distinct性能优化核心在于避免盲目去重，应先确认必要性、修复join逻辑缺陷，再通过缩小数据集、索引优化、group by替代、近似计算或应用层处理等手段提升效率。
DISTINCT 是 SQL 中最常用也最容易被误用的关键词之一。它看似简单——去重，但实际执行时可能引发全表扫描、临时表膨胀、排序开销剧增等问题，尤其在大数据量或高并发场景下，性能下降明显。优化 DISTINCT 的核心不是“怎么写”，而是“为什么需要去重”以及“能否换种方式避免去重”。
先确认：真的需要 DISTINCT 吗？
很多 DISTINCT 是“防御性写法”或历史遗留：比如 JOIN 多张表后未加关联条件导致笛卡尔积，再用 DISTINCT 补救。这掩盖了逻辑缺陷，且代价高昂。
- 检查 JOIN 条件是否完整、索引是否覆盖关联字段
- 用 EXPLAIN 查看执行计划，确认是否出现 Using temporary 或 Using filesort
- 尝试用 EXISTS/IN 替代 LEFT JOIN + DISTINCT（例如查“有订单的用户”，用 EXISTS 比 JOIN 后去重更高效）
缩小 DISTINCT 作用范围：提前过滤，延迟去重
DISTINCT 作用的数据集越小，性能越好。优先在 WHERE 中过滤，再聚合或去重；避免 SELECT DISTINCT * 或对大量字段去重。
- 只 SELECT 真正需要的列，尤其是避免包含大字段（如 TEXT、JSON）
- 把时间范围、状态码等高区分度条件写在 WHERE 子句最前面
- 若需统计去重数（如 COUNT(DISTINCT user_id)），考虑用近似函数（如 HyperLogLog）或物化视图预计算，避免实时计算
用 GROUP BY 替代 DISTINCT（当逻辑允许时）
DISTINCT 实际上是 GROUP BY 的语法糖，但某些数据库（如 MySQL 5.7+、PostgreSQL）对 GROUP BY 的优化更成熟，尤其配合索引时。
- 如果 SELECT 列全部来自单表且无聚合函数，DISTINCT 和 GROUP BY 效果一致，可尝试强制走索引 GROUP BY
- 为去重字段建立联合索引（顺序按 SELECT 字段顺序），例如 SELECT DISTINCT city, category → 建索引 (city, category)
- 注意：GROUP BY 可能因 ONLY_FULL_GROUP_BY 模式报错，需确保语义正确，不依赖隐式分组
大数据量下的替代方案：分步去重或应用层处理
当千万级以上数据仍需精确 DISTINCT，数据库已成瓶颈，应跳出 SQL 思维：
- 用 INSERT ... SELECT DISTINCT ... INTO TEMP TABLE 分批落临时表，再查临时表（减少锁和内存压力）
- 将去重逻辑下沉到应用层：用 Redis Set 或布隆过滤器做粗筛，再查库补漏
- 对实时性要求不高的场景，改用离线任务（如 Spark SQL）预计算去重结果并写入宽表
DISTINCT 不是银弹，也不是坏味道——它是信号灯，提醒你关注数据模型、查询逻辑和访问模式。真正高效的去重，往往始于删掉一个不必要的 JOIN，而不是加一个索引。
