%ignore_a_1%关键字用于去除sql查询中的重复行，仅返回唯一不同的值。它常用于select语句中，可作用于单列或多列去重，如select distinct column1 from table_name或select distinct column1, column2 from table_name；其原理包含数据提取、可能的排序、去重及结果返回，不同数据库系统采用哈希表或排序算法实现；性能优化可通过索引、避免不必要的使用、用group by替代、数据类型优化等方式进行；处理null时将所有null视为相等；结合聚合函数如count(distinct column_name)可统计唯一值数量；选择distinct、group by或row_number() over (partition by)应根据业务需求决定，其中distinct最简单，group by更灵活，row_number()适用复杂场景；其局限包括无法指定优先级、存在性能问题及不支持模糊匹配。
distinct关键字用于在SQL查询中去除重复的行，只返回唯一不同的值。它作用于SELECT语句，可以应用于一个或多个列。
distinct去重原理及性能优化
distinct的基本使用
distinct最基本的使用方式就是在SELECT语句中指定需要去重的列。例如，SELECT DISTINCT column1 FROM table_name; 这条语句会返回table_name表中column1列的所有唯一值。如果需要基于多个列进行去重，可以这样写：SELECT DISTINCT column1, column2 FROM table_name; 此时，只有当column1和column2的值都相同时，才会被认为是重复行。
举个例子，假设我们有一个名为employees的表，包含id, name, department三列。如果我们要找出所有不同的部门，可以使用SELECT DISTINCT department FROM employees;。如果我们要找出不同姓名和部门的组合，可以使用SELECT DISTINCT name, department FROM employees;。
distinct的去重原理
从原理上讲，SQL引擎在执行包含distinct的查询时，通常会经历以下步骤：
数据提取： 首先，从指定的表中提取需要进行去重的列的数据。排序（可选）： 某些数据库系统可能会先对提取的数据进行排序，以便更容易识别重复项。这步不是必须的，取决于具体的数据库实现。去重： 比较每一行数据与其它行，识别并移除重复的行。返回结果： 返回去重后的唯一行。
不同的数据库系统可能会采用不同的算法来实现去重，但核心思想都是一致的。例如，有些数据库会使用哈希表来快速识别重复项，而有些数据库则依赖于排序和比较。
distinct的性能考量及优化
distinct操作可能会对查询性能产生影响，尤其是在处理大型数据集时。这是因为去重需要比较大量的行，这会消耗大量的CPU和内存资源。
那么，如何优化distinct的性能呢？
索引优化： 在需要去重的列上创建索引可以显著提高查询性能。索引可以帮助数据库系统快速定位到不同的值，从而减少比较的次数。例如，如果经常需要查询不同的部门，可以在department列上创建索引：CREATE INDEX idx_department ON employees (department);。
避免不必要的distinct： 在某些情况下，distinct可能是多余的。例如，如果确定某个列本身就包含唯一值（例如主键列），则不需要使用distinct。
使用group by代替distinct： 在某些情况下，可以使用GROUP BY语句代替DISTINCT。GROUP BY语句不仅可以用于去重，还可以进行聚合操作。例如，以下两个语句是等价的：
SELECT DISTINCT department FROM employees;SELECT department FROM employees GROUP BY department;
在某些数据库系统中，GROUP BY语句的性能可能优于DISTINCT语句。具体选择哪种方式取决于具体的查询和数据分布。
数据类型优化： 选择合适的数据类型也可以提高distinct的性能。例如，使用整数类型代替字符串类型可以减少比较的开销。
避免在大型文本字段上使用distinct： 在大型文本字段上使用distinct的性能通常很差，因为比较大型文本字段的开销很高。如果必须在大型文本字段上使用distinct，可以考虑使用哈希函数对文本字段进行处理，然后对哈希值进行去重。
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distinct与NULL值的处理
在SQL中，NULL值表示缺失或未知的值。distinct在处理NULL值时，会将所有NULL值视为相等。也就是说，如果某个列包含多个NULL值，distinct只会返回一个NULL值。
例如，假设employees表中的department列包含多个NULL值，那么SELECT DISTINCT department FROM employees; 只会返回一个NULL值。
distinct与聚合函数的结合使用
distinct可以与聚合函数结合使用，以计算唯一值的数量。例如，可以使用COUNT(DISTINCT column_name)来计算某个列中不同值的数量。
例如，要计算employees表中不同部门的数量，可以使用SELECT COUNT(DISTINCT department) FROM employees;。
如何选择distinct、group by以及row_number() over(partition by)
选择DISTINCT、GROUP BY和ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY)取决于具体的业务需求和数据特点。
DISTINCT： 最简单的去重方式，适用于只需要获取唯一值的情况。性能可能受到数据量和索引的影响。
GROUP BY： 除了去重外，还可以进行聚合操作，例如计算平均值、总和等。如果需要进行聚合操作，GROUP BY是更好的选择。
ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY)： 主要用于获取分组后的行号，可以用于复杂的去重场景，例如保留每个分组的第一条记录。
选择哪种方式取决于具体的业务需求和数据特点。通常情况下，DISTINCT最简单，GROUP BY更灵活，ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY)最复杂。在性能方面，需要根据具体情况进行测试和比较。
distinct的局限性
虽然distinct在SQL中非常有用，但也存在一些局限性：
无法指定去重的优先级： distinct只能简单地去除重复的行，无法指定去重的优先级。例如，无法指定保留哪个重复行。
性能问题： 在处理大型数据集时，distinct的性能可能会受到影响。
不支持模糊匹配： distinct只能进行精确匹配，不支持模糊匹配。例如，无法使用distinct去除相似但不完全相同的字符串。
综上所述，distinct是SQL中一个非常有用的关键字，可以用于去除重复的行。但是，在使用distinct时需要注意其性能影响和局限性，并根据具体的业务需求选择合适的去重方式。
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