金仓数据库KES：内核级DISTINCT语句深度优化，破解数据去重性能难题

在政务、金融、能源以及企业信息化等一线业务场景中，开发人员经常会用到DISTINCT关键字做数据去重，是项目里非常普遍的查询写法。但在海量数据、高并发请求的生产环境中，传统数据库处理DISTINCT语句时，总会固定执行全表扫描、全局排序、哈希去重等高开销逻辑，这也是很多业务接口响应变慢的核心原因之一。

针对这个行业通病，金仓KingbaseES（KES）在自研查询优化内核基础上，设计了一套双层递进式DISTINCT优化机制。整套能力在内核层自动生效，在严格保证SQL语义完全一致的前提下，智能精简冗余的去重步骤，无需业务改代码、不用额外新建索引，从根源优化DISTINCT慢查询问题，有效提升整体查询效率和系统并发承载能力。

一、传统 DISTINCT 执行机制与业务痛点

传统数据库对DISTINCT的处理逻辑比较死板，不会根据业务场景灵活适配。只要检测到DISTINCT语法，就会先检索出所有符合条件的数据，再统一通过排序或哈希方式完成全局去重，最后输出唯一结果集。这套固定流程资源消耗高，在大数据量场景下的性能短板非常突出。

典型低效场景示例

我们在千万级数据的业务测试表s1中，复现了开发中最常见的多字段去重查询，具体SQL如下：

sql 复制代码

-- 基础多字段去重查询
SELECT DISTINCT a, b FROM s1;

传统数据库执行这条语句时，会全盘扫描整张数据表，读取全部a、b字段数据后统一排序比对，剔除重复数据。一旦数据量达到千万级别，排序运算和全表扫描会大量占用CPU、内存与磁盘I/O资源，直接造成查询延迟大幅升高。

更影响生产性能的是，即便我们添加精准的常量过滤条件、多表关联限制，数据结果本身不存在重复可能，传统数据库依旧会机械执行全量扫描、排序、去重全套逻辑。下面是典型的固定常量条件去重查询案例：

sql 复制代码

-- 带固定常量条件的去重查询
SELECT DISTINCT a, b FROM s1 WHERE a = 1 AND b = 1;

这条SQL通过WHERE条件锁定了字段数值，从业务逻辑来看，最终结果最多只有一条有效数据，完全不需要额外去重。但传统数据库仍会遍历所有匹配数据并执行去重运算，产生大量无效性能损耗。在高并发业务场景中，大量这类低效SQL持续运行，会长期占用系统资源，悄悄拖慢整体业务运行效率。

结合大量生产调优经验来看，传统DISTINCT的性能问题主要集中在两点：一是执行逻辑缺乏场景适配性，结果集唯一时仍强制全量排序、哈希去重；二是无法调用数据库并行查询、键值精简等优化能力，系统资源整体利用率偏低。

二、金仓 KES 双层 DISTINCT 优化核心原理

针对这些行业普遍存在的问题，金仓KES在查询优化器中融入了语义等价校验、常量推演、谓词传递等实用分析能力，搭建了双层场景化优化架构。数据库会自动识别当前SQL的结构特点和查询约束，智能匹配最优优化方案，全程由内核自主完成SQL改写，无需人工介入修改。同时支持GUC参数灵活启停优化，可完美适配调试、灰度、正式生产等不同业务阶段。

第一层优化：DISTINCT 语义等价转换为 GROUP BY

针对无固定常量条件、需要常规去重的DISTINCT查询场景，KES优化器会先完成严格的语义校验，确保改写前后查询结果完全一致。校验通过后，自动将DISTINCT语句等价改写为GROUP BY分组查询，借助GROUP BY的键值裁剪、并行执行特性，有效降低整体查询开销。

