sql中distinct的用法(四种示例分析)

对，就是这个问题。
之前遇到过。
想找不重复的数据，用DISTINCT。

就是从表里挑不重复的值，简单。

比如，表里学生名重复，用DISTINCT就能找出不重复的名字。

SELECT DISTINCT name FROM students;
要找不重复的名字和年龄，就多加一个列名。

SELECT DISTINCT name, age FROM students;
想排序？跟ORDER BY一起用。

SELECT DISTINCT name FROM students ORDER BY name ASC;
嵌套查询也能用DISTINCT，去除子查询里的重复值。

SELECT DISTINCT department, COUNT() as student_count FROM (SELECT DISTINCT department, COUNT() FROM students GROUP BY department) AS subquery GROUP BY department;
这招能算出每个系的学生数，还去除了重复的系别。

你自己看，这招挺有用的。

sql语句怎么去重

DISTINCT直接去重，简单高效。
GROUP BY分组去重，统计好帮手。
OVERPARTITION分区去重，复杂逻辑强。
子查询嵌套去重，灵活条件多。

简单用DISTINCT，复杂GROUP BY。
特定记录OVERPART，其他子查询行。
你自己掂量。

SQLCOUNTDISTINCT怎么去重计数_SQLCOUNTDISTINCT去重统计方法

哎，COUNT(DISTINCT) 这个玩意儿啊，就是去重计数。

比如说，你有个表叫 customers，里面有个 city 列，你想知道这个表里总共有多少个不同的城市，你就用这个。

SELECT COUNT(DISTINCT city) FROM customers;
就这么简单。

但是，你要是数据量特别大，那这个查询可能就有点慢了。

一个办法，就是给那个 city 列加个索引。

在 MySQL 里，你可以这么干：
CREATE INDEX idx_city ON customers(city);
加了索引之后，查询速度可能会快一些，因为数据库引擎可以更快地找到不同的 city 值。

还有啊，如果你数据量特别特别大，大到有点夸张的那种，你可以考虑用近似计数算法。

比如 HyperLogLog，这个算法牺牲一点精度，但是查询速度会快很多。

在 Google BigQuery 里，你可以用 APPROX_COUNT_DISTINCT(city)。

不过啊，这个算法不是所有数据库都支持，你要看你用的是哪个数据库。

还有，如果你那个 DISTINCT 的结果不需要实时更新，可以提前算好，然后存到一个单独的表里。

下次查询的时候，就直接读那个表，不用再重新计算了。

这个叫预计算。

再一个办法，就是数据分区。

如果你那个表特别大，可以把它分成好几个小部分，每个部分独立处理。

然后 COUNT(DISTINCT) 就只需要在那些小部分上执行，而不是整个大表，这样计算量就小多了。

还有，有些数据库支持物化视图。

你可以用物化视图预先计算好 COUNT(DISTINCT) 的结果，然后存储起来。

下次查询的时候，就直接读那个物化视图，不用再重新计算了，速度会快很多。

不过啊，这些优化方法也不是所有数据库都支持。

比如 MySQL 的 COUNT(DISTINCT) 性能其实一般，尤其是在大数据集上，所以你最好用索引优化或者近似计数算法。

PostgreSQL 的 COUNT(DISTINCT) 性能就好一些，支持索引和并行计算这些优化技术。

SQL Server 的 COUNT(DISTINCT) 性能也不错，支持近似计数算法。

Oracle 的 COUNT(DISTINCT) 性能更好，支持物化视图和分区这些优化技术。

你要注意的是，不同数据库的近似计数算法精度和性能可能不一样，你要根据实际情况选择。

还有，索引类型和优化策略也可能不一样，你要看具体数据库的文档怎么配置。

最后啊，COUNT(DISTINCT) 和 GROUP BY 有点不一样。

COUNT(DISTINCT) 就是你只想知道有多少个不同的值，更简洁高效。

比如，SELECT COUNT(DISTINCT city) FROM customers; 就可以知道 customers 表里有多少个不同的城市。

GROUP BY 是用来分组的，会对每个分组进行聚合计算。

比如，SELECT city, COUNT() FROM customers GROUP BY city; 就可以知道 customers 表里每个城市有多少客户。

所以，你要是想统计不同值的数量，就用 COUNT(DISTINCT)；你要是想对每个分组进行聚合计算，比如求和、平均值什么的，就需要用 GROUP BY。

GROUP BY 通常要配合聚合函数一起用，比如 COUNT、SUM、AVG 这些。