DISTINCT 是用来去除重复的行，它会扫描整个结果集并去除重复数据。可以理解为在返回数据之前，数据库需要在内存中对所有行进行去重操作。

优点：语法简洁，直接表示去重需求。

缺点：当数据量很大时，数据库需要对所有行进行排序和比较，性能可能较差。

GROUP BY 用来按照某一列（或多个列）将数据分组，并对每个组进行聚合操作。在没有聚合函数的情况下，GROUP BY 和 DISTINCT 看似类似，但实际上，GROUP BY 更像是先将数据分组，然后返回每个分组的唯一值。

优点：在某些情况下，GROUP BY 能够更好地利用索引，尤其是在聚合查询中。

缺点：即使不进行聚合，GROUP BY 也需要先对数据进行分组，相比 DISTINCT 多了一个额外的分组操作，可能会稍微影响性能。

简单去重：如果只是需要从一列中去重，DISTINCT 通常会更高效，因为它只需去除重复行，而 GROUP BY 需要进行额外的分组操作。

大数据量：对于大数据量的查询，如果数据表已经存在合适的索引，GROUP BY 有时会比 DISTINCT 更高效，因为它可以利用现有的索引来进行分组，而 DISTINCT 可能需要更多的内存和 CPU 时间来执行去重操作。

复杂查询：如果查询本身需要聚合函数（如 COUNT(), SUM(), AVG() 等），GROUP BY 是不可避免的，而 DISTINCT 在这种情况下就无能为力。

为了测试 DISTINCT 和 GROUP BY 的性能，我们可以用如下的查询： 假设我们要从 employees 表中查询所有不同的部门：

• 使用 DISTINCT：

SELECT DISTINCT department FROM employees;

• 使用 GROUP BY：

SELECT department FROM employees GROUP BY department;

性能差异：

• 在 employees 表这种小数据集的情况下，性能差异几乎可以忽略不计。查询的时间和资源消耗相差无几。

• 对于大数据集（比如上百万行数据），如果 department 列有索引，GROUP BY 可能会利用索引进行更高效的分组，而 DISTINCT 可能会需要额外的排序步骤。

• 对于简单去重操作，DISTINCT 更为直观和高效。

• 对于大数据集或有聚合函数的复杂查询，GROUP BY 可能更适合，并且在有索引的情况下性能更好。

• 具体选择哪一个，还需要根据实际的数据量、表结构以及查询的复杂度来判断。

如果关心性能，最佳做法是通过 EXPLAIN 分析查询执行计划，观察数据库如何优化执行。

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不积小流，无以成江海