`DISTINCT` 操作的性能代价与替代优化方案 - 智猿学院-IT界的百科全书

DISTINCT：你是效率之敌，还是优化之友？ 🤔

各位观众老爷，晚上好！我是你们的老朋友，SQL界的花花公子，今天咱们来聊聊SQL查询中那个让人又爱又恨的家伙 —— DISTINCT。

你有没有遇到过这种情况：数据库里明明存了一堆重复的数据，你只想从中提取出独一无二的那部分，然后你就毫不犹豫地祭出了DISTINCT大法。结果呢？查询速度慢得像蜗牛爬，老板的脸色比锅底还黑，你恨不得找个地缝钻进去。

别慌！今天我就来扒一扒DISTINCT的底裤，看看它到底是个什么货色，以及如何才能在保证结果正确的前提下，让它跑得飞快！

`DISTINCT`：看似简单，实则暗藏杀机

DISTINCT，顾名思义，就是用来去除重复行的。它的语法非常简单：

SELECT DISTINCT column1, column2, ... FROM table_name;

简单粗暴，直击要害！但是，魔鬼往往就藏在细节里。 DISTINCT的背后，隐藏着大量的计算和比较操作。

举个栗子：

假设我们有一个orders表，记录了用户的订单信息，其中user_id字段可能会出现重复，因为一个用户可能下多个订单。

CREATE TABLE orders (
    order_id INT PRIMARY KEY,
    user_id INT,
    order_date DATE,
    amount DECIMAL(10, 2)
);

INSERT INTO orders (order_id, user_id, order_date, amount) VALUES
(1, 101, '2023-01-01', 100.00),
(2, 102, '2023-01-02', 200.00),
(3, 101, '2023-01-03', 150.00),
(4, 103, '2023-01-04', 300.00),
(5, 102, '2023-01-05', 250.00),
(6, 101, '2023-01-06', 120.00);

如果我们想查询有多少个不同的用户下了订单，我们可以使用DISTINCT：

SELECT DISTINCT user_id FROM orders;

这条SQL语句的执行过程大概是这样的：

扫描全表： 数据库会扫描orders表的所有行。
排序/哈希： 为了找出不同的user_id，数据库需要对user_id进行排序或者哈希。这可不是简单的比大小，而是要对所有数据进行处理。
去重： 排序/哈希之后，数据库就可以很容易地找出重复的user_id，然后将其去除。

看到这里，你是不是已经感觉到了DISTINCT的威力？它就像一个辛勤的园丁，把花园里的杂草一根根拔掉，只留下最美丽的花朵。但是，如果花园太大，杂草太多，园丁也会累死的！

`DISTINCT`的性能瓶颈：规模越大，痛苦越多

DISTINCT的性能瓶颈主要体现在以下几个方面：

全表扫描： DISTINCT通常需要扫描整个表，这在数据量大的情况下会非常耗时。
排序/哈希： 排序/哈希操作需要大量的CPU和内存资源，尤其是在DISTINCT多个字段的时候。
临时表： 为了存储去重后的结果，数据库可能需要创建临时表，这会增加额外的IO开销。

简单来说，数据量越大，DISTINCT的性能就越差。就像你让一个小学生去解高等数学题，他能解出来吗？恐怕只能抓耳挠腮，一脸懵逼吧！

为了更直观地说明问题，我们来看一个表格：

数据量 (行数)	`DISTINCT user_id` 执行时间 (秒)
1,000	0.01
10,000	0.1
100,000	1
1,000,000	10
10,000,000	100+

