一、基础语法与核心特性
1. 单列去重：快速获取唯一值
SELECT DISTINCT department FROM employees;此语句返回employees表中所有不重复的部门名称。DISTINCT直接作用于SELECT后的第一个字段，对结果集进行全局去重。例如，若表中存在"技术部"重复记录，查询结果仅保留一条。
2. 多列组合去重：精准控制唯一性
SELECT DISTINCT first_name, last_name FROM employees;当需要基于多列组合判断重复时，DISTINCT会检查所有指定列的值是否完全相同。例如，若存在两条记录('张','三')和('张','三')，则会被视为重复；而('张','三')与('张','四')则会被保留。
3. 聚合函数中的去重计数
SELECT COUNT(DISTINCT department) FROM employees;结合COUNT使用时，DISTINCT会先对department列去重，再统计唯一值的数量。此场景常见于计算独立用户数、唯一产品SKU等业务指标。
二、进阶用法与组合技巧
1. 与ORDER BY的协同使用
SELECT DISTINCT product_name, price
FROM products
ORDER BY price DESC;通过ORDER BY可对去重后的结果集排序。需注意：DISTINCT可能改变原始数据顺序，若需保持特定排序，必须显式指定ORDER BY子句。
2. 表达式去重：灵活处理计算字段
SELECT DISTINCT CONCAT(first_name, ' ', last_name) AS full_name
FROM employees;DISTINCT不仅适用于列名，还可作用于表达式。此示例通过字符串拼接生成全名，并去除重复组合。类似场景包括：
- 计算年龄区间分布：
DISTINCT FLOOR(age/10)*10 AS age_group - 标准化地址处理：
DISTINCT REGEXP_REPLACE(address, '\\s+', ' ')
3. 条件过滤下的去重
SELECT DISTINCT department
FROM employees
WHERE salary > 10000;结合WHERE子句可先筛选符合条件的记录，再对结果去重。此模式在分析高价值客户、筛选有效订单等场景中效率更高。
三、性能优化与注意事项
1. 性能影响分析
DISTINCT操作需对结果集进行排序和比较，可能引发性能瓶颈，尤其在以下场景：
- 大数据量表：对百万级记录去重时，建议添加索引优化
- 多列组合：列数越多，比较开销呈指数级增长
- 复杂表达式：函数计算会增加CPU负载
优化建议：
- 对单列去重优先使用索引列
- 多列去重时评估是否可用
GROUP BY替代 - 避免在嵌套查询中过度使用
DISTINCT
2. NULL值处理
DISTINCT默认将所有NULL视为相同值，仅保留一条。若需保留所有NULL记录，需改用UNION ALL：
SELECT column_name FROM table_name WHERE column_name IS NULL
UNION ALL
SELECT DISTINCT column_name FROM table_name WHERE column_name IS NOT NULL;3. 与GROUP BY的差异
| 特性 | DISTINCT | GROUP BY |
|---|---|---|
| 返回值 | 所有非重复行 | 分组后的聚合结果 |
| 排序行为 | 可能改变原始顺序 | 默认按分组列排序 |
| 性能 | 适合简单去重 | 适合复杂聚合计算 |
选择建议：
- 仅需去重时优先使用
DISTINCT - 需同时计算分组统计时使用
GROUP BY
四、天翼云数据库实践案例
案例1：用户行为分析
某电商系统需统计独立访问用户数，但日志表中存在重复记录：
-- 原始数据示例
INSERT INTO user_logs VALUES
(1, 'user1', '2025-12-25 10:00:00'),
(2, 'user1', '2025-12-25 10:01:00'),
(3, 'user2', '2025-12-25 10:02:00');
-- 正确统计方式
SELECT COUNT(DISTINCT user_id) AS unique_users FROM user_logs;
-- 结果：2案例2：产品库存管理
需生成不重复的产品规格清单：
SELECT DISTINCT product_id, color, size
FROM inventory
WHERE stock_quantity > 0;通过DISTINCT确保每种有效规格仅显示一次，避免库存计算错误。
五、总结与延伸思考
DISTINCT是SQL中实现数据去重的核心工具，其灵活性和易用性使其成为数据分析的标配。在实际开发中，需注意：
- 评估去重必要性，避免过度使用
- 结合业务场景选择单列/多列去重
- 对大数据量表提前规划索引策略
未来随着分布式数据库的普及，DISTINCT的实现机制可能进一步优化。例如，天翼云数据库的列存储引擎可通过列式扫描提升去重效率，而内存计算技术则可减少磁盘I/O开销。开发者需持续关注底层技术演进，以编写更高效的SQL语句。
