MySQL 中的 distinct 和 group by 哪个效率更高
先说大致的结论(完整结论在文末):
在语义相同,有索引的情况下:group by和distinct都能使用索引,效率相同。
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?
带着这两个问题找答案。接下来,我们先来看一下distinct和group by的基础使用。另外,如果你近期准备面试跳槽,建议在Java面试库小程序在线刷题,涵盖 2000+ 道 Java、MySQL 面试题,几乎覆盖了所有主流技术面试题。
distinct的使用
distinct用法
SELECT DISTINCT columns FROM table_name WHERE where_conditions;例如:
mysql> select distinct age from student;+------+| age |+------+| 10 || 12 || 11 || NULL |+------+4 rows in set (0.01 sec)DISTINCT 关键词用于返回唯一不同的值。放在查询语句中的第一个字段前使用,且作用于主句所有列。
如果列具有NULL值,并且对该列使用DISTINCT子句,MySQL将保留一个NULL值,并删除其它的NULL值,因为DISTINCT子句将所有NULL值视为相同的值。
distinct多列去重
distinct多列的去重,则是根据指定的去重的列信息来进行,即只有所有指定的列信息都相同,才会被认为是重复的信息。
SELECT DISTINCT column1,column2 FROM table_name WHERE where_conditions;
mysql> select distinct sex,age from student;
+--------+------+
| sex | age |
+--------+------+
| male | 10 |
| female | 12 |
| male | 11 |
| male | NULL |
| female | 11 |
+--------+------+
5 rows in set (0.02 sec)
group by的使用
对于基础去重来说,group by的使用和distinct类似:
单列去重
语法:
SELECT columns FROM table_name WHERE where_conditions GROUP BY columns;
执行:
mysql> select age from student group by age;
+------+
| age |
+------+
| 10 |
| 12 |
| 11 |
| NULL |
+------+
4 rows in set (0.02 sec)
多列去重
语法:
SELECT columns FROM table_name WHERE where_conditions GROUP BY columns;执行:
mysql> select sex,age from student group by sex,age;+--------+------+| sex | age |+--------+------+| male | 10 || female | 12 || male | 11 || male | NULL || female | 11 |+--------+------+5 rows in set (0.03 sec)区别示例
两者的语法区别在于,group by可以进行单列去重,group by的原理是先对结果进行分组排序,然后返回每组中的第一条数据。且是根据group by的后接字段进行去重的。
例如:
mysql> select sex,age from student group by sex;+--------+-----+| sex | age |+--------+-----+| male | 10 || female | 12 |+--------+-----+2 rows in set (0.03 sec)distinct和group by原理
在大多数例子中,DISTINCT可以被看作是特殊的GROUP BY,它们的实现都基于分组操作,且都可以通过松散索引扫描、紧凑索引扫描(关于索引扫描的内容会在其他文章中详细介绍,就不在此细致介绍了)来实现。
另外,如果你近期准备面试跳槽,建议在Java面试库小程序在线刷题,涵盖 2000+ 道 Java、MySQL 面试题,几乎覆盖了所有主流技术面试题。
DISTINCT和GROUP BY都是可以使用索引进行扫描搜索的。例如以下两条sql(只单单看表格最后extra的内容),我们对这两条sql进行分析,可以看到,在extra中,这两条sql都使用了紧凑索引扫描Using index for group-by。
所以,在一般情况下,对于相同语义的DISTINCT和GROUP BY语句,我们可以对其使用相同的索引优化手段来进行优化。
mysql> explain select int1_index from test_distinct_groupby group by int1_index;+----+-------------+-----------------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+--------------------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |+----+-------------+-----------------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+--------------------------+| 1 | SIMPLE | test_distinct_groupby | NULL | range | index_1 | index_1 | 5 | NULL | 955 | 100.00 | Using index for group-by |+----+-------------+-----------------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+--------------------------+1 row in set (0.05 sec)mysql> explain select distinct int1_index from test_distinct_groupby;+----+-------------+-----------------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+--------------------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |+----+-------------+-----------------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+--------------------------+| 1 | SIMPLE | test_distinct_groupby | NULL | range | index_1 | index_1 | 5 | NULL | 955 | 100.00 | Using index for group-by |+----+-------------+-----------------------+------------+-------+---------------+---------+---------+------+------+----------+--------------------------+1 row in set (0.05 sec)但对于GROUP BY来说,在MYSQL8.0之前,GROUP Y默认会依据字段进行隐式排序。
可以看到,下面这条sql语句在使用了临时表的同时,还进行了filesort。
mysql> explain select int6_bigger_random from test_distinct_groupby GROUP BY int6_bigger_random;+----+-------------+-----------------------+------------+------+---------------+------+---------+------+-------+----------+---------------------------------+| id | select_type | table | partitions | type | possible_keys | key | key_len | ref | rows | filtered | Extra |+----+-------------+-----------------------+------------+------+---------------+------+---------+------+-------+----------+---------------------------------+| 1 | SIMPLE | test_distinct_groupby | NULL | ALL | NULL | NULL | NULL | NULL | 97402 | 100.00 | Using temporary; Using filesort |+----+-------------+-----------------------+------------+------+---------------+------+---------+------+-------+----------+---------------------------------+1 row in set (0.04 sec)隐式排序
对于隐式排序,我们可以参考Mysql官方的解释:
https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/order-by-optimization.html
GROUP BY implicitly sorts by default (that is, in the absence of ASC or DESC designators for GROUP BY columns). However, relying on implicit GROUP BY sorting (that is, sorting in the absence of ASC or DESC designators) or explicit sorting for GROUP BY (that is, by using explicit ASC or DESC designators for GROUP BY columns) is deprecated. To produce a given sort order, provide an ORDER BY clause.