（以上数据仅为示例，实际执行时间会受到硬件配置、数据库版本、索引等因素的影响）

从表格中可以看出，随着数据量的增加，DISTINCT的执行时间呈指数级增长。这意味着，如果你的数据量足够大，DISTINCT可能会成为你SQL查询的性能瓶颈。

`DISTINCT`的替代方案：条条大路通罗马

既然DISTINCT这么慢，难道我们就只能眼睁睁地看着它拖慢我们的查询速度吗？当然不是！兵来将挡，水来土掩，SQL优化也有很多技巧可以用来替代DISTINCT。

下面，我就给大家介绍几种常用的DISTINCT替代方案：

1. `GROUP BY`：化繁为简，变排序为分组

GROUP BY 可以将数据按照指定的字段进行分组，然后对每个分组进行聚合操作。它的语法如下：

SELECT column1, column2, ... FROM table_name GROUP BY column1, column2, ...;

GROUP BY 也可以实现去重的效果，而且通常比DISTINCT更高效。为什么呢？因为GROUP BY只需要对分组后的数据进行聚合操作，而不需要对所有数据进行排序/哈希。

例如，我们可以使用GROUP BY来查询有多少个不同的用户下了订单：

SELECT user_id FROM orders GROUP BY user_id;

这条SQL语句的执行过程大概是这样的：

扫描全表： 数据库会扫描orders表的所有行。
分组： 数据库会按照user_id字段将数据进行分组。
输出： 数据库会输出每个分组的user_id。

可以看到，GROUP BY避免了排序/哈希操作，从而提高了查询效率。就像你把一堆苹果按照颜色进行分类，然后再从每种颜色的苹果中挑一个出来，这样是不是比直接从所有苹果中挑出不同的苹果要快得多？

2. `EXISTS`/`NOT EXISTS`：有的放矢，避免全表扫描

EXISTS和NOT EXISTS用于判断子查询是否返回结果。它们的语法如下：

SELECT column1, column2, ... FROM table_name WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM another_table WHERE condition);

SELECT column1, column2, ... FROM table_name WHERE NOT EXISTS (SELECT 1 FROM another_table WHERE condition);

EXISTS/NOT EXISTS可以避免全表扫描，从而提高查询效率。它们的工作原理是：只要子查询返回了结果，EXISTS就返回TRUE，否则返回FALSE。 NOT EXISTS则相反。

举个栗子，假设我们有一个users表，记录了所有用户的信息，我们想查询在orders表中下了订单的用户信息。我们可以使用EXISTS：

SELECT * FROM users WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM orders WHERE orders.user_id = users.user_id);

这条SQL语句的执行过程大概是这样的：

扫描users表： 数据库会扫描users表的每一行。
执行子查询： 对于users表的每一行，数据库会执行子查询，判断是否存在orders表中user_id与当前users表中user_id相同的记录。
输出： 如果子查询返回了结果，则输出当前users表的记录。

可以看到，EXISTS避免了全表扫描orders表，只需要扫描users表即可，从而提高了查询效率。就像你找一个特定的人，你不需要把全世界的人都找一遍，只需要在可能存在这个人的地方找就行了。

3. `ROW_NUMBER()`：窗口函数，灵活去重

ROW_NUMBER()是一个窗口函数，可以为结果集中的每一行分配一个唯一的序号。它的语法如下：

SELECT column1, column2, ..., ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY column1, column2, ... ORDER BY column3) AS row_num FROM table_name;

ROW_NUMBER()可以结合PARTITION BY子句来实现分组去重的效果。它的工作原理是： PARTITION BY子句将结果集按照指定的字段进行分组，ROW_NUMBER()函数为每个分组中的每一行分配一个唯一的序号。然后，我们可以通过筛选row_num = 1的行来达到去重的目的。

例如，我们可以使用ROW_NUMBER()来查询每个用户下的第一笔订单信息：

SELECT * FROM (
    SELECT
        order_id,
        user_id,
        order_date,
        amount,
        ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY order_date) AS row_num
    FROM
        orders
) AS subquery
WHERE
    row_num = 1;

这条SQL语句的执行过程大概是这样的：

执行子查询： 数据库会执行子查询，为orders表的每一行分配一个唯一的序号，按照user_id分组，按照order_date排序。
筛选结果： 数据库会筛选row_num = 1的行，即每个用户下的第一笔订单信息。

