distinct 和 group by 在查询多列数据去重复时的区别在哪？

Distinct与Group By区别
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讨论了SQL中DISTINCT与GROUP BY的区别，DISTINCT用于去除查询结果中的重复行，而GROUP BY用于按指定列分组并通常配合聚合函数使用。

distinct 和 group by 在查询多列数据去重复时的区别在哪？ [问题点数：40分，结帖人luxer_1985]

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    • 楼主 发表于： 2012-09-03 10:30:50
    SQL code
    ?
    1
    2
    select  distinct  t.A1, t.A2, t.A3  from  t, p
    where  t.A4 = p.B1  and  p.B2 <>  '出口'  ;


    SQL code
    ?
    1
    2
    3
    select  t.A1, t.A2, t.A3  from  t, p
    where  t.A4 = p.B1  and  p.B2 <>  '出口' 
    group  by  t.A1, t.A2, t.A3 ;


    对查询结果去重复行，有什么区别？
    width="728" height="90" frameborder="0" marginwidth="0" marginheight="0" vspace="0" hspace="0" allowtransparency="true" scrolling="no" allowfullscreen="true" id="aswift_1" name="aswift_1" style="box-sizing: content-box; left: 0px; position: absolute; top: 0px;">
    • id="iframeu1636200_0" src="http://pos.baidu.com/kcam?rdid=1636200&dc=2&di=u1636200&dri=0&dis=0&dai=2&ps=1007x404&dcb=BAIDU_SSP_define&dtm=HTML_POST&dvi=0.0&dci=-1&dpt=none&tsr=0&tpr=1470382545707&ti=distinct%20%E5%92%8C%20group%20by%20%E5%9C%A8%E6%9F%A5%E8%AF%A2%E5%A4%9A%E5%88%97%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%8E%BB%E9%87%8D%E5%A4%8D%E6%97%B6%E7%9A%84%E5%8C%BA%E5%88%AB%E5%9C%A8%E5%93%AA%EF%BC%9F-优快云%E8%AE%BA%E5%9D%9B-youkuaiyun.com-%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E6%9C%80%E5%A4%A7%E7%9A%84I&ari=2&dbv=2&drs=3&pcs=1387x699&pss=1387x4840&cfv=0&cpl=4&chi=1&cce=true&cec=UTF-8&tlm=1470382545&rw=699&ltu=http%3A%2F%2Fbbs.youkuaiyun.com%2Ftopics%2F390198600&ltr=https%3A%2F%2Fwww.baidu.com%2Flink%3Furl%3DdphzhC8orJLpM0JiiTY-2nTFZ0KDggBEGZUOE0Q0QfcIu_byGQ5uaz7b9e0Lt32m%26wd%3D%26eqid%3D84ce43e1000438720000000557a44148&ecd=1&psr=1920x1080&par=1920x1040&pis=-1x-1&ccd=24&cja=false&cmi=6&col=zh-CN&cdo=-1&tcn=1470382546&qn=eea858c8595ea643&tt=1470382545689.46.342.344" width="200" height="22" align="center,center" vspace="0" hspace="0" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no" frameborder="0" allowtransparency="true" style="box-sizing: content-box; border-width: 0px; border-style: initial; vertical-align: bottom; margin: 0px;">
       
