参数在sga共享池中保留一个连续的内存空间，连续的内存空间有益于存放大的sql程序包。

6、6、oracle公司提供的dbms_shared_pool程序可以帮助程序员将某些经常使用的存储过程“钉”在sql区中而不被换出内存，程序员对于经常使用并且占用内存很多的存储过程“钉”到内存中有利于提高最终用户的响应时间。

cpu参数的调整

cpu是服务器的一项重要资源，服务器良好的工作状态是在工作高峰时cpu的使用率在90％以上。如果空闲时间cpu使用率就在90％以上，说明服务器缺乏cpu资源，如果工作高峰时cpu使用率仍然很低，说明服务器cpu资源还比较富余。

使用操作相同命令可以看到cpu的使用情况，一般unix操作系统的服务器，可以使用sar–u命令查看cpu的使用率，nt操作系统的服务器，可以使用nt的性能管理器来查看cpu的使用率。

数据库管理员可以通过查看v$sysstat数据字典中“cpuusedbythissession”统计项得知oracle数据库使用的cpu时间，查看“osuserlevelcputime”统计项得知操作系统用户态下的cpu时间，查看“ossystemcallcputime”统计项得知操作系统系统态下的cpu时间，操作系统总的cpu时间就是用户态和系统态时间之和，如果oracle数据库使用的cpu时间占操作系统总的cpu时间90％以上，说明服务器cpu基本上被oracle数据库使用着，这是合理，反之，说明服务器cpu被其它程序占用过多，oracle数据库无法得到更多的cpu时间。

数据库管理员还可以通过查看v$sesstat数据字典来获得当前连接oracle数据库各个会话占用的cpu时间，从而得知什么会话耗用服务器cpu比较多。

出现cpu资源不足的情况是很多的：sql语句的重解析、低效率的sql语句、锁冲突都会引起cpu资源不足。

1、数据库管理员可以执行下述语句来查看sql语句的解析情况：

select*fromv$sysstat

wherenamein

('parsetimecpu','parsetimeelapsed','parsecount(hard)');

这里parsetimecpu是系统服务时间，parsetimeelapsed是响应时间，用户等待时间

waitetime=parsetimeelapsed–parsetimecpu

由此可以得到用户sql语句平均解析等待时间＝waitetime/parsecount。这个平均等待时间应该接近于0，如果平均解析等待时间过长，数据库管理员可以通过下述语句

selectsql_text,parse_calls,executionsfromv$sqlarea

orderbyparse_calls;

来发现是什么sql语句解析效率比较低。程序员可以优化这些语句，或者增加oracle参数session_cached_cursors的值。

2、数据库管理员还可以通过下述语句：

selectbuffer_gets,executions,sql_textfromv$sqlarea;

查看低效率的sql语句，优化这些语句也有助于提高cpu的利用率。

3、3、数据库管理员可以通过v$system_event数据字典中的“latchfree”统计项查看oracle数据库的冲突情况，如果没有冲突的话，latchfree查询出来没有结果。如果冲突太大的话，数据库管理员可以降低spin_count参数值，来消除高的cpu使用率。

内存参数的调整

内存参数的调整主要是指oracle数据库的系统全局区（sga）的调整。sga主要由三部分构成：共享池、数据缓冲区、日志缓冲区。

1、1、共享池由两部分构成：共享sql区和数据字典缓冲区，共享sql区是存放用户sql命令的区域，数据字典缓冲区存放数据库运行的动态信息。数据库管理员通过执行下述语句：

select(sum(pins-reloads))/sum(pins)"libcache"fromv$librarycache;

来查看共享sql区的使用率。这个使用率应该在90％以上，否则需要增加共享池的大小。数据库管理员还可以执行下述语句：

select(sum(gets-getmisses-usage-fixed))/sum(gets)"rowcache"fromv$rowcache;

查看数据字典缓冲区的使用率，这个使用率也应该在90％以上，否则需要增加共享池的大小。

2、2、数据缓冲区。数据库管理员可以通过下述语句：

selectname,valuefromv$sysstatwherenamein('dbblockgets','consistentgets','physicalreads');

来查看数据库数据缓冲区的使用情况。查询出来的结果可以计算出来数据缓冲区的使用命中率＝1-(physicalreads/(dbblockgets+consistentgets))。

这个命中率应该在90％以上，否则需要增加数据缓冲区的大小。

3、3、日志缓冲区。数据库管理员可以通过执行下述语句：

selectname,valuefromv$sysstatwherenamein('redoentries','redologspacerequests');查看日志缓冲区的使用情况。查询出的结果可以计算出日志缓冲区的申请失败率：

