MySQL如何实现数据去重窗口函数与DISTINCT性能对比-mysql教程-PHP中文网

MySQL如何实现数据去重窗口函数与DISTINCT性能对比

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发布： 2025-06-24 19:22:04

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mysql实现数据去重主要有两种方式：一是利用distinct关键字，适用于简单去重场景但不够灵活；二是使用窗口函数，更灵活但可能影响性能。若需返回多字段且保证某字段唯一，推荐使用窗口函数row_number()进行去重；若仅需去除完全重复的记录，可选择distinct。测试显示，小数据量时distinct性能更优，而大数据量下窗口函数结合索引更具效率优势。此外，还可考虑临时表、存储过程或编程语言实现去重，具体应根据数据规模、去重逻辑、性能需求及技术栈综合选择，并通过创建索引、优化sql语句等方式提升去重性能。

MySQL如何实现数据去重窗口函数与DISTINCT性能对比

MySQL实现数据去重，主要有两种方式：一是利用DISTINCT关键字，简单粗暴但有时不够灵活；二是借助窗口函数，更强大但可能带来性能问题。选择哪种方式，取决于你的具体需求和数据规模。

解决方案

MySQL中数据去重，核心在于识别并处理重复的记录。DISTINCT和窗口函数是常用的两种策略，各有优劣。

DISTINCT去重：简单直接，但有局限

DISTINCT关键字是最直接的去重方法。例如，要从users表中去除重复的email地址，可以这样写：

SELECT DISTINCT email FROM users;

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这条语句会返回所有唯一的email地址。但是，如果需要返回其他字段，比如id和name，同时又要保证email唯一，DISTINCT就显得力不从心了。它要么返回所有字段的组合唯一，要么只能返回email字段，无法兼顾。

此外，DISTINCT在处理大数据量时，性能可能会受到影响，因为它需要扫描整个表并进行排序或哈希操作来识别重复项。

窗口函数去重：灵活强大，但需谨慎

窗口函数提供了一种更灵活的去重方式。我们可以使用ROW_NUMBER()函数为每一行分配一个序号，然后只保留序号为1的行。例如：

SELECT id, name, email
FROM (
    SELECT id, name, email, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY email ORDER BY id) as rn
    FROM users
) AS subquery
WHERE rn = 1;

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这个查询首先使用ROW_NUMBER()函数，按照email分组，并按照id排序，为每个email地址分配一个序号。然后，外层查询只选择序号为1的行，从而实现了email去重，同时保留了其他字段的信息。

窗口函数的优势在于可以灵活地控制去重逻辑，例如可以根据不同的排序规则选择保留哪一条记录。但是，窗口函数的性能也需要注意，尤其是在处理大数据量时，可能会消耗大量的内存和CPU资源。

窗口函数和DISTINCT的性能对比：实战分析

在实际应用中，窗口函数和DISTINCT的性能差异取决于多种因素，包括数据量、索引、硬件配置等。一般来说，对于小数据量，DISTINCT的性能可能更好，因为它更简单直接。但是，对于大数据量，窗口函数可能更有效率，因为它可以使用索引进行优化。

为了更直观地了解它们的性能差异，我们可以在一个包含大量重复数据的表中进行测试。首先，创建一个测试表：

CREATE TABLE test_duplicate (
    id INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,
    name VARCHAR(255),
    email VARCHAR(255)
);

-- 插入大量重复数据
INSERT INTO test_duplicate (name, email)
SELECT 'test', concat('test', i, '@example.com')
FROM (SELECT @i := @i + 1 as i FROM (SELECT 1 UNION SELECT 2 UNION SELECT 3 UNION SELECT 4 UNION SELECT 5 UNION SELECT 6 UNION SELECT 7 UNION SELECT 8 UNION SELECT 9 UNION SELECT 0) a,
     (SELECT 1 UNION SELECT 2 UNION SELECT 3 UNION SELECT 4 UNION SELECT 5 UNION SELECT 6 UNION SELECT 7 UNION SELECT 8 UNION SELECT 9 UNION SELECT 0) b,
     (SELECT @i := 0) init) numbers
WHERE i < 1000;

INSERT INTO test_duplicate (name, email) SELECT name, email FROM test_duplicate;
INSERT INTO test_duplicate (name, email) SELECT name, email FROM test_duplicate;
INSERT INTO test_duplicate (name, email) SELECT name, email FROM test_duplicate;

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然后，分别使用DISTINCT和窗口函数进行去重，并记录它们的执行时间：

-- DISTINCT
SELECT DISTINCT email FROM test_duplicate;

-- 窗口函数
SELECT email
FROM (
    SELECT email, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY email ORDER BY id) as rn
    FROM test_duplicate
) AS subquery
WHERE rn = 1;

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通过多次测试，可以比较它们的平均执行时间，从而得出结论。需要注意的是，测试结果可能会因环境而异，因此建议在自己的环境中进行测试。

如何选择合适的去重方式：综合考量

选择合适的去重方式，需要综合考虑以下几个因素：

数据量： 对于小数据量，DISTINCT可能更简单高效。对于大数据量，窗口函数可能更具优势。
去重逻辑： 如果只需要简单地去除重复项，DISTINCT即可满足需求。如果需要更复杂的去重逻辑，例如根据不同的排序规则选择保留哪一条记录，窗口函数更灵活。
性能： 在选择去重方式时，需要考虑其性能影响。可以通过测试来比较不同方式的执行时间，从而选择性能最佳的方案。
可维护性： 选择易于理解和维护的去重方式。DISTINCT更简单直观，窗口函数可能需要更多的SQL知识。