大致解释一下:
GROUP BY 默认隐式排序(指在 GROUP BY 列没有 ASC 或 DESC 指示符的情况下也会进行排序)。然而,GROUP BY进行显式或隐式排序已经过时(deprecated)了,要生成给定的排序顺序,请提供 ORDER BY 子句。
所以,在Mysql8.0之前,Group by会默认根据作用字段(Group by的后接字段)对结果进行排序。在能利用索引的情况下,Group by不需要额外进行排序操作;但当无法利用索引排序时,Mysql优化器就不得不选择通过使用临时表然后再排序的方式来实现GROUP BY了。
且当结果集的大小超出系统设置临时表大小时,Mysql会将临时表数据copy到磁盘上面再进行操作,语句的执行效率会变得极低。这也是Mysql选择将此操作(隐式排序)弃用的原因。
另外,如果你近期准备面试跳槽,建议在Java面试库小程序在线刷题,涵盖 2000+ 道 Java、MySQL 面试题,几乎覆盖了所有主流技术面试题。
基于上述原因,Mysql在8.0时,对此进行了优化更新:
https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/order-by-optimization.html
Previously (MySQL 5.7 and lower), GROUP BY sorted implicitly under certain conditions. In MySQL 8.0, that no longer occurs, so specifying ORDER BY NULL at the end to suppress implicit sorting (as was done previously) is no longer necessary. However, query results may differ from previous MySQL versions. To produce a given sort order, provide an ORDER BY clause.
大致解释一下:
从前(Mysql5.7版本之前),Group by会根据确定的条件进行隐式排序。在mysql 8.0中,已经移除了这个功能,所以不再需要通过添加order by null 来禁止隐式排序了,但是,查询结果可能与以前的 MySQL 版本不同。要生成给定顺序的结果,请按通过ORDER BY指定需要进行排序的字段。
因此,我们的结论也出来了:
在语义相同,有索引的情况下:
group by和distinct都能使用索引,效率相同。因为group by和distinct近乎等价,distinct可以被看做是特殊的group by。
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语义更为清晰
group by可对数据进行更为复杂的一些处理
相比于distinct来说,group by的语义明确。且由于distinct关键字会对所有字段生效,在进行复合业务处理时,group by的使用灵活性更高,group by能根据分组情况,对数据进行更为复杂的处理,例如通过having对数据进行过滤,或通过聚合函数对数据进行运算。
相关文章:
MySQL 中的 distinct 和 group by 哪个效率更高
先说大致的结论(完整结论在文末):在语义相同,有索引的情况下:group by和distinct都能使用索引,效率相同。在语义相同,无索引的情况下:distinct效率高于group by。原因是distinct 和 …...
计算机相关专业毕业论文选题推荐
计算机科学以下是我推荐的20个计算机科学专业的本科论文选题:基于机器学习的推荐算法研究与实现基于区块链技术的数字身份认证方案设计与实现基于深度学习的图像识别技术研究与应用基于虚拟现实技术的教育培训平台设计与实现基于物联网技术的智能家居系统研究与开发…...
网络编程套接字之TCP
文章目录一、TCP流套接字编程ServerSocketSocketTCP长短连接二、TCP回显服务器客户端服务器客户端并发服务器UDP与TCP一、TCP流套接字编程 我们来一起学习一下TCP socket api的使用,这个api与我们之前学习的IO流操作紧密相关,如果对IO流还不太熟悉的&am…...
