MySQL中distinct语句去查询重复记录及相关的性能讨论

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在 MySQL 查询中，可能会包含重复值。这并不成问题，不过，有时您也许希望仅仅列出不同（distinct）的值。

关键词 DISTINCT 用于返回唯一不同的值，就是去重啦。用法也很简单：

DISTINCT 这个关键字来过滤掉多余的重复记录只保留一条。

另外，如果要对某个字段去重，可以试下：

这个用法，MySQL的版本不能太低。

在编写查询之前，我们甚至应该对过滤条件进行排序，真正高效的条件（可能有多个，涉到同的表）是查询的主要驱动力，低效条件只起辅助作用。那么定义高效过滤条件的准则是什呢？首先，要看过滤条件能否尽快减少必须处理的数据量。所以，我们必须倍加关注条件的写方式。假设有四个表： customers 、 orders 、 orderdetail 、 articles ，现在假设 SQL 要处理的问题是：找出最近六个月内居住在 Gotham 市、订购了蝙蝠车的所有客户。当然，编写这个查询有多种方法， ANSI SQL 的推崇者可能写出下列语句：

其中， somefunc 是个函数，返回距今六个月前的具体日期。注意上面用了 distinct ，因为考虑到某个客户可以是大买家，最近订购了好几台蝙蝠车。暂不考虑优化器将如何改写此查询，我们先看一下这段代码的含义。首先，来自 customers 表的数据应只保留城市名为 Gotham 的记录。接着，搜索 orders 表，这意味着 custid 字段最好有索引，否则只有通过排序、合并或扫描 orders 表建立一个哈希表才能保证查询速度。对 orders 表 ，还要针对订单日期进行过滤：如果优化器比较聪明，它会在连接（ join ）前先过滤掉一些数据，从而减少后面要处理的数据量；不太聪明的优化器则可能会先做连接，再作过滤，这时在连接中指定过滤条件利于提高性能，例如：

注意，如果是：

此处关于left表的筛选条件将失效，因为是左外连接，左表的所有列都将出现在这次连接结果集中）。即使过滤条件与连接（ join ）无关，优化器也会受到过滤条件的影响。例如，若 orderdetail 的主键为（ ordid, artid ），即 ordid 为索引的第一个属性，那么我们可以利用索引找到与订单相关的记录。但如果主键是（ artid, ordid ）就太不幸了（注意，就关系理论而言 ，无论哪个版本都是完全一样），此时的访问效率比（ ordid, artid ）作为索引时要差，甚至一些数据库产品无法使用该索引（注 3 ），唯一的希望就是在ordid 上加独立索引了。连接了表 orderdetail 和 orders 之后，来看 articles 表，这不会有问题，因为表 order 包括 artid 字段。最后，检查 articles 中的值是否为 Batmobile 。查询就这样结束了，因为用了 distinct ，通过层层筛选的客户名还必须要排序，以剔除重复项目。避免在最高层使用 distinct 应该是一条基本规则 。原因在于，即使我们遗漏了连接的某个条件， distinct 也会使查询 " 看似正确 " 地执行 —— 无可否认，发现重复数据容易，发现数据不准确很难，所以避免在最高层使用 distinct 应该是一条基本规则。发现结果不正确更难，例如，如果恰巧有多位客户都叫 " Wayne " ， distinct 不但会剔除由同个客户的多张订单产生的重复项目，也会剔除由名字相同的不同客户产生的重复项目。事实上，应该同时返回具唯一性的客户 ID 和客户名，以保证得到蝙蝠车买家的完整清单。要摆脱 distinct ，可考虑以下思路：客户在 Gohtam 市，而且满足存在性测试，即在最近六个月订购过蝙蝠车。注意，多数（但非全部） SQL 方言支持以下语法：

上例的存在性测试，同一个名字可能出现多次，但每个客户只出现一次，不管他有多少订单。有人认为我对 ANSI SQL 语法的挑剔有点苛刻（指 " 蝙蝠车买主 " 的例子），因为上面代码中customers 表的地位并没有降低。其实，关键区别在于，新查询中 customers 表是查询结果的唯一来源（嵌套的子查询会负责找出客户子集），而先前的查询却用了 join 。这个嵌套的子查询与外层的 select 关系十分密切。如代码第 行所示（粗体部分），子查询参照了外层查询的当前记录，因此，内层子查询就是所谓的关联子查询（ correlated subquery ）。此类子查询有个弱点，它无法在确定当前客户之前执行。如果优化器不改写此查询，就必须先找出每个客户，然后逐一检查是否满足存在性测试，当来自 Gotham 市的客户非常少时执行效率倒是很高，否则情况会很糟（此时，优秀的优化器应尝试其他执行查询的方式）。

在这个例子中，内层查询不再依赖外层查询，它已变成了非关联子查询（ uncorrelated subquery ），只须执行一次。很显然，这段代码采用了原有的执行流程。在本节的前一个例子 中 ，必须先搜寻符合地点条件的客户（如均来自 GOTHAM ），接着依次检查各个订单。而现在，订购了蝙蝠车的客户，可以通过内层查询获得。不过，如果更仔细地分析一下，前后两个版本的代码还有些更微妙的差异。含关联子查询的代码中，至关重要的是 orders 表中的 custid 字段要有索引，而这对另一段代码并不重要，因为这时要用到的索引（如果有的话）是表 customers 的主键索引。你或许注意到，新版的查询中执行了隐式的 distinct 。的确，由于连接操作，子查询可能会返回有关一个客户的多条记录。但重复项目不会有影响，因为 in 条件只检查该项目是否出现在子查询返回的列表中，且 in 不在乎某值在列表中出现了一次还是一百次。但为了一致性，作为整体，应该对子查询和主查询应用相同的规则，也就是在子查询中也加入存在性测试：

或者

尽管嵌套变得更深、也更难懂了，但子查询内应选择 exists 还是 in 的选择规则相同：此选择取决于日期与商品条件的有效性。除非过去六个月的生意非常清淡，否则商品名称应为最有效的过滤条件，因此子查询中用 in 比 exists 好，这是因为，先找出所有蝙蝠车的订单、再检查销售是否发生在最近六个月，比反过来操作要快。如果表 orderdetail 的 artid 字段有索引，这个方法会更快，否则，这个聪明巧妙的举措就会黯然失色。每当对大量记录做存在性检查时，选择 in 还是 exists 须斟酌。利于多数 SQL 方言，非关联子查询可以被改写成 from 子句中的内嵌视图。然而，一定要记住的是， in 会隐式地剔除重复项目，当子查询改写为 from 子句中的内嵌视图时，必须要显式地消除重复项目。例如：

总结：保证 SQL 语句返回正确结果，只是建立最佳 SQL 语句的第一步。

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