为什么GROUP BY比DISTINCT快3倍？90%的程序员都踩过这个坑！

引言：去重操作，你真的用对了吗？

“为什么同样的去重需求，同事的代码运行如飞，你的却慢如蜗牛？”

一位开发者在处理百万级数据时，发现SELECT DISTINCT耗时高达10秒，而改用GROUP BY后仅需3秒——性能差距超过3倍！

90%的程序员误以为两者功能完全相同，但背后的机制天差地别。本文将彻底揭秘它们的核心区别，并教你如何避免性能陷阱！

一、功能解析：GROUP BY和DISTINCT的职责边界

1. DISTINCT：简单粗暴的去重工具

核心功能：对查询结果的所有列进行全局去重。

典型场景：

-- 查询所有不重复的城市  
SELECT DISTINCT city FROM users;  
-- 查询不重复的城市和性别组合  
SELECT DISTINCT city, gender FROM users;

本质：将结果集加载到临时表，排序后去除重复行。

2. GROUP BY：分组聚合的多面手

核心功能：按指定字段分组，通常结合聚合函数（如COUNT, SUM）使用。

典型场景：

-- 统计每个城市的用户数  
SELECT city, COUNT(*) FROM users GROUP BY city;  
-- 计算每个部门的平均薪资  
SELECT department, AVG(salary) FROM employees GROUP BY department;

隐藏技能：当不搭配聚合函数时，可实现类似DISTINCT的去重效果。

二、本质区别：为何GROUP BY能吊打DISTINCT？

1. 执行计划对比：临时表与索引的生死博弈

DISTINCT的执行流程（无索引时）：

-- EXPLAIN结果：Using temporary; Using filesort  
EXPLAIN SELECT DISTINCT city FROM users;

全表扫描：读取所有数据到内存或磁盘临时表。
排序去重：对临时表按所有字段排序，遍历去除重复行。
资源消耗：若数据量超过tmp_table_size，临时表写入磁盘，触发I/O风暴。

GROUP BY的执行流程（有索引时）：

-- 添加索引  
ALTER TABLE users ADD INDEX idx_city (city);  

-- EXPLAIN结果：Using index（无临时表，无排序）  
EXPLAIN SELECT city FROM users GROUP BY city;

索引扫描：直接遍历city字段的B+树索引（有序）。
跳跃去重：利用索引有序性，跳过重复值，无需全量排序。
零回表：若仅查询分组字段，直接从索引取数据，无需访问原表。

2. 性能差距的三大核心原因

原因1：索引利用率

GROUP BY可利用索引跳过排序和临时表，而DISTINCT即便有索引也可能触发全表扫描。

原因2：内存与磁盘的较量

DISTINCT的临时表默认使用磁盘存储（MyISAM引擎），GROUP BY优先使用内存（MEMORY引擎）。

原因3：隐式排序的代价

SELECT city FROM users GROUP BY city ORDER BY NULL; -- 性能再提升20%

DISTINCT必须全排序，而GROUP BY可通过ORDER BY NULL禁用排序：

3. 实测数据：千万级表性能对比

查询语句	无索引耗时	有索引耗时
`SELECT DISTINCT city FROM users`	12.3s	9.8s
`SELECT city FROM users GROUP BY city`	11.7s	2.1s

结论：

无索引时：两者性能接近，但GROUP BY略优（省去显式排序）。
有索引时：GROUP BY性能提升超过3倍！

三、避坑指南：这些场景GROUP BY反而更危险！

1. 分组字段无索引时

问题：GROUP BY同样需要全表扫描+临时表，性能与DISTINCT无异。

优化方案：

-- 为分组字段添加索引  
ALTER TABLE orders ADD INDEX idx_product (product_id);

2. 查询包含非分组字段

错误示例：

-- 查询结果不确定（MySQL可能随机返回user_id）  
SELECT city, user_id FROM users GROUP BY city;

正确写法：

SELECT city, MAX(user_id) FROM users GROUP BY city; -- 明确聚合规则

3. 分组的字段含复杂计算

错误示例：

-- 索引失效，触发全表扫描  
SELECT YEAR(create_time) FROM orders GROUP BY YEAR(create_time);

优化方案：

-- 新增冗余字段并添加索引  
ALTER TABLE orders ADD COLUMN create_year INT, ADD INDEX idx_year (create_year);  
UPDATE orders SET create_year = YEAR(create_time);

四、终极实战：亿级数据去重优化方案

1. 索引设计黄金法则

覆盖索引：确保查询字段全部包含在索引中。

-- 为city和gender创建联合索引  
ALTER TABLE users ADD INDEX idx_city_gender (city, gender);  
-- 以下查询直接走索引  
SELECT city, gender FROM users GROUP BY city, gender;

2. 参数调优：强制临时表驻留内存

-- 调整会话级内存参数（单位：字节）  
SET tmp_table_size = 256 * 1024 * 1024;  -- 256MB  
SET max_heap_table_size = 256 * 1024 * 1024;

3. 分布式方案：Elasticsearch预聚合

适用场景：实时统计海量数据的唯一值。

操作步骤：

GET /users/_search  
{  
  "size": 0,  
  "aggs": {  
    "unique_cities": {  
      "terms": { "field": "city.keyword", "size": 1000 }  
    }  
  }  
}