sql中distinct的用途 快速去重数据就用DISTINCT这2种方法

distinct和group by是sql中去重数据的两种方法。1. distinct简单直接,适合快速查看唯一值,但只能作用于所有指定列的组合且不能用于聚合函数;2. group by更灵活,能结合聚合函数进行复杂分析,并可通过having过滤分组数据;3. 无需聚合时优先选distinct,需统计或分组时用group by;4. 优化方面包括创建索引、避免select *、使用覆盖索引、优化查询语句并用explain分析计划;5. distinct还可用于组合去重和子查询,处理NULL值时默认视为相同,可通过case替换实现不同处理。

sql中distinct的用途 快速去重数据就用DISTINCT这2种方法

快速去重数据,DISTINCT关键字和分组函数是你的好帮手。DISTINCT简单直接,适合快速查看唯一值;分组函数则更灵活,能进行更复杂的去重操作。

sql中distinct的用途 快速去重数据就用DISTINCT这2种方法

DISTINCT和分组函数都能用于去除SQL查询结果中的重复数据。

sql中distinct的用途 快速去重数据就用DISTINCT这2种方法

DISTINCT关键字的用法和局限

DISTINCT关键字非常简单,直接放在SELECT语句中要查询的字段前面。例如,要从customers表中获取所有不同的城市,可以这样写:

SELECT DISTINCT city FROM customers;

这条语句会返回customers表中所有唯一的城市名称。

sql中distinct的用途 快速去重数据就用DISTINCT这2种方法

但是,DISTINCT也有一些局限性。它只能作用于SELECT语句中所有指定的列的组合。这意味着,如果SELECT语句中有多个列,DISTINCT会返回所有这些列的唯一组合,而不是单独每一列的唯一值。

例如,如果执行以下语句:

SELECT DISTINCT city, country FROM customers;

这条语句会返回customers表中所有唯一的城市和国家组合。如果同一个城市出现在不同的国家,或者同一个国家有不同的城市,这些组合都会被返回。

此外,DISTINCT不能用于聚合函数,比如COUNT、SUM、AVG等。如果需要对去重后的数据进行聚合操作,就需要使用分组函数。

分组函数GROUP BY的灵活应用

分组函数GROUP BY提供了更灵活的去重方式。它可以将数据按照指定的列进行分组,然后对每个分组进行聚合操作。

例如,要统计每个城市有多少个客户,可以这样写:

SELECT city, COUNT(*) FROM customers GROUP BY city;

这条语句会按照城市进行分组,然后统计每个城市中的客户数量。由于GROUP BY本身就具有去重的功能,所以每个城市只会出现一次。

GROUP BY还可以结合HAVING子句来过滤分组后的数据。例如,要找出客户数量超过10个的城市,可以这样写:

SELECT city, COUNT(*) FROM customers GROUP BY city HAVING COUNT(*) > 10;

这条语句会先按照城市进行分组,然后过滤掉客户数量小于等于10的城市。

GROUP BY的灵活性在于,它可以对多个列进行分组,并且可以结合各种聚合函数进行复杂的统计分析。

何时使用DISTINCT,何时使用GROUP BY?

选择DISTINCT还是GROUP BY,取决于具体的业务需求。

如果只是简单地获取唯一值,DISTINCT通常是更简单直接的选择。例如,要快速查看某个表中某个字段的所有不同值,使用DISTINCT就足够了。

如果需要对去重后的数据进行聚合操作,或者需要对多个列进行分组,GROUP BY则更加灵活。例如,要统计每个城市的用户数量,或者要找出某个类别下所有不同的产品型号,使用GROUP BY会更加方便。

实际上,在某些情况下,DISTINCT可以用GROUP BY来代替,反之亦然。例如,以下两条语句是等价的:

SELECT DISTINCT city FROM customers;  SELECT city FROM customers GROUP BY city;

这两条语句都会返回customers表中所有唯一的城市名称。但是,从性能上来说,GROUP BY可能会比DISTINCT稍微慢一些,因为它需要进行分组操作。因此,在不需要聚合操作的情况下,优先选择DISTINCT。

如何优化DISTINCT和GROUP BY的性能?

DISTINCT和GROUP BY的性能可能会受到数据量和索引的影响。如果表中的数据量很大,或者没有合适的索引,查询速度可能会很慢。

以下是一些优化DISTINCT和GROUP BY性能的建议:

  • 创建索引: 在DISTINCT和GROUP BY语句中使用的列上创建索引可以显著提高查询速度。例如,如果在customers表的city列上创建索引,可以加速以下查询:

    SELECT DISTINCT city FROM customers;  SELECT city FROM customers GROUP BY city;
  • 避免SELECT *: 尽量只选择需要的列,避免使用SELECT *。选择过多的列会增加数据传输量,降低查询速度。

  • 使用覆盖索引: 覆盖索引是指索引包含了查询需要的所有列。如果查询只需要从索引中获取数据,而不需要访问表中的数据,可以显著提高查询速度。

  • 优化查询语句: 尽量避免在WHERE子句中使用复杂的表达式或函数,这些操作可能会导致索引失效。

  • 使用EXPLaiN分析查询计划: 使用EXPLAIN命令可以查看SQL查询的执行计划,从而了解查询的瓶颈所在。

DISTINCT在复杂SQL查询中的应用场景

除了简单的去重操作,DISTINCT还可以应用在更复杂的SQL查询中。例如,可以使用DISTINCT来获取某个表中所有不同的组合值。

假设有一个orders表,包含order_id、customer_id和product_id三个字段。要获取所有不同的客户和产品组合,可以这样写:

SELECT DISTINCT customer_id, product_id FROM orders;

这条语句会返回orders表中所有唯一的客户和产品组合。这可以用于分析哪些客户购买了哪些产品,或者找出最受欢迎的产品组合。

此外,DISTINCT还可以与子查询结合使用。例如,要找出所有购买了某个特定产品的客户,可以这样写:

SELECT DISTINCT customer_id FROM orders WHERE product_id = '特定产品ID';

这条语句会先从orders表中找出所有购买了特定产品的订单,然后使用DISTINCT去重,返回所有不同的客户ID。

DISTINCT与NULL值的处理

在SQL中,NULL值表示缺失或未知的数据。DISTINCT在处理NULL值时,会将所有NULL值视为相同的值。这意味着,如果某个列中包含多个NULL值,DISTINCT只会返回一个NULL值。

例如,如果customers表的city列中包含多个NULL值,执行以下语句:

SELECT DISTINCT city FROM customers;

这条语句只会返回一个NULL值。

如果需要将NULL值视为不同的值,可以使用一些技巧来处理。例如,可以使用CASE语句将NULL值替换为其他值:

SELECT DISTINCT CASE WHEN city IS NULL THEN '未知城市' ELSE city END FROM customers;

这条语句会将city列中的NULL值替换为’未知城市’,然后进行去重。这样,每个NULL值都会被视为不同的值。

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