如果我有一张桌子
CREATE TABLE users (
id int(10) unsigned NOT NULL auto_increment,
name varchar(255) NOT NULL,
profession varchar(255) NOT NULL,
employer varchar(255) NOT NULL,
PRIMARY KEY (id)
)
我想获得所有专业领域的独特价值，什么会更快(或建议):
SELECT DISTINCT u.profession FROM users u
or
SELECT u.profession FROM users u GROUP BY u.profession
?
当前回答
在MySQL中，“Group By”使用了一个额外的步骤:文件排序。我意识到DISTINCT比GROUP BY快，这是一个惊喜。
其他回答
如果问题允许，请尝试使用EXISTS，因为它被优化为只要找到结果就结束(并且不缓冲任何响应)，因此，如果您只是试图为这样的WHERE子句规范化数据
SELECT FROM SOMETHING S WHERE S.ID IN ( SELECT DISTINCT DCR.SOMETHING_ID FROM DIFF_CARDINALITY_RELATIONSHIP DCR ) -- to keep same cardinality
更快的回答是:
SELECT FROM SOMETHING S WHERE EXISTS ( SELECT 1 FROM DIFF_CARDINALITY_RELATIONSHIP DCR WHERE DCR.SOMETHING_ID = S.ID )
这并不总是可行的，但当可用时，你会看到一个更快的响应。
如果你有一个关于职业的索引，这两个是同义词。
如果没有，那么使用DISTINCT。
MySQL中的GROUP BY对结果进行排序。你甚至可以这样做:
SELECT u.profession FROM users u GROUP BY u.profession DESC
把你的职业按照DESC的顺序排序。
DISTINCT创建一个临时表并使用它存储副本。GROUP BY执行同样的操作，但随后对不同的结果进行排序。
So
SELECT DISTINCT u.profession FROM users u
更快，如果你没有职业索引的话。
在MySQL中，“Group By”使用了一个额外的步骤:文件排序。我意识到DISTINCT比GROUP BY快，这是一个惊喜。
经过大量的测试，我们得出的结论是GROUP BY更快
选择sql_no_cache opnamegroep_intern 从telwerken WHERE opnemergroep IN (7,8,9,10,11,12,13) group by opnamegroep_intern
总共0.0944秒 显示记录0 - 29(共635条，查询持续0.0484秒)
选择sql_no_cache 不同的(opnamegroep_intern) 从telwerken WHERE opnemergroep IN (7,8,9,10,11,12,13)
635总共0.2117秒(几乎慢了100%) 韦格弗面包车记录0 - 29(总共635，查询时间0.3468秒)
下面是一个简单的方法，它将为每个查询打印2个不同的运行时间。
DECLARE @t1 DATETIME;
DECLARE @t2 DATETIME;
SET @t1 = GETDATE();
SELECT DISTINCT u.profession FROM users u; --Query with DISTINCT
SET @t2 = GETDATE();
PRINT 'Elapsed time (ms): ' + CAST(DATEDIFF(millisecond, @t1, @t2) AS varchar);
SET @t1 = GETDATE();
SELECT u.profession FROM users u GROUP BY u.profession; --Query with GROUP BY
SET @t2 = GETDATE();
PRINT 'Elapsed time (ms): ' + CAST(DATEDIFF(millisecond, @t1, @t2) AS varchar);
或尝试设置统计时间(Transact-SQL)
SET STATISTICS TIME ON;
SELECT DISTINCT u.profession FROM users u; --Query with DISTINCT
SELECT u.profession FROM users u GROUP BY u.profession; --Query with GROUP BY
SET STATISTICS TIME OFF;
它简单地显示了解析、编译和执行每条语句所需的毫秒数，如下所示:
SQL Server Execution Times:
CPU time = 0 ms, elapsed time = 2 ms.