优化逻辑与优势

精简计算维度，实现键值裁剪 改写后不再对全部查询字段整体排序去重，而是依托数据表主键、唯一索引完成分组比对，仅校验核心键值，大幅缩减数据比对和排序的计算成本。
适配并行查询，提升资源利用率 金仓KES自带成熟的并行处理框架，改写后的GROUP BY语句可自动启用多线程并行执行，拆分查询任务、充分利用多核CPU性能，有效缩短大表查询的执行耗时。

语句改写示例

优化前原生 SQL

sql 复制代码

SELECT DISTINCT a, b FROM s1;

KES 内核自动改写后等效 SQL

sql 复制代码

SELECT a, b FROM s1 GROUP

本次语法改写完全兼容SQL标准，语义零偏差，业务侧无需改动任何代码，即可直接生效并获得明显性能提升。

第二层优化：结果集唯一场景下用 LIMIT 1 消除去重逻辑

KES优化器具备完善的常量推演与谓词传递分析能力，能够精准识别三类高频特殊场景：WHERE条件直接固定字段常量、内连接等值条件间接锁定字段、多重复合谓词推导固定字段值。一旦判定查询结果最多仅存在一条数据，系统会直接剔除DISTINCT、GROUP BY冗余去重逻辑，通过LIMIT 1提前终止查询，匹配到第一条有效数据后立即返回，省去全表扫描、排序、分组等无效操作。

典型应用场景与改写示例

场景 1：单表带固定常量条件

业务中根据唯一编号、固定状态查询数据，字段被WHERE条件直接锁定： 优化前 SQL

sql 复制代码

-- 条件固定字段，仍使用DISTINCT去重
SELECT DISTINCT a, b FROM s1 WHERE a = 1 AND b = 1;

KES 内核自动改写后 SQL

sql 复制代码

-- 剔除去重逻辑，使用LIMIT 1快速终止查询
SELECT a, b FROM s1 WHERE a = 1 AND b = 1 LIMIT 1;

场景 2：多表内连接 + 常量约束

多表关联查询时，通过关联条件与常量条件共同固定查询字段，是政务、业务系统高频场景： 优化前 SQL

sql 复制代码

-- 两表关联+常量条件，使用GROUP BY去重
SELECT s1.a, s2.b 
FROM s1 INNER JOIN s2 ON s1.a = s2.b AND s1.a = 5 
GROUP BY s1.a, s2.b;

KES 内核自动改写后 SQL

sql 复制代码

-- 关联+常量条件推导字段固定，改用LIMIT 1优化
SELECT s1.a, s2.b 
FROM s1 INNER JOIN s2 ON s1.a = s2.b AND s1.a = 5 
LIMIT 1;

在这类场景下，KES彻底打破了传统数据库全量遍历比对的低效模式，实现"匹配即返回"的高效查询逻辑，让多表关联常量查询的性能实现跨越式提升。

三、性能实测：优化效果量化对比

为客观验证KES针对DISTINCT语句的优化能力，我们搭建了统一的标准化测试环境，基于千万级数据量的s1测试表，分别对两类核心优化场景、多表关联复杂场景开展对比测试，测试结果完全可以对标生产环境真实使用效果。

测试场景 1：DISTINCT 转 GROUP BY（常规去重场景）

测试SQL：SELECT DISTINCT a, b FROM s1;
未开启优化：整体耗时464ms，执行链路包含全表扫描、全局排序、整体去重，CPU资源占用偏高。
KES优化后：自动转换为GROUP BY方式执行，耗时降至249ms，依托键值裁剪与并行查询能力，整体耗时下降近46%，资源消耗显著降低。

测试场景 2：LIMIT 1 替代去重（单表常量条件场景）

测试SQL：SELECT DISTINCT a, b FROM s1 WHERE a = 1 AND b = 1;
未开启优化：耗时30ms，需完成全表数据筛选、分组去重的完整执行流程。
KES优化后：替换为LIMIT 1查询逻辑，耗时仅0.03ms，彻底规避无效去重操作，性能提升接近千倍。