    • id="iframeu1636201_0" src="http://pos.baidu.com/kcam?rdid=1636201&dc=2&di=u1636201&dri=0&dis=0&dai=3&ps=1007x658&dcb=BAIDU_SSP_define&dtm=HTML_POST&dvi=0.0&dci=-1&dpt=none&tsr=0&tpr=1470382545707&ti=distinct%20%E5%92%8C%20group%20by%20%E5%9C%A8%E6%9F%A5%E8%AF%A2%E5%A4%9A%E5%88%97%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%8E%BB%E9%87%8D%E5%A4%8D%E6%97%B6%E7%9A%84%E5%8C%BA%E5%88%AB%E5%9C%A8%E5%93%AA%EF%BC%9F-优快云%E8%AE%BA%E5%9D%9B-youkuaiyun.com-%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E6%9C%80%E5%A4%A7%E7%9A%84I&ari=2&dbv=2&drs=3&pcs=1387x699&pss=1387x4840&cfv=0&cpl=4&chi=1&cce=true&cec=UTF-8&tlm=1470382545&rw=699&ltu=http%3A%2F%2Fbbs.youkuaiyun.com%2Ftopics%2F390198600&ltr=https%3A%2F%2Fwww.baidu.com%2Flink%3Furl%3DdphzhC8orJLpM0JiiTY-2nTFZ0KDggBEGZUOE0Q0QfcIu_byGQ5uaz7b9e0Lt32m%26wd%3D%26eqid%3D84ce43e1000438720000000557a44148&ecd=1&psr=1920x1080&par=1920x1040&pis=-1x-1&ccd=24&cja=false&cmi=6&col=zh-CN&cdo=-1&tcn=1470382546&qn=cb1035419e9a5a35&tt=1470382545689.77.348.350" width="200" height="22" align="center,center" vspace="0" hspace="0" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no" frameborder="0" allowtransparency="true" style="box-sizing: content-box; border-width: 0px; border-style: initial; vertical-align: bottom; margin: 0px;">
       
    • id="iframeu1636204_0" src="http://pos.baidu.com/kcam?rdid=1636204&dc=2&di=u1636204&dri=0&dis=0&dai=4&ps=1007x912&dcb=BAIDU_SSP_define&dtm=HTML_POST&dvi=0.0&dci=-1&dpt=none&tsr=0&tpr=1470382545707&ti=distinct%20%E5%92%8C%20group%20by%20%E5%9C%A8%E6%9F%A5%E8%AF%A2%E5%A4%9A%E5%88%97%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%8E%BB%E9%87%8D%E5%A4%8D%E6%97%B6%E7%9A%84%E5%8C%BA%E5%88%AB%E5%9C%A8%E5%93%AA%EF%BC%9F-优快云%E8%AE%BA%E5%9D%9B-youkuaiyun.com-%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E6%9C%80%E5%A4%A7%E7%9A%84I&ari=2&dbv=2&drs=3&pcs=1387x699&pss=1387x4840&cfv=0&cpl=4&chi=1&cce=true&cec=UTF-8&tlm=1470382545&rw=699&ltu=http%3A%2F%2Fbbs.youkuaiyun.com%2Ftopics%2F390198600&ltr=https%3A%2F%2Fwww.baidu.com%2Flink%3Furl%3DdphzhC8orJLpM0JiiTY-2nTFZ0KDggBEGZUOE0Q0QfcIu_byGQ5uaz7b9e0Lt32m%26wd%3D%26eqid%3D84ce43e1000438720000000557a44148&ecd=1&psr=1920x1080&par=1920x1040&pis=-1x-1&ccd=24&cja=false&cmi=6&col=zh-CN&cdo=-1&tcn=1470382546&qn=89894fde133ef2c9&tt=1470382545689.78.436.438" width="200" height="22" align="center,center" vspace="0" hspace="0" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no" frameborder="0" allowtransparency="true" style="box-sizing: content-box; border-width: 0px; border-style: initial; vertical-align: bottom; margin: 0px;">
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      回复次数：9
      #1 得分：10 回复于： 2012-09-03 10:39:27
      可能效率上有區別,哪個快,要具體測,測試過.在此處沒其他區別
      如果有計算匯總等聚合函數(sum,avg,max,min...)在內,則就有區別了,此時只能用group by
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      #2 得分：5 回复于： 2012-09-03 10:56:23
      distinct 会启动sql引擎

      distinct只是取得唯一列，group by 是分组，可以进行函数计算。

      数据量大的话，一般用分组。
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      #3 得分：0 回复于： 2012-09-03 10:56:51
      需要聚合运算采用group by。
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      #4 得分：0 回复于： 2012-09-03 10:59:35
      可满足的要求是不一样的
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      #5 得分：20 回复于： 2012-09-03 11:16:02
      distinct只是将重复的行从结果中出去； 
      group by是按指定的列分组，一般这时在select中会用到聚合函数。
      distinct是把不同的记录显示出来。 
      group by是在查询时先把纪录按照类别分出来再查询。
      group by 必须在查询结果中包含一个聚集函数，而distinct不用。

