1、Distinct性能优化重要性

查询中DISTINCT操作用于返回唯一值，尤其在处理大量数据时，其性能对整体查询效率影响显著，在大型数据库如user_access_xx_xx表中，不优化的DISTINCT操作可能导致查询效率低下，进而影响数据库应用的性能表现。

2、Distinct性能优化基本方法

使用LIMIT关键字可以限制DISTINCT查询返回的行数，适用于结果集非常大的情况，通过减少返回的数据量来提升查询速度，在统计某个表的独立访问量时，如果只关心大概的数量级，就可以使用LIMIT来快速得到估算值。

索引是加速数据库查询的重要手段，合理使用索引可以显著提高DISTINCT操作的性能，索引能够减少检索的数据量，特别是对于经常需要进行DISTINCT操作的列，创建索引可以有效缩短查询时间。

当数据集较大，一次性执行DISTINCT操作可能引起性能问题时，分块技术可以将数据分成小块分别处理，这种分而治之的策略可以减少单次操作的数据量，改善响应时间。

3、Distinct与Group By区别

DISTINCT和GROUP BY虽然都能实现数据的去重，但它们的应用场景和执行机制有所不同，DISTINCT主要用于去除重复行，返回唯一的记录集合；GROUP BY则是用来进行分组，并在每个分组上进行聚合计算，适用于更复杂的数据统计需求。

在执行方式上，DISTINCT需要遍历整个表进行两两比较，而GROUP BY则类似先建立索引再利用索引进行查询，在面对大数据量时，GROUP BY通常比DISTINCT具有更好的性能表现。

4、Distinct与Group By性能对比

在MySQL 8.0之前的版本中，DISTINCT和GROUP BY的性能差异主要源于是否使用了索引，无索引的情况下，GROUP BY往往因为其索引优化而表现得更加高效。

自MySQL 8.0版本起，无论是否使用索引，GROUP BY的性能都得到了显著提升，这使得在大数据处理时，GROUP BY成为了更受欢迎的选择。

5、相关FAQs

如何在实际场景中选择合适的去重方法？

在选择去重方法时，首先应考虑查询的需求，如果目的是简单的去除重复行并获取唯一值，DISTINCT是直接且有效的选择，若涉及到复杂的数据分析，如分组统计和聚合计算，GROUP BY提供了更多的灵活性和优化空间，考虑到性能因素，当处理的数据量较大时，倾向于使用GROUP BY，特别是在新版MySQL中其性能优势更为明显。

为什么在大数据量下GROUP BY通常比DISTINCT快？

在处理大数据量时，GROUP BY的操作逻辑使其能够更好地利用索引结构，类似于先建立索引再进行查询，这减少了必要的数据比较次数，相比之下，DISTINCT需要遍历整个表进行数据比较，这在数据量大时会导致更多的计算和IO操作，从而影响性能，在数据量大的情况下，GROUP BY通常能提供更快的查询速度。