MySQL中distinct与group by之间的性能进行比较

在 MySQL 中，DISTINCT 和 GROUP BY 都是用于去重或汇总数据的常用 SQL 语法。尽管它们在某些情况下能产生相同的结果，但它们的内部工作方式和性能表现可能有所不同。理解这两者的差异，对于选择正确的语法非常重要，尤其是在处理大量数据时。

DISTINCT：
- 用于去除查询结果中的重复行。
- 通常用于返回一组唯一的值，不进行汇总操作。
- 语法简单，适用于只需要去重的场景。
示例：
sql 复制代码
```
SELECT DISTINCT column1, column2 FROM my_table;
```
GROUP BY：
- 用于对数据进行分组，通常用于汇总数据（例如计算平均值、总和、计数等）。
- 也可以用来去除重复的行，尤其是在没有聚合函数的情况下。
- 适用于需要对分组数据进行统计、聚合等操作的场景。
示例：
sql 复制代码
```
SELECT column1, column2 FROM my_table GROUP BY column1, column2;
```

尽管 DISTINCT 和 GROUP BY 语法上有所不同，但在许多场景下，MySQL 会生成相似的查询计划，特别是当没有聚合函数时。具体的性能差异取决于数据库优化器、表结构、索引以及查询的复杂性。

DISTINCT：
- MySQL 可能会使用排序（ORDER BY）或者哈希操作来去重数据，这通常需要在内存中进行排序或哈希操作。如果结果集非常大，可能会使用磁盘来存储临时文件，从而影响性能。
- 例如，SELECT DISTINCT column1, column2 FROM my_table; 会要求 MySQL 对所有结果进行排序或哈希，确保唯一性。
GROUP BY：
- GROUP BY 也通常会使用排序或哈希来分组数据，但它同时还可以与聚合函数一起工作（如 COUNT()、SUM() 等）。因此，在没有聚合函数时，它的性能可能与 DISTINCT 相似，取决于优化器如何选择执行计划。
- 在执行 GROUP BY 时，MySQL 可能会执行类似的操作，但如果没有聚合函数，GROUP BY 通常会执行更多的操作，因为它不仅仅是去重，还涉及到数据分组和排序。

DISTINCT ：如果在查询的列上有合适的索引，DISTINCT 可以直接利用该索引来去重，从而提高性能。
GROUP BY ：GROUP BY 也可以利用索引，特别是当分组列已被索引时。MySQL 可以通过索引来避免对数据进行全表扫描，从而提高性能。

当没有聚合函数时：
- 在没有聚合函数的情况下，DISTINCT 和 GROUP BY 都可以用来去重，但如果查询的列已经有合适的索引，DISTINCT 可能会稍微更高效一些，因为它没有分组的开销。
- 但是，性能差异通常是微乎其微的，具体表现取决于执行计划和表的大小。
当有聚合函数时：
- 使用 GROUP BY 是必须的。如果查询需要统计信息（如计数、求和、平均值等），GROUP BY 是唯一可行的选择。
优化建议：
- 创建合适的索引 ：无论是 DISTINCT 还是 GROUP BY，都可以通过合适的索引（尤其是覆盖索引）来加速查询。如果查询的列是组合索引的一部分，查询速度会显著提高。
- 避免不必要的排序 ：DISTINCT 和 GROUP BY 可能会引发排序操作，尤其是在没有合适索引时。可以使用 EXPLAIN 来分析查询的执行计划，看看是否发生了排序（Using filesort）。
- 减少返回的列数 ：尽量只查询必要的列，避免 SELECT *，以减少数据传输和内存开销。

假设有一个包含 100 万条数据的表 orders，其中有两个字段：customer_id 和 order_date，我们希望查询每个客户的唯一订单日期。

使用 DISTINCT：

sql 复制代码

SELECT DISTINCT customer_id, order_date 
FROM orders;

使用 GROUP BY：

sql 复制代码

SELECT customer_id, order_date 
FROM orders 
GROUP BY customer_id, order_date;

这两条查询的执行计划可能非常相似，且性能差异通常不大，尤其是在索引支持的情况下。不过，如果查询中包含了聚合函数（如 COUNT() 或 SUM()），GROUP BY 必须是首选。

相同点 ：DISTINCT 和 GROUP BY 在没有聚合函数时都能返回唯一的记录，且都可能利用索引来加速查询。
性能差异 ：
- 对于没有聚合函数的简单去重操作，DISTINCT 可能会稍微更高效，特别是当查询列有索引时。
- 对于需要分组或聚合的操作，GROUP BY 是唯一可行的选择。
- 在实际应用中，性能差异通常较小，更多取决于查询的数据量、索引设计以及执行计划。
优化建议 ：无论是使用 DISTINCT 还是 GROUP BY，确保查询涉及的列有合适的索引，避免不必要的排序操作，以提高性能。