distinct和group by是sql中去重数据的两种方法。1. distinct简单直接，适合快速查看唯一值，但只能作用于所有指定列的组合且不能用于聚合函数；2. group by更灵活，能结合聚合函数进行复杂分析，并可通过having过滤分组数据；3. 无需聚合时优先选distinct，需统计或分组时用group by；4. 优化方面包括创建索引、避免select *、使用覆盖索引、优化查询语句并用explain分析计划；5. distinct还可用于组合去重和子查询，处理null值时默认视为相同，可通过case替换实现不同处理。
快速去重数据，DISTINCT关键字和分组函数是你的好帮手。DISTINCT简单直接，适合快速查看唯一值；分组函数则更灵活，能进行更复杂的去重操作。
DISTINCT和分组函数都能用于去除SQL查询结果中的重复数据。
DISTINCT关键字的用法和局限
DISTINCT关键字非常简单，直接放在SELECT语句中要查询的字段前面。例如，要从customers表中获取所有不同的城市，可以这样写：
SELECT DISTINCT city FROM customers;
这条语句会返回customers表中所有唯一的城市名称。
但是，DISTINCT也有一些局限性。它只能作用于SELECT语句中所有指定的列的组合。这意味着，如果SELECT语句中有多个列，DISTINCT会返回所有这些列的唯一组合，而不是单独每一列的唯一值。
例如，如果执行以下语句：
SELECT DISTINCT city, country FROM customers;
这条语句会返回customers表中所有唯一的城市和国家组合。如果同一个城市出现在不同的国家，或者同一个国家有不同的城市，这些组合都会被返回。
此外，DISTINCT不能用于聚合函数，比如COUNT、SUM、AVG等。如果需要对去重后的数据进行聚合操作，就需要使用分组函数。
分组函数GROUP BY的灵活应用
分组函数GROUP BY提供了更灵活的去重方式。它可以将数据按照指定的列进行分组，然后对每个分组进行聚合操作。
例如，要统计每个城市有多少个客户，可以这样写：
SELECT city, COUNT(*) FROM customers GROUP BY city;
这条语句会按照城市进行分组，然后统计每个城市中的客户数量。由于GROUP BY本身就具有去重的功能，所以每个城市只会出现一次。
GROUP BY还可以结合HAVING子句来过滤分组后的数据。例如，要找出客户数量超过10个的城市，可以这样写：
SELECT city, COUNT(*) FROM customers GROUP BY city HAVING COUNT(*) > 10;
这条语句会先按照城市进行分组，然后过滤掉客户数量小于等于10的城市。
GROUP BY的灵活性在于，它可以对多个列进行分组，并且可以结合各种聚合函数进行复杂的统计分析。
何时使用DISTINCT，何时使用GROUP BY？
选择DISTINCT还是GROUP BY，取决于具体的业务需求。
如果只是简单地获取唯一值，DISTINCT通常是更简单直接的选择。例如，要快速查看某个表中某个字段的所有不同值，使用DISTINCT就足够了。
如果需要对去重后的数据进行聚合操作，或者需要对多个列进行分组，GROUP BY则更加灵活。例如，要统计每个城市的用户数量，或者要找出某个类别下所有不同的产品型号，使用GROUP BY会更加方便。
实际上，在某些情况下，DISTINCT可以用GROUP BY来代替，反之亦然。例如，以下两条语句是等价的：
SELECT DISTINCT city FROM customers; SELECT city FROM customers GROUP BY city;
这两条语句都会返回customers表中所有唯一的城市名称。但是，从性能上来说，GROUP BY可能会比DISTINCT稍微慢一些，因为它需要进行分组操作。因此，在不需要聚合操作的情况下，优先选择DISTINCT。
如何优化DISTINCT和GROUP BY的性能？
DISTINCT和GROUP BY的性能可能会受到数据量和索引的影响。如果表中的数据量很大，或者没有合适的索引，查询速度可能会很慢。
以下是一些优化DISTINCT和GROUP BY性能的建议：
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创建索引： 在DISTINCT和GROUP BY语句中使用的列上创建索引可以显著提高查询速度。例如，如果在
customers表的city列上创建索引，可以加速以下查询：SELECT DISTINCT city FROM customers; SELECT city FROM customers GROUP BY city;
避免SELECT *： 尽量只选择需要的列，避免使用SELECT *。选择过多的列会增加数据传输量，降低查询速度。
使用覆盖索引： 覆盖索引是指索引包含了查询需要的所有列。如果查询只需要从索引中获取数据，而不需要访问表中的数据，可以显著提高查询速度。
优化查询语句： 尽量避免在WHERE子句中使用复杂的表达式或函数，这些操作可能会导致索引失效。
使用EXPLAIN分析查询计划： 使用EXPLAIN命令可以查看SQL查询的执行计划，从而了解查询的瓶颈所在。
DISTINCT在复杂SQL查询中的应用场景
除了简单的去重操作，DISTINCT还可以应用在更复杂的SQL查询中。例如，可以使用DISTINCT来获取某个表中所有不同的组合值。
假设有一个orders表，包含order_id、customer_id和product_id三个字段。要获取所有不同的客户和产品组合，可以这样写：
SELECT DISTINCT customer_id, product_id FROM orders;
这条语句会返回orders表中所有唯一的客户和产品组合。这可以用于分析哪些客户购买了哪些产品，或者找出最受欢迎的产品组合。
此外，DISTINCT还可以与子查询结合使用。例如，要找出所有购买了某个特定产品的客户，可以这样写：
SELECT DISTINCT customer_id FROM orders WHERE product_id = '特定产品ID';
这条语句会先从orders表中找出所有购买了特定产品的订单，然后使用DISTINCT去重，返回所有不同的客户ID。
DISTINCT与NULL值的处理
在SQL中，NULL值表示缺失或未知的数据。DISTINCT在处理NULL值时，会将所有NULL值视为相同的值。这意味着，如果某个列中包含多个NULL值，DISTINCT只会返回一个NULL值。
例如，如果customers表的city列中包含多个NULL值，执行以下语句：
SELECT DISTINCT city FROM customers;
这条语句只会返回一个NULL值。
如果需要将NULL值视为不同的值，可以使用一些技巧来处理。例如，可以使用CASE语句将NULL值替换为其他值：
SELECT DISTINCT CASE WHEN city IS NULL THEN '未知城市' ELSE city END FROM customers;
这条语句会将city列中的NULL值替换为'未知城市'，然后进行去重。这样，每个NULL值都会被视为不同的值。