网络与串口调试工具TCPCOM
TCPCOM,网络与串口二合一调试助手,将网络调试助手与串口调试助手合二为一,绿色软件,简单高效。【软件特色】 1. 支持中英文双语言,自动根据操作系统环境选择系统语言类型; 2. 支持ASCII/Hex发送,发送和接收…...
数据库常用命令
文章目录1. 数据库操作命令1.进入数据库2.查看数据库列表信息3.查看数据库中的数据表信息2.SQL语句命令1. 创建数据表2. 基本查询语句3. SQL排序4. SQL分组统计5. 分页查询6. 多表查询7.自关联查询8.子查询1. 数据库操作命令 1.进入数据库 mysql -uroot -p2.查看数据库列表信…...
PTA复习
函数 6-1 学生类的构造与析构 #include<bits/stdc.h> using namespace std; class Student {int num;string name;char sex; public:Student(int n,string nam,char s):num(n),name(nam),sex(s){cout<<"Constructor called."<<endl;}void display…...
TypeScript 学习之接口
接口:对值所具有的结构进行类型检查,称为“鸭式变型法”或“结构性子类型化” 基本使用 interface LabelledValue {label: string; }function printLabel(labelledObj: LabelledValue) {console.log(labelledObj.label); }let myObj {size: 10, label:…...
原码反码补码
在计算机中,负数都是以补码的形式存放的, 正数的原码、反码、补码完全一致。 原码:指的是正数的二进制或负数的二进制, 负数的二进制(原码),其实就是在正数的二进制的最高位前面加一个符号位 1。…...
大数据选股智能推荐系统V1.0-1
很长时间没有发布博客了,这段时间个人确实有点忙。另外一方面在这段时间我也没有闲着。自己研发了一套大数据选股的智能推荐系统。废话不说,我们先来看这套系统:登录页面:(技术点:验证码的生成)…...
调研生成GIF表情包之路
调研阶段 gifshot.js合成GIF 可以从媒体流、视频或图像创建动画 GIF 的 JavaScript 库。 csdn地址:https://blog.csdn.net/qq_16494241/article/details/125717405 分解GIF图片、合成GIF图片 两步走: 1、分解GIF图片 libgif-js:JavaScrip…...
【RocketMQ】源码详解:生产者启动与消息发送流程
消息发送 生产者启动 入口 : org.apache.rocketmq.client.impl.producer.DefaultMQProducerImpl#start(boolean) 生产者在调用send()方法发送消息之前,需要调用start进行启动, 生产者启动过程中会启动一些服务和线程 启动过程中会启动MQClientInstance, 这个实例是针对一个项…...
信息安全(一)
思维导图 一、AES加解密 1.概述 1.1 概念 AES: 高级加密标准(Advanced Encryption Standard)是一种对称加密的区块加密标准。 (1)替代DES的新一代分组加密算法 (2)支持三种长度密钥&#x…...
企业多会场视频直播(主会场、分会场直播)实例效果
阿酷TONY 2023-2-16 长沙 活动直播做多会场切换功能(主会场、分会场、会场一、会场二、会场三自由切换) 企业多会场视频直播(主会场、分会场直播)实例效果 特点:支持PC端,也支持移动端观看,会…...
线性代数速览(一)行列式
文章目录行列式🌻 行列式的定义🌼 行列式的性质🌷 一些定理🥀 行列式的计算🌺 克莱姆法则行列式 行列式的本质,就是一个数值。 🌻 行列式的定义 有三种定义:1、按行展开ÿ…...
恭喜山东翰林“智慧园区管理系统”获易知微可视化设计大赛二等奖
数字化经济发展是全球经济发展的重中之重,“数字孪生(Digital Twin)”这一词汇正在成为学术界和产业界的一个热点。数字孪生作为近年来的新兴技术,其与国民经济各产业融合不断深化,推动着各大产业数字化、网络化、智能…...
gulp简单使用
gulp gulp的核心理念是task runner 可以定义自己的一系列任务 等待任务被执行 基于文件stream的构建流 我们可以使用gulp的插件体系来完成某些任务 webpack的核心理念是module bundler webpack是一个模块化的打包工具 可以使用各种各样的loader来加载不同的模块 可以使用各种…...
ce认证机构如何选择?
CE认证想必大家都已经有所了解,它是产品进入欧盟销售的通行证,那么我们在办理CE认证时该怎么进行选择?带大家了解一下CE认证机构,以及该怎么去进行选择? 以下信息由证果果编辑整理,更多认证机构信息请到证果果网站查看。找机构…...
