在 SQL 中，LATERAL VIEW 通常与某些数据处理框架（如 Hive）相关，它允许在查询中创建一个临时的视图，这个视图基于另一个表或查询的每一行。而 UNION ALL 是 SQL 中用来合并两个或多个 SELECT 语句结果集的操作符，它会包含所有结果集中的所有行，包括重复的行。
关于你提到的“丢数”问题，这通常不是由 LATERAL VIEW 和 UNION ALL 本身直接导致的。但在实际使用中，确实可能存在一些情况导致数据丢失或不一致。以下是一些可能的原因：
数据源问题：如果原始数据源中的数据就有问题（例如，数据丢失、重复、格式错误等），那么即使使用 LATERAL VIEW 和 UNION ALL，结果集中也可能出现数据丢失的情况。
查询逻辑错误：如果查询逻辑有误，可能会导致某些数据行没有被正确选中或处理。这可能与 LATERAL VIEW 和 UNION ALL 的使用方式有关，但更可能是整个查询逻辑的问题。
执行环境问题：在某些情况下，数据处理框架或数据库管理系统（DBMS）的执行环境可能导致数据丢失。例如，如果查询在分布式系统中执行，并且某些节点出现故障或数据不一致，那么最终结果可能会受到影响。
资源限制：如果系统资源（如内存、CPU、磁盘空间等）不足，查询可能会因资源限制而中断或返回不完整的结果。
数据截断或类型转换：在某些情况下，由于数据类型不匹配或字段长度限制，数据可能会在查询过程中被截断或转换，从而导致数据丢失或不一致。
为了解决这个问题，你可以采取以下措施：
检查数据源：确保原始数据源中的数据是完整和准确的。
审查查询逻辑：仔细检查你的查询逻辑，确保所有需要的数据都被正确选中和处理。
优化执行环境：确保你的数据处理框架或 DBMS 执行环境是稳定和可靠的，并且具有足够的资源来处理查询。
使用日志和监控：启用相关的日志和监控功能，以便在出现问题时能够迅速定位和解决问题。
测试和验证：在将查询投入生产环境之前，进行充分的测试和验证，以确保结果的准确性和完整性。