不管是加不加索引 group by 都比 distinct 快。因此使用的时候建议选 group by。 默认情况下,distinct会被hive翻译成一个全局唯一reduce任务来做去重操作,因而并行度为1。而group by则会被hive翻译成分组聚合运算,会有多个reduce任务并行处理,每个reduce对收到的一部分数据组,进行每组聚合(去重) 通过上述两个实验,...
distinct简单来说就是用来去重的,而group by的设计目的则是用来聚合统计的,两者在能够实现的功能上有些相同之处,但应该仔细区分,因为用错场景的话,效率相差可以倍计。 单纯的去重操作使用distinct,速度是快于group by的。 distinct distinct支持单列、多列的去重方式。 单列去重的方式简明易懂,即相同值只保留1个。
distinct效率高于group by。原因是distinct 和group by都会进行分组操作,但group by在Mysql8.0之前会进行隐式排序,导致触发filesort,sql执行效率低下。 但从Mysql8.0开始,Mysql就删除了隐式排序,所以,此时在语义相同,无索引的情况下,group by和distinct的执行效率也是近乎等价的。 推荐group by的原因 group by语义更为...
在语义相同,无索引的情况下:distinct效率高于group by。原因是distinct 和 group by都会进行分组操作,但group by可能会进行排序,触发filesort,导致sql执行效率低下。 基于这个结论,你可能会问: 为什么在语义相同,有索引的情况下,group by和distinct效率相同? 在什么情况下,group by会进行排序操作? 带着这两个问题找...
下面是对Id去重,Id基本唯一,80万条中没有重复的。可以看到,Group By更快。 综上所述,其他条件一定时,数据重复项越多,distinct效率越高,反之,数据越唯一,group by效率越高。(测试用例较少,时间差距其实不明显,受电脑影响,数据有时不准。所以具体数据具体试验,不要盲目使用,人云亦云。) ...
数据量大小:在数据库中,有时DISTINCT可能更高效,因为它更简单,没有聚合函数。而当涉及到数据分组和聚合时,GROUP BY就显得尤为重要。 索引的使用:如果表中存在适当的索引,使用DISTINCT时,MySQL可以更高效地利用索引来消除重复行。相反,GROUP BY在没有索引的情况下可能会全表扫描。
总结来说，对于重复量高的数据，DISTINCT可能提供更好的查询效率，而重复量低时，GROUP BY更为推荐。在实际应用中，要根据数据的特性来选择合适的去重方法。学习更深入的数据库知识，例如Java基础课程，可以帮助你更好地理解和优化查询性能。相关学习资源如下：Java基础教程：Java300集课程 - 从入门到精通 ...
即您GROUP BY没有利用任何组成员，而只是利用了他们的键。DISTINCT明确说明这一点，因此您可以使用稍微...
而group by则可以提高43倍。尽管group by在加了索引后仍然比distinct快，但根据具体情况，group by的整体性能通常优于distinct。基于上述分析，建议在需要对数据进行分组和统计时，优先选择group by，因为它可以更好地满足数据聚合的需求，并且在大多数情况下能够提供更好的性能。
在仅需要去除重复数据而不涉及聚合计算的场景中,DISTINCT通常比GROUP BY更高效。因为DISTINCT直接针对去重进行优化,而GROUP BY虽然也能实现相同的效果,但背后涉及更复杂的分组和排序机制,尤其是在处理大数据集时,这种差异尤为明显。 2. 聚合计算场景 当查询涉及聚合函数时,GROUP BY则是不可或缺的工具。此时,DISTINCT无...