申请失败率＝requests/entries，申请失败率应该接近于0，否则说明日志缓冲区开设太小，需要增加oracle数据库的日志缓冲区。

八、大数据下的数据安全

大数据下的数据安全

随着信息技术的快速发展，大数据已经成为当前时代的热点话题之一。大数据的产生、存储和处理已经成为许多企业的重要工作，然而在大数据时代，数据安全问题也变得愈发突出和重要。在大数据环境下如何确保数据的安全性，已经成为各行各业都需要面对和解决的挑战之一。

数据安全的重要性

数据安全对于一个企业来说至关重要。在大数据时代，企业积累了大量的数据，其中可能包含着重要的商业机密、客户信息、财务数据等。如果这些数据泄露或被盗取，将对企业的声誉和经济利益造成巨大损失。因此，保护数据安全不仅仅是企业的责任，也是企业发展的关键之一。

面临的挑战

在大数据环境下，数据安全面临着诸多挑战，其中包括数据量大、存储复杂、数据来源多样等特点。这些特点给数据安全带来了诸多挑战，包括但不限于：

• 数据泄露风险增加：大数据量意味着数据泄露的潜在风险也在增加，一旦数据泄露，后果不堪设想。
• 数据存储安全性难以保障：大数据存储在多个地方，如何确保数据的安全性成为一个难题。
• 数据处理环节容易受到攻击：大数据处理时，数据可能需要多次传输和处理，这增加了数据被攻击的风险。

保障数据安全的措施

为了应对大数据下的数据安全挑战，企业需要采取一系列有效措施来确保数据的安全。以下是一些保障数据安全的措施：

1. 加强数据加密：对重要数据进行加密处理，确保数据在传输和存储过程中不易泄露。
2. 建立完善的权限控制机制：根据用户的权限设置数据访问权限，限制不必要的数据访问。
3. 实施数据备份与灾难恢复：定期对数据进行备份，并建立有效的灾难恢复机制，以应对数据意外丢失的情况。
4. 持续监控和审计数据访问：对数据访问进行监控和审计，及时发现异常行为并及时处置。
5. 加强员工安全意识培训：加强员工对数据安全的意识培训，减少内部人员对数据的不当操作。

未来趋势

随着大数据技术的不断发展和普及，数据安全问题将会变得更加复杂和严峻。未来，数据安全将成为企业发展不可或缺的一环，同时也将会涌现出更多的数据安全解决方案和技术。只有不断创新和提升数据安全的措施，企业才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。

综上所述，大数据时代下的数据安全问题势在必行，企业需要高度重视数据安全，并采取一系列有效措施来确保数据的安全性。只有做好数据安全，企业才能在激烈的市场竞争中占据一席之地。

九、锅炉效率的五大损失？

锅炉热损失由以下几项组成：排烟热损失，机械不完全燃烧热损失，化学不完全燃烧热损失，灰渣物理热损失，飞灰热损失及炉体散热损失。其中最大的是排烟热损失。

锅炉按燃料主要可以分为燃油、燃气、燃煤三种锅炉，其中燃煤锅炉能源利用率较低，对环境污染较大。

十、效率管理的八大技巧？

效率管理是提高个人和团队工作效率的关键。以下是八个效率管理的技巧：

1. 设定目标：为自己或团队设定明确、可衡量的短期和长期目标。这有助于保持对任务的关注并确保朝着正确的方向前进。

2. 优先级排序：确定任务的优先级，确保高优先级任务得到优先处理。可以使用四象限法将任务分为紧急且重要、紧急但不重要、不紧急但重要、不紧急且不重要四类，有助于合理分配时间和精力。

3. 时间管理：规划时间，确保有效地安排和利用时间。可以使用日程表、待办事项列表等工具来管理时间，确保任务按时完成。

4. 避免拖延：识别和克服拖延行为，保持对任务的积极态度。设定明确的截止日期，为自己设定奖励和惩罚机制，有助于提高执行力。

5. 有效沟通：加强与团队成员之间的沟通，确保信息流畅。有效地传递信息，减少误解和冲突，有助于提高团队协作效率。

6. 委派任务：根据团队成员的能力和技能分配任务，确保每个人都能发挥所长。合理分配任务可以减轻个人负担，提高整体效率。

7. 保持整洁：保持工作区域整洁有序，有助于提高工作效率。一个干净、有组织的工作环境有助于提高专注力，减少寻找物品所花费的时间。

8. 不断学习与改进：定期评估工作效率，学习和采用新的效率管理技巧。反思工作中的优点和不足，不断调整和改进，以提高工作效率。

通过运用这些效率管理技巧，您可以提高自己的工作效率，更好地平衡工作和生活。