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      #6 得分：0 回复于： 2012-09-03 11:22:18
      引用 2 楼  的回复:
      distinct 会启动sql引擎

      distinct只是取得唯一列，group by 是分组，可以进行函数计算。

      数据量大的话，一般用分组。

      我需要的结果：唯一列是A1，但是原表中与之关联的A2、A3列的内容也要在查询结果中体现，比如
      A11，A21，A31
      A11，A22，A32
      A11，A21，A33
      ……
      而重复的（A11，A21，A31）行就被去掉了 


      主题中给出的两种方法都可以实现吗？


      为什么Group by也可以实现去重，它的功能不只是分组吗？
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      #7 得分：0 回复于： 2012-09-03 11:52:21
      需求中不用聚合函数 只要查出主键A1下的所有符合要求的行就行了 关键是由于联合查询，结果中可能有重复的
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      #8 得分：5 回复于： 2012-09-04 15:15:06
      引用 5 楼  的回复:
      distinct只是将重复的行从结果中出去； 
      group by是按指定的列分组，一般这时在select中会用到聚合函数。
      distinct是把不同的记录显示出来。 
      group by是在查询时先把纪录按照类别分出来再查询。
      group by 必须在查询结果中包含一个聚集函数，而distinct不用。

      正解！！
      对我有用[0]  丢个板砖[0]  引用 |  举报 |  管理
      #9 得分：0 回复于： 2012-09-04 15:38:44
      引用 6 楼  的回复:
      引用 2 楼  的回复:
      distinct 会启动sql引擎

      distinct只是取得唯一列，group by 是分组，可以进行函数计算。

      数据量大的话，一般用分组。

      我需要的结果：唯一列是A1，但是原表中与之关联的A2、A3列的内容也要在查询结果中体现，比如
      A11，A21，A31
      A11，A22，A32
      A11，A21，A33
      ……
      而重复的（A11，A21，A……