全网招募P图高手!阿里巴巴持续训练鉴假AI
P过的证件如何鉴定为真?三千万网友都晒出了与梅西的合影?图像编辑技术的普及让人人都能P图,但也带来“假图”识别难题,甚至是欺诈问题。 为此,阿里安全联合华中科技大学国家防伪工程中心、国际文档分析识别方向的唯一顶…...
webrtc QOS笔记一 Neteq直方图算法浅读
webrtc QOS笔记一 Neteq直方图算法浅读 文章目录webrtc QOS笔记一 Neteq直方图算法浅读Histogram Algorithm获取目标延迟遗忘因子曲线Histogram Algorithm DelayManager::Update()->Histogram::Add() 会根据计算的iat_packet(inter arrival times, 实际包间间隔 / 打包时长…...
细分和切入点
本文重点介绍做SEO网站细分和切入点的方法:当我们的行业和关键词竞争性比较大的时候,我们可以考虑对行业或者产品做细分,从而找到切入点。可以按照以下三个方面进行细分。1、按城市细分例如:A:餐饮培训,当前…...
故障发现滞后、处置不及时引发的业务中断与数据风险,超自动化巡检帮您解决
在数字化业务高度依赖IT系统的今天,每一次故障发现滞后、每一次处置不及时,都可能引发连锁反应——从关键业务中断到核心数据泄露,损失往往远超预期。传统运维模式在应对现代复杂系统时已显疲态,而超自动化巡检正成为破解这一困局…...
Eclipse Mraa多平台支持:从树莓派到Intel Joule的无缝移植教程
Eclipse Mraa多平台支持:从树莓派到Intel Joule的无缝移植教程 Eclipse Mraa是一款开源的嵌入式Linux库,专为简化Raspberry Pi、Intel Joule等嵌入式设备上的GPIO、I2C、SPI和UART等硬件接口访问而设计。通过统一的API和跨平台兼容性,开发者…...
Thorium浏览器:重新定义现代网页浏览性能标准
Thorium浏览器:重新定义现代网页浏览性能标准 【免费下载链接】thorium Chromium fork named after radioactive element No. 90. Windows and MacOS/Raspi/Android/Special builds are in different repositories, links are towards the top of the README.md. …...
vs code 实现source insight中的快捷键功能
1.自定义快捷键连续两组快捷键CtrlK CtrlS打开键盘快捷键定义界面修改向前向后的快捷键。ctrlu删除当前行复制当前行到下面2.增加bookmarks功能扩展部分装插件,定义快捷键ctrlm增加标签可以修改标签3.多行移动多行向上移动,向下移动Windows/Linux 用 Alt…...
永磁同步电机双矢量模型预测电流MPCC控制仿真:传统与现代控制策略的对比分析
永磁同步电机双矢量模型预测电流MPCC控制仿真【参考文献】 (1)参考文献:《永磁同步电机鲁棒双矢量模型预测电流控制_郭鑫》 (2)描述:传统单矢量预测电流控制在单个控制周期内只能输出单个电压矢量ÿ…...
2026降AI率工具红黑榜:降AI率工具怎么选?一篇讲透
千笔AI、ThouPen、豆包是当前适配国内高校AI率检测规范的优质选择;需警惕低质免费工具、无正规检测对接、改写痕迹生硬的平台;建议按降AI效果、学术合规性、使用成本三维度筛选,优先匹配A-B-C模型。 一、红榜:10 款高分论文降AI率…...
零基础入门:时空预测的系统化学习笔记
零基础入门:时空预测的系统化学习笔记 很多刚接触时序与时空预测领域的朋友,常常会陷入两个极端:要么一上来就硬啃复杂的 SOTA 模型,连基础算子都没搞懂就想复现顶会成果,最后处处碰壁;要么只停留在基础概…...
5大突破:抖音音乐批量下载与智能管理解决方案
5大突破:抖音音乐批量下载与智能管理解决方案 【免费下载链接】douyin-downloader 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/do/douyin-downloader 在数字内容创作与音乐收藏领域,高效获取和管理抖音平台的音频资源一直是用户面临的核心挑…...
实战演练,用快马生成GitHub团队协作项目,掌握Issue管理和CI/CD集成
最近在团队协作开发时,发现很多新成员对GitHub的完整工作流不太熟悉。于是我用InsCode(快马)平台快速搭建了一个GitHub实战项目,模拟真实开发场景。这个项目特别适合想系统学习团队协作的小伙伴,下面分享我的实践过程: 项目初始化…...
AI原生应用:解决幻觉难题的有效途径
AI原生应用:解决幻觉难题的有效途径 关键词:AI原生应用、大模型幻觉、检索增强生成(RAG)、验证模块、智能系统架构 摘要:大语言模型(LLM)的“幻觉”(Hallucination)问题——生成与事实不符的内容,正成为AI应用落地的最大障碍。本文将从“AI原生应用”的视角出发,用通…...