ROW_NUMBER()的优点在于其灵活性，可以根据不同的需求进行分组和排序，从而实现不同的去重效果。就像你玩积木，你可以根据自己的想象力，搭建出各种各样的模型。

4. 索引优化：磨刀不误砍柴工

索引是提高查询效率的利器。如果你的DISTINCT查询涉及到大量的字段，可以考虑在这些字段上创建索引。

索引可以帮助数据库快速定位到需要的数据，从而避免全表扫描。就像你查字典，如果你知道要查的字是什么，你可以直接翻到对应的页码，而不需要从第一页开始一页一页地翻。

但是，索引也不是万能的。过多的索引会增加数据库的维护成本，并且在更新数据的时候会降低性能。因此，在创建索引的时候需要权衡利弊，选择合适的索引策略。

5. 物化视图：预先计算，事半功倍

物化视图是一种特殊的视图，它会将查询结果预先计算并存储起来。当查询需要用到物化视图中的数据时，数据库可以直接从物化视图中读取，而不需要重新计算。

物化视图可以大大提高查询效率，尤其是在查询涉及到复杂的计算或者聚合操作的时候。就像你提前把饭做好了，等你饿的时候就可以直接吃了，而不需要从零开始做饭。

但是，物化视图需要定期刷新，以保证数据的准确性。并且，物化视图会占用额外的存储空间。因此，在使用物化视图的时候需要权衡利弊，选择合适的刷新策略。

总结：选择最合适的武器

DISTINCT是一个强大的工具，但它并不是万能的。在使用DISTINCT的时候，我们需要根据实际情况选择最合适的替代方案。

方案	优点	缺点	适用场景
`GROUP BY`	通常比`DISTINCT`更高效，避免排序/哈希操作。	需要对分组后的数据进行聚合操作。	只需要去重，不需要其他操作。
`EXISTS`/`NOT EXISTS`	避免全表扫描，提高查询效率。	需要执行子查询。	需要判断是否存在满足条件的记录。
`ROW_NUMBER()`	灵活性高，可以根据不同的需求进行分组和排序，从而实现不同的去重效果。	语法相对复杂。	需要根据不同的需求进行分组和排序。
索引优化	提高查询效率，避免全表扫描。	增加数据库的维护成本，更新数据的时候会降低性能。	查询涉及到大量的字段，并且这些字段经常被用于查询条件。
物化视图	大大提高查询效率，尤其是在查询涉及到复杂的计算或者聚合操作的时候。	需要定期刷新，以保证数据的准确性，占用额外的存储空间。	查询涉及到复杂的计算或者聚合操作，并且查询结果需要经常被用到。

记住，没有最好的方案，只有最合适的方案。就像武侠小说里的高手，他们会根据不同的对手选择不同的武器，才能战无不胜，攻无不克。

好了，今天的分享就到这里。希望大家能够掌握这些DISTINCT的替代方案，让你的SQL查询跑得更快，让你的老板对你刮目相看！谢谢大家！ 😊

DISTINCT：你是效率之敌，还是优化之友？ 🤔

DISTINCT：看似简单，实则暗藏杀机

DISTINCT的性能瓶颈：规模越大，痛苦越多

DISTINCT的替代方案：条条大路通罗马

1. GROUP BY：化繁为简，变排序为分组

2. EXISTS/NOT EXISTS：有的放矢，避免全表扫描

3. ROW_NUMBER()：窗口函数，灵活去重

4. 索引优化：磨刀不误砍柴工

5. 物化视图：预先计算，事半功倍

总结：选择最合适的武器

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`DISTINCT`：看似简单，实则暗藏杀机

`DISTINCT`的性能瓶颈：规模越大，痛苦越多

`DISTINCT`的替代方案：条条大路通罗马

1. `GROUP BY`：化繁为简，变排序为分组

2. `EXISTS`/`NOT EXISTS`：有的放矢，避免全表扫描

3. `ROW_NUMBER()`：窗口函数，灵活去重

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