      你是按 a1,a2,a3分的组，相当于去重了，你要是 group by a1 ;  或者 group by a1,a2 ; 差别就出来了。
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      mysql select distinct 和 group by 哪个效率高
      ljh574649119的专栏
      03-13 629
      ‌。这是因为SELECT DISTINCT和GROUP BY都会进行分组操作，但GROUP BY可能会进行排序，触发，导致SQL执行效率低下‌12。
      MySQL中distinct及group by的一些用法
      chengxuyuanyonghu的专栏
      06-25 530
      CREATE TABLE `student` (                               `name` varchar(20) NOT NULL DEFAULT '',              `age` int(10) DEFAULT '0'                          ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=
      Mysql篇：MySQL distinct 与 group by 去重（where/having）
      m0_55721924的博客
      12-27 2669
      MySQL distinct 与 group by 去重（where/having）
      SQL中distinct vs group by使用
      fz13768884254的博客
      09-07 2131
      一  DISTINCT  在表中，可能会包含重复值。这并不成问题，如果你需要显示某个字段所有值（去重），这时可以考虑使用distinct来进行sql 去重操作。 关键词 DISTINCT 用于返回唯一不同的值(如果获取多列名称时，将不会起作用)。 语法： SELECT DISTINCT 列名称 FROM 表名称 使用 DISTINCT 关键词 如果要从 "Company" 列中选取...
      SQL中`DISTINCT`和`GROUP BY`在去重时有何本质区别？
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      11-18
      <think> 我们正在讨论SQL中`DISTINCT`和`GROUP BY`在去重时的区别。首先，我们需要明确两者的基本概念和用法。 ### 1. **`DISTINCT`关键字** - `DISTINCT`用于返回唯一不同的值，它作用于`SELECT`语句中指定的所有列。如果多个列，则这些列的组合值必须是唯一的。 - 示例：`SELECT DISTINCT col1, col2 FROM table;` 返回`col1`和`col2`组合唯一的所有行。 ### 2. **`GROUP BY`子句** - `GROUP BY`通常用于将结果集按一个或多个列进行分组，以便对每个组进行聚合计算（如`COUNT`, `SUM`, `AVG`等）。 - 当不使用聚合函数时，`GROUP BY`也可以用来去重，效果类似于`DISTINCT`。 - 示例：`SELECT col1, col2 FROM table GROUP BY col1, col2;` 同样会返回`col1`和`col2`组合唯一的所有行。 ### 3. **本质区别** 虽然两者都可以实现去重，但存在以下关键区别： #### a. **功能定位不同** - `DISTINCT`的唯一目的是去重，它不进行任何分组计算。 - `GROUP BY`的主要目的是分组聚合，去重只是其副作用。当需要同时去重并计算聚合值时，必须使用`GROUP BY`。 #### b. **与聚合函数的结合** - `DISTINCT`可以用于聚合函数内部，如`COUNT(DISTINCT column)`，表示只计算唯一值。 - `GROUP BY`则是与聚合函数配合使用，对每个分组进行聚合计算。例如： ```sql SELECT col1, COUNT(*) FROM table GROUP BY col1; -- 按col1分组，并计算每组的行数 ``` #### c. **执行顺序（在查询逻辑中的位置）** - `DISTINCT`是在结果集返回后，再去除重复行（但实际执行中数据库会优化）。 - `GROUP BY`在聚合操作之前进行分组，然后对每个组应用聚合函数。 #### d. **性能差异** - 在大多数数据库系统中，当仅需要去重时，`DISTINCT`和`GROUP BY`可能具有相似的执行计划，但具体优化取决于数据库引擎。 - 然而，当使用`GROUP BY`时，如果同时使用了聚合函数，则数据库可能会采用不同的优化策略（如哈希聚合或排序聚合）。 #### e. **结果集的含义** - `DISTINCT`返回的是所有列的组合的唯一值。 - `GROUP BY`返回的是分组列的唯一值，以及每个组的聚合值（如果有聚合函数）。如果没有聚合函数，那么它返回分组列的唯一组合，此时与`DISTINCT`效果相同，但注意，在没有聚合函数的情况下，`GROUP BY`的查询结果中非分组列的值可能是任意值（取决于数据库的默认行为，如MySQL在非严格模式下会返回组内第一行）。 ### 4. **示例对比** 假设有表`sales`： | product | category | amount | |---------|----------|--------| | A | X | 100 | | A | X | 100 | | B | Y | 200 | - **使用`DISTINCT`**: ```sql SELECT DISTINCT product, category FROM sales; ``` 结果： | product | category | |---------|----------| | A | X | | B | Y | - **使用`GROUP BY`（无聚合函数）**: ```sql SELECT product, category FROM sales GROUP BY product, category; ``` 结果同上（去重效果相同）。 - **使用`GROUP BY`进行聚合**: ```sql SELECT product, category, SUM(amount) FROM sales GROUP BY product, category; ``` 结果： | product | category | SUM(amount) | |---------|----------|-------------| | A | X | 200 | | B | Y | 200 | ### 5. **使用建议** - 如果只需要去重，而不需要聚合计算，推荐使用`DISTINCT`，因为它的语义更明确。 - 如果需要同时去重并计算聚合值，则必须使用`GROUP BY`。 - 注意，在`GROUP BY`中，非分组列如果出现在`SELECT`子句中，必须使用聚合函数，否则在严格模式下（如MySQL的`ONLY_FULL_GROUP_BY`）会报错。 ### 6. **总结** | 特性 | `DISTINCT` | `GROUP BY` | |---------------------|-------------------------------------|----------------------------------------| | **主要目的** | 去重 | 分组并聚合 | | **聚合函数** | 可内部使用（如`COUNT(DISTINCT x)`） | 必须配合使用（除非只选分组列） | | **结果列** | 所有列的组合唯一 | 分组列和聚合结果 | | **性能** | 简单去重时可能更直观 | 复杂分组聚合时更高效 | | **非分组列的处理** | 不涉及（所有列同等对待） | 必须聚合或只选分组列，否则可能报错 | 因此，虽然两者在去重效果上可能有重叠，但它们的核心功能和适用场景有本质区别。 ### 相关问题 1. 在什么情况下使用`GROUP BY`而不使用聚合函数是合理的？ 2. 如何优化包含`DISTINCT`或`GROUP BY`的复杂查询性能？ 3. 在多个表连接（JOIN）时，`DISTINCT`和`GROUP BY`的去重行为会有哪些变化？ 4. 不同数据库（如MySQL、PostgreSQL、SQL Server）对`DISTINCT`和`GROUP BY`的实现有哪些差异？ [^1]: 引用自SQL DISTINCT与GROUP BY对比分析 </think>### SQL中`DISTINCT`和`GROUP BY`在去重时的本质区别 #### 1. **核心功能定位不同** - **`DISTINCT`** 纯粹用于**结果集去重**，仅保留字段组合唯一的行。例如： ```sql SELECT DISTINCT department, job_title FROM employees; ``` 返回`(department, job_title)`的唯一组合，不涉及计算。 - **`GROUP BY`** 核心是**分组聚合**，去重是其副作用。必须配合聚合函数（如`COUNT()`, `SUM()`等）使用： ```sql SELECT department, job_title, COUNT(*) FROM employees GROUP BY department, job_title; -- 显式聚合计算 ``` #### 2. **执行机制差异** | 特性 | `DISTINCT` | `GROUP BY` | |---------------------|-------------------------------------|----------------------------------------| | **执行阶段** | 在结果集生成后去重 | 先分组再计算聚合结果 | | **资源消耗** | 通常需全量排序或哈希（大数据时较重）| 可通过分组键优化（如索引扫描） | | **优化空间** | 优化器选项较少 | 可结合`WHERE`、索引和分区优化性能 | | **结果含义** | 仅返回原始字段组合 | 返回分组键+聚合结果（如计数、求和） | #### 3. **语法强制性与灵活性** - **`DISTINCT`** 禁止与聚合函数混用（除非在聚合函数内部）： ❌ 错误写法： ```sql SELECT DISTINCT department, COUNT(*) FROM employees; -- 语法错误 ``` ✅ 正确用法： ```sql SELECT COUNT(DISTINCT department) FROM employees; -- 统计唯一部门数 ``` - **`GROUP BY`** 必须包含所有非聚合字段（严格模式如`ONLY_FULL_GROUP_BY`）： ❌ 错误写法： ```sql SELECT department, job_title, salary FROM employees GROUP BY department; -- job_title、salary未聚合或分组 ``` ✅ 正确用法： ```sql SELECT department, MAX(salary) FROM employees GROUP BY department; -- 非分组字段用聚合函数包裹 ``` #### 4. **性能对比（大数据场景）** - **`DISTINCT`** 适合简单去重，但需扫描全表并去重所有字段组合。例如： ```sql SELECT DISTINCT * FROM large_table; -- 性能风险高 ``` - **`GROUP BY`** 可通过分组键索引加速，且只需处理分组列： ```sql SELECT key_column, COUNT(*) FROM large_table GROUP BY key_column; -- 若key_column有索引则高效 ``` #### 5. **实际场景选择建议** | 场景 | 推荐方式 | 原因 | |-------------------------------|--------------------|----------------------------------------------------------------------| | 仅需唯一值组合 | `DISTINCT` | 语义清晰，代码简洁 | | 需同时展示聚合结果（如计数） | `GROUP BY` | 必须使用（`DISTINCT`无法返回聚合值） | | 去重大字段（如TEXT） | `GROUP BY` | 可避免大字段比较（仅按分组键操作） | | 部分数据库去重优化 | `GROUP BY` | 如MySQL中`GROUP BY`有时比`DISTINCT`更快[^1] | ### 总结 > - **`DISTINCT` = 纯去重工具**，简单场景直接使用 > - **`GROUP BY` = 分组计算引擎**，需聚合或优化性能时必选 > 两者均可实现去重，但本质是**单一去重** vs **分组聚合**的能力差异[^1]。 --- ### 相关问题 1. 在包含`JOIN`的多表查询中，`DISTINCT`和`GROUP BY`的去重行为有何不同？ 2. 如何通过索引优化`GROUP BY`在大数据表上的聚合性能？ 3. 不同数据库（如MySQL、PostgreSQL）对`DISTINCT`和`GROUP BY`的实现有哪些差异？ 4. 当查询中同时使用`DISTINCT`和`GROUP BY`时，执行顺序是怎样的？ [^1]: 引用自SQL DISTINCT与GROUP BY对比分析
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