在 SQL 查询优化中，GROUP BY 和 DISTINCT 都用于去重数据，但它们的用途和执行方式存在显著差异。理解两者的区别以及如何选择最优方案，对提高查询性能至关重要。
GROUP BY 与 DISTINCT 的核心区别
语义上的区别
DISTINCT 关键字的主要作用是去除查询结果中的重复行，而 GROUP BY 则用于对数据进行分组，并可以配合聚合函数进行计算。
例如，在 DISTINCT 语句中，查询会返回唯一的列值组合：
SELECT DISTINCT category FROM products;
这将返回 products 表中 category 列的唯一值，不进行额外计算。
而 GROUP BY 允许对分组后的数据进行聚合操作：
SELECT category, COUNT(*) FROM products GROUP BY category;
这不仅按 category 进行分组，还计算了每个类别的数量。
执行方式的区别
DISTINCT 直接对查询结果进行去重，通常依赖于 排序 或 哈希去重。
GROUP BY 先对数据进行分组，然后对每个组执行相应的操作，通常涉及 排序 或 哈希分桶。
尽管二者在某些情况下都可以实现相同的查询效果，但 GROUP BY 的计算能力更强，可以结合 SUM()、AVG()、COUNT() 等聚合函数，而 DISTINCT 只是单纯地消除重复数据。
性能对比与优化策略
DISTINCT 的性能特点
DISTINCT 的查询通常涉及 排序操作（ORDER BY） 或 哈希表去重，具体方式取决于数据库优化器的选择。如果查询的数据量较小，DISTINCT 通常比 GROUP BY 更快。
示例：
SELECT DISTINCT category FROM products;
执行流程：
- 扫描 products 表并提取 category 列。
- 进行排序或使用哈希表去重。
- 返回唯一的 category 结果集。
优化建议：
- 如果数据较小，数据库可能会选择 排序去重（Sort Deduplication）。
- 如果数据较大，数据库可能会选择 哈希去重（Hash Deduplication）。
- 可以使用索引优化，如 CREATE INDEX idx_category ON products(category);，加快去重查询。
GROUP BY 的性能特点
GROUP BY 先进行数据分组，再执行聚合计算，因此通常需要更多的 CPU 和内存资源。如果只是进行简单的去重操作，GROUP BY 的性能可能不如 DISTINCT。
示例：
SELECT category FROM products GROUP BY category;
执行流程：
- 扫描 products 表并提取 category 列。
- 对 category 进行分组。
- 返回唯一的 category 结果集。
在此场景下，它的执行方式与 DISTINCT 非常相似，但由于涉及分组，GROUP BY 可能会触发排序或哈希分桶操作。
优化建议：
- GROUP BY 适用于 数据聚合（如 COUNT(*)、SUM()）。
- 如果 GROUP BY 影响查询性能，可以 增加索引 或 使用预计算表 来提高速度。
- 现代数据库优化器通常会自动优化 GROUP BY 语句，使其与 DISTINCT 具有相似的性能。
何时选择 GROUP BY，何时选择 DISTINCT？
使用 DISTINCT 的情况：
仅仅需要消除重复数据，而不进行进一步计算。
查询的数据量较小，去重操作相对简单。
示例：
SELECT DISTINCT city FROM customers;
如果 customers 表很小，DISTINCT 的执行速度会更快。
使用 GROUP BY 的情况：
需要对数据进行分组，并结合聚合函数进行计算。
需要对结果进行排序，并进行更复杂的数据处理。
示例：
SELECT city, COUNT(*) FROM customers GROUP BY city;
在此情况下，GROUP BY 提供了 COUNT(*) 计算功能，而 DISTINCT 无法做到。
总结
如果仅需要去重数据，DISTINCT 通常比 GROUP BY 更高效。如果需要进行聚合计算，GROUP BY 是唯一的选择。在大数据量查询中，数据库可能会优化 DISTINCT 和 GROUP BY 使其执行方式接近，但 GROUP BY 仍可能带来额外的计算开销。索引优化 是提升 DISTINCT 和 GROUP BY 查询性能的关键。
通过理解 GROUP BY 和 DISTINCT 的不同特点，可以在实际开发中选择最合适的 SQL 语句，以优化数据库查询性能。