使用索引、近似计数、预计算、分区和物化视图可优化COUNT DISTINCT性能,其在MySQL中较慢,PostgreSQL、SQL Server和Oracle支持更多优化;与GROUP BY相比,COUNT DISTINCT仅统计唯一值数量,更简洁高效。

SQL COUNT DISTINCT 用于统计某一列中不同值的数量,简单来说,就是去重计数。它能帮你快速了解数据集中唯一值的数量,例如,统计有多少不同的客户购买了商品,或者有多少不同的城市有销售记录。
直接使用
COUNT(DISTINCT column_name)
customers
SELECT COUNT(DISTINCT city) FROM customers;
COUNT DISTINCT 在大数据集上可能会比较慢,尤其是当去重的列没有索引时。优化方法有很多,取决于具体的数据库和数据量。
索引优化: 确保
DISTINCT
CREATE INDEX idx_city ON customers(city);
近似计数: 对于非常大的数据集,可以考虑使用近似计数算法,例如 HyperLogLog。这种算法牺牲一定的精度,换取更快的速度。不同的数据库可能有不同的实现。例如,在 Google BigQuery 中,可以使用
APPROX_COUNT_DISTINCT(city)
预计算: 如果
DISTINCT
数据分区: 如果表非常大,可以考虑对表进行分区。这样,COUNT DISTINCT 只需要在部分分区上执行,从而减少计算量。
使用物化视图: 某些数据库支持物化视图,可以预先计算 COUNT DISTINCT 的结果并存储起来,查询时直接读取物化视图,提高查询速度。
虽然 COUNT DISTINCT 的基本语法相同,但在不同的数据库中,其实现和性能可能会有所不同。
MySQL: MySQL 的 COUNT DISTINCT 性能相对较差,尤其是在大数据集上。建议使用索引优化或近似计数算法。
本文档主要讲述的是Fortran基本用法小结;希望能够给学过C但没有接触过Fortran的同学带去一些帮助。Fortran是一种编程语言。它是世界上最早出现的计算机高级程序设计语言,广泛应用于科学和工程计算领域。FORTRAN语言以其特有的功能在数值、科学和工程计算领域发挥着重要作用。Fortran奠定了高级语言发展的基础。现在Fortran在科研和机械方面应用很广。希望本文档会给有需要的朋友带来帮助;感兴趣的朋友可以过来看看
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PostgreSQL: PostgreSQL 的 COUNT DISTINCT 性能较好,并且支持多种优化技术,例如索引和并行计算。
SQL Server: SQL Server 的 COUNT DISTINCT 性能也不错,并且支持近似计数算法。
Oracle: Oracle 的 COUNT DISTINCT 性能较好,并且支持物化视图和分区等优化技术。
需要注意的是,不同数据库的近似计数算法的精度和性能可能会有所不同,需要根据实际情况进行选择。另外,不同数据库的索引类型和优化策略也可能会有所不同,需要根据具体的数据库文档进行配置。
COUNT DISTINCT 和 GROUP BY 都可以用于去重计数,但它们的用途略有不同。
COUNT DISTINCT: 用于统计某一列中不同值的数量。例如,
SELECT COUNT(DISTINCT city) FROM customers;
customers
GROUP BY: 用于将数据分组,并对每个分组进行聚合计算。例如,
SELECT city, COUNT(*) FROM customers GROUP BY city;
customers
COUNT DISTINCT 只能统计不同值的数量,而 GROUP BY 可以统计每个分组的数量,并且可以进行其他的聚合计算,例如求和、平均值等。如果只需要统计不同值的数量,建议使用 COUNT DISTINCT,因为它更简洁高效。如果需要对每个分组进行聚合计算,则需要使用 GROUP BY。需要注意的是,GROUP BY 通常需要配合聚合函数使用,例如 COUNT、SUM、AVG 等。
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