测试场景 3：多表关联常量条件场景

测试场景：双表内连接+常量约束分组查询
未开启优化：耗时12ms，需要完成双表筛选、数据关联、分组去重整套流程。
KES优化后：耗时仅0.08ms，匹配到第一条有效关联数据就直接返回，查询效率大幅提升。

从实测数据可以直观看到，KES的双层优化策略能够适配各类业务查询场景，尤其是结果集唯一的高频查询场景，优化效果最为突出，完全可以满足业务高并发、低延迟的运行诉求。

四、优化功能启用与配置说明

金仓KES的DISTINCT优化功能基于内核kdb_rbo逻辑优化插件实现，部署方式简单、场景适配灵活，支持参数动态启停，多数场景无需重启数据库，非常贴合生产环境的运维规范。

1. 启用逻辑优化插件

只需修改数据库主配置文件kingbase.conf，加载对应优化插件即可开启全套优化能力，具体配置参数如下：

sql 复制代码

# 开启逻辑优化插件，启用DISTINCT、count(distinct)等系列优化规则
shared_preload_libraries = 'kdb_rbo'

复制代码

配置修改完成后重启数据库，即可正常加载插件，启用全部逻辑优化规则。

2. 动态开关 DISTINCT 转 GROUP BY 功能

KES配套提供专属GUC参数，支持会话级、全局级两种优化切换模式，方便开发调试和业务灰度上线，对应的操作语句如下：

sql 复制代码

-- 会话内开启DISTINCT转GROUP BY优化（当前连接生效）
SET distinct_convert TO on;

-- 会话内关闭该优化
SET distinct_convert TO off;

-- 全局开启（需管理员权限，所有新连接生效）
ALTER SYSTEM SET distinct_convert TO on;
SELECT pg_reload_conf(); -- 重载配置，无需重启数据库

3. 补充说明

整套优化机制严格遵循SQL行业标准，改写前后查询结果完全一致，兼容性表现优异，能够无缝承接Oracle、MySQL迁移至金仓KES的存量业务系统。同时内核会自动完成语义校验，仅在逻辑完全等价的前提下执行SQL改写，从根源规避业务数据异常风险。

五、金仓数据库整体查询优化体系拓展

除了针对性的DISTINCT语法优化之外，金仓KES还搭建了逻辑层、物理层、自适应层三位一体的全链路查询优化体系，全方位整改各类低效SQL问题，为业务稳定高效运行提供坚实支撑。

逻辑层优化：内置上百条语义等价变换规则，可自动完成谓词下推、子查询展开、冗余语句合并等操作，智能重构各类低效SQL；
物理层优化：通过精细化数据统计与动态采样，精准核算执行计划成本，择优匹配最优索引、连接方式与排序策略；
自适应层优化：支持运行时动态调整执行方案，根据实时资源占用、数据量级波动自适应优化查询逻辑，有效规避数据倾斜、高并发带来的性能不稳定问题。

依托自研并行引擎、NUMA内存管理、智能索引推荐等核心能力，金仓KES已在政务、金融、能源、医疗等数百套政企核心系统中落地应用，有效解决高并发场景下的查询延迟难题，是数据库国产化替代的优质选择。

六、总结

DISTINCT去重查询效率低，是传统数据库长期存在的共性短板，市面上多数优化手段仅局限于优化去重算法本身。金仓KES跳出传统优化思维，依托内核语义推理和智能SQL改写能力，打造出「DISTINCT转GROUP BY」「LIMIT 1剔除冗余去重」两套优化方案，精准适配不同业务场景。能够在零代码改造、零业务风险的前提下，彻底解决海量数据场景下的去重查询卡顿问题。

当前政企数字化转型、数据库国产化替代进程持续推进，金仓数据库凭借扎实的内核性能、自研深度优化能力和完备的生态适配体系，不断攻克各类数据库性能痛点，为核心业务系统搭建安全、稳定、高效的数据底座。对于大量使用DISTINCT去重查询的高并发业务，KES的该项优化能力落地门槛低、收益高，可快速帮助业务实现性能升级。