通过索引优化、查询重构和表结构设计提升MySQL去重效率，减少数据扫描量并利用覆盖索引；2. 避免 SELECT *，优先使用 COUNT(DISTINCT) 或分步处理；3. 复杂场景下用临时表存储中间结果以提高性能；4. 选用 InnoDB 引擎，结合分区和预计算汇总降低单次负载。
在处理大量数据时，MySQL去重操作常常成为性能瓶颈。直接使用 DISTINCT 或 GROUP BY 虽然能实现去重，但在大数据量下效率较低。要提升去重效率，需结合索引优化、查询重构和表结构设计等手段。以下是几种实用的优化方法。
1. 合理使用索引加速去重
索引是提升去重速度最有效的方式之一。当对某字段或多个字段去重时，确保这些字段上有合适的索引。
• 为参与去重的字段创建联合索引，例如：CREATE INDEX idx_col ON table_name (col1, col2);
这样可让 GROUP BY 或 DISTINCT 利用索引扫描，避免全表扫描。
• 如果只查询部分字段，考虑使用覆盖索引，使查询只需访问索引即可完成，无需回表。
2. 避免不必要的字段查询
去重操作中，SELECT 的字段越多，数据传输和排序开销越大。
• 只选择真正需要的字段，减少 I/O 和内存使用。• 若仅需统计去重后的数量，使用 COUNT(DISTINCT col) 比先查出所有再计数更高效。
• 注意：COUNT(DISTINCT) 在大数据量下也可能慢，可考虑用临时表+GROUP BY 分步处理。
3. 使用临时表分步去重
对于复杂去重逻辑或多字段组合去重，一次性操作可能效率低下。
CREATE TEMPORARY TABLE tmp_distinct AS
SELECT col1, col2 FROM table_name GROUP BY col1, col2;
• 再基于临时表进行后续查询。临时表可加索引，且数据量小，处理更快。
• 注意设置合理的临时表大小参数（如 tmp_table_size），避免磁盘临时表。
4. 优化表结构与存储引擎
表的设计直接影响去重性能。
• 使用 InnoDB 引擎，支持行级锁和更好的并发性能。• 如果数据基本不变，可考虑定期预计算去重结果并存入汇总表。
• 对超大表，考虑分区（Partitioning），按时间或类别分区后，在子集内去重，减少单次处理量。
基本上就这些。关键在于减少扫描数据量、利用索引、分步处理和合理设计。去重不一定要靠单一 SQL 完成，拆解逻辑往往更高效。
