SQL Server临时表合并与数量汇总的实现方法

目录

• 引言
• 1. 场景举例
• 2. 方法一：UNION ALL + GROUP BY（推荐）
• 特点
• 3. 方法二：FULL OUTER JOIN
• 特点
• 4. 方法三：合并多个临时表（通用模板）
• 5. 性能对比与优化建议
• 6. 总结

引言

在实际开发中，我们经常会遇到这样的需求：

不同业务逻辑在中间处理过程中，会产生多个结构类似的临时表（Temporary Table），例如两个统计结果表，字段结构相同，但数据来源不同。如果希望将这些结果进行合并，并且按相同 id 进行数量汇总，SQL Server 提供了多种实现方式。本文将系统介绍几种常见做法，并给出适用场php景。

1. 场景举例

假设我们有两个临时表，分别存储来自不同渠道的订单统计：

CREATE TABLE #tmp1 (id INT, num INT);
CREATE TABLE #tmp2 (id INT, num INT);
 
INSERT INTO #tmp1 VALUES (1, 10), (2, 20), (3, 30);
INSERT INTO #tmp2 VALUES (2, 5), (3js, 15), (4, 25);

需求：

• 将两个临时表合并；
• 相同 id 的 num 相加；
• 保留所有 id。

2. 方法一：UNION ALL + GROUP BY（推荐）

这是最简洁、性能较优的方式，尤其适用于需要合并多个相同结构表的情况。

SELECT id, SUM(num) AS total_num
FROM (
    SELECT id, num FROM #tmp1
    UNION ALL
    SELECT id, num FROM #tmp2
) t
GROUP BY id;

结果：

id | total_num
1  | 10
2  | 25
3  | 45
4  | 25

特点

• 简洁、易读；
• 可扩展性强：如果有多个临时表，只需继续 UNION ALL；
• 适用场景：表结构完全一致。

3. 方法二：FULL OUTER JOIN

如果你需要清晰地看到来自不同表的数据来源，或者两个表字段不完全一致，可以使用 FULL OUTER JOIN。

SELECT 
    COALESCE(t1.id, t2.id) AS id,
    ISNULL(t1.num, 0) + ISNULL(t2.num, 0) AS total_num
FROM #tmp1 t1
FULL OUTER JOIN #tmp2 t2
    ON t1.id = t2.id;

结果与方法一相同：

id | total_num
1  | 10
2  | 25
3  | 45
4  | 25

特点

• 可以保留两个表的来源数据；
• 写法比 UNION ALL 冗长；
• 适用场景：当需要对不同表进行逐字段对齐处理时更合适。

4. 方法三：合并多个临时表（通用模板）

在实际项目中，我们可能会有三个以上的临时表，例如 #tmp1、#tmp2、#tmp3。

此时推荐使用 UNION ALL + GROUP BY：

SELECT id, SUM(nu编程客栈m) AS total_num
FROM (
    SELECT id, num FROM #tmp1
    UNION ALL
    SELECT id, num FROM #tmp2
    UNION ALL
    SELECT id, num FROM #tmp3
) t
GROUP BY id;

这种方式可以轻松扩展到 N 个临时表。

5. 性能对比与优化建议

UNION ALL + GROUP BY：

• 更适合大数据量合并，SQL Server 优化器对这种模式有较好支持。
• 如果合并的表数量多，可以考虑将其放入临时表再做聚合。

FULL OUTER JOIN：

• 更直观，但如果表数量超过 2 个，写法复杂度会急剧上升。
• 性能上通常比 UNION ALL 差。

建议：如果只是简单数量合并，尽量使用 UNION ALL + GROUP BY。

如果需要保留不同来源表的明细差异，可以使用 FULL OUTER JOIN。

6. 总结

在 SQL Server 中php合并两个或多个临时表并javascript对相同 id 进行数量汇总，有两种主要思路：

• UNION ALL + GROUP BY：简洁高效，适合多表合并，推荐使用。
• FULL OUTER JOIN：逻辑清晰，适合两个表逐字段对齐场景。

在实际业务开发中，应根据临时表数量和需求灵活选择方案。对于多来源的统计计算，建议统一采用 UNION ALL + GROUP BY，既保证了性能，也便于扩展。

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