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MySQL的Union和OR查询

news 来源：原创 2025/9/17 15:39:15

这里写目录标题

- - **1. 创建表和索引**
  - **2. 编写 `UNION` 查询**
  - **3. 使用 `EXPLAIN` 分析查询**
  - **4. 分析 `EXPLAIN` 结果**
  - - **可能的结果分析**：
  - **5. 验证索引合并**
  - **总结**
  - **1. `UNION` 操作的分析**
  - - **为什么使用临时表？**
  - 2. `OR` 条件的分析
  - - 为什么使用索引合并？
  - 3. `UNION` 和 `OR` 的区别
  - **总结**

在 MySQL 中， UNION 操作通常用于合并两个查询的结果集。为了测试 UNION 操作是否会使用索引合并（Index Merge）功能，还是仅使用单列索引，可以按照以下步骤进行测试和分析。

1. 创建表和索引

根据表结构，为 phone 和 email 列创建单列索引：

CREATE INDEX idx_phone ON tb_user(phone);
CREATE INDEX idx_email ON tb_user(email);

2. 编写 `UNION` 查询

编写一个 UNION 查询，分别基于 phone 和 email 列进行查询：

SELECT * FROM tb_user WHERE phone = '12345678901'
UNION
SELECT * FROM tb_user WHERE email = 'example@example.com';

3. 使用 `EXPLAIN` 分析查询

使用 EXPLAIN 命令查看查询的执行计划，判断是否使用了索引合并功能：

EXPLAIN
SELECT * FROM tb_user WHERE phone = '12345678901'
UNION
SELECT * FROM tb_user WHERE email = 'example@example.com';

4. 分析 `EXPLAIN` 结果

在 EXPLAIN 的输出中，重点关注以下字段：

type：访问类型，ref 表示使用了索引。
key：使用的索引名称。
Extra：额外信息，如果出现 Using union 或 Using index merge，则表示使用了索引合并。

可能的结果分析：

仅使用单列索引：
- 每个子查询的 type 为 ref，key 为 idx_phone 或 idx_email。
- Extra 中没有 Using index merge。
- 说明每个子查询分别使用了 phone 和 email 的单列索引。
使用了索引合并：
- type 为 index_merge。
- key 可能显示 idx_phone,idx_email。
- Extra 中显示 Using union(idx_phone,idx_email)。
- 说明 MySQL 使用了索引合并功能。

5. 验证索引合并

如果 EXPLAIN 结果显示没有使用索引合并，可以尝试强制使用索引合并：

SELECT * FROM tb_user WHERE phone = '12345678901' OR email = 'example@example.com';

然后再次使用 EXPLAIN 分析：

EXPLAIN
SELECT * FROM tb_user WHERE phone = '12345678901' OR email = 'example@example.com';

观察是否使用了索引合并。
type:index_merge
在这里插入图片描述

总结

使用 EXPLAIN 分析查询计划。
如果 EXPLAIN 的 Extra 字段显示 Using index merge，则使用了索引合并功能。
如果每个子查询分别使用了单列索引，则说明没有使用索引合并。

通过以上方法，可以测试并判断 UNION 操作是否使用了索引合并功能。

实操之后

mysql> EXPLAIN
-> SELECT * FROM tb_user WHERE phone = '12345678901'
-> UNION
-> SELECT * FROM tb_user WHERE email = 'example@example.com';
+----+--------------+------------+------------+------+---------------+-----------+---------+-------+------+----------+-----------------+
| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |
+----+--------------+------------+------------+------+---------------+-----------+---------+-------+------+----------+-----------------+
| 1 | PRIMARY | tb_user | NULL | ref | idx_phone | idx_phone | 35 | const | 1 | 100.00 | NULL |
| 2 | UNION | tb_user | NULL | ref | idx_email | idx_email | 303 | const | 1 | 100.00 | NULL |
| NULL | UNION RESULT | <union1,2> | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | NULL | Using temporary |
+----+--------------+------------+------------+------+---------------+-----------+---------+-------+------+----------+-----------------+

在这里插入图片描述

从 EXPLAIN 的结果可以看出，UNION 操作和 OR 条件的执行计划有所不同。以下是详细解释：

1. `UNION` 操作的分析

UNION 操作的执行计划分为三个部分：

第一部分：SELECT * FROM tb_user WHERE phone = '12345678901'
- type: ref，表示使用了索引。
- key: idx_phone，表示使用了 phone 列的单列索引。
- Extra: 无额外信息。
第二部分：SELECT * FROM tb_user WHERE email = 'example@example.com'
- type: ref，表示使用了索引。
- key: idx_email，表示使用了 email 列的单列索引。
- Extra: 无额外信息。
第三部分：UNION RESULT
- type: ALL，表示需要扫描所有行。
- Extra: Using temporary，表示使用了临时表来存储 UNION 的结果。

为什么使用临时表？

UNION 操作会将两个查询的结果集合并，并自动去除重复的行。为了实现这一点，MySQL 会将两个查询的结果存储在一个临时表中，然后对临时表进行去重操作。因此，UNION 操作通常会使用临时表。

2. `OR` 条件的分析

对于 OR 条件，MySQL 可能会使用索引合并（Index Merge）功能。例如：

EXPLAIN
SELECT * FROM tb_user WHERE phone = '12345678901' OR email = 'example@example.com';

执行计划可能如下：

type: index_merge，表示使用了索引合并。
key: idx_phone,idx_email，表示同时使用了 phone 和 email 列的单列索引。
Extra: Using union(idx_phone,idx_email); Using where，表示 MySQL 使用了索引合并功能，并通过 WHERE 条件过滤结果。

为什么使用索引合并？

OR 条件需要同时满足两个条件中的任意一个。MySQL 会分别使用 phone 和 email 列的单列索引，然后将结果合并（Using union），最后通过 WHERE 条件过滤结果。

3. `UNION` 和 `OR` 的区别

特性	`UNION`	`OR`
结果集	合并两个查询的结果，并去重	合并两个条件的结果，不去重
索引使用	分别使用单列索引	可能使用索引合并（Index Merge）
临时表	使用临时表存储结果	不使用临时表
性能	可能较慢，因为需要去重和临时表操作	通常更快，因为不需要去重

总结

UNION：
- 分别使用单列索引。
- 使用临时表存储结果并去重。
- 适合需要合并并去重的场景。
OR：
- 可能使用索引合并（Using union）。
- 不需要临时表，性能通常更好。
- 适合需要同时满足多个条件的场景。

根据实际需求选择合适的查询方式。如果需要去重，使用 UNION；如果不需要去重，使用 OR。

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1. 创建表和索引

2. 编写 UNION 查询

3. 使用 EXPLAIN 分析查询

4. 分析 EXPLAIN 结果