在MySQL中进行数据去重时，DISTINCT 和 GROUP BY 均可实现去重效果，但两者在核心用途、底层原理、性能表现及适用场景上存在显著差异。以下是综合对比及选择建议：

⚙️ 一、核心差异

示例对比：

• 去重场景：SELECT DISTINCT city FROM users;
• 聚合场景：SELECT city, COUNT(*) FROM users GROUP BY city; ¹³⁶⁷

⛓️ 二、底层原理与性能

1. 执行流程：

   • DISTINCT ：
     • 排序法：对结果集全字段排序，相邻重复行仅保留一行（如早期MySQL）。
     • 哈希法：构建哈希表，丢弃哈希冲突的重复行（如 PostgreSQL）。
   • GROUP BY ：
     • 先按分组字段排序（无索引时触发 filesort），再对每组应用聚合函数生成单行结果。
     • 若分组字段有索引，直接利用索引有序性避免排序 ¹⁴⁷。

2. 性能对比（基于100W数据测试 ⁵）：

   场景	DISTINCT	GROUP BY
   简单去重（无聚合）	约0.8秒	约0.75秒（差异≈5%）
   分组聚合	无法实现	高效（需索引优化）

3. 优化关键：

   • 索引覆盖：对去重/分组字段创建索引（如 CREATE INDEX idx ON table(col)），可避免全表扫描和排序。
   • 避免大字段：文本类型（如 TEXT）去重性能差，改用哈希值（MD5(col)）或整数类型 ¹²⁴。
   • 减少字段数：多列去重时，字段越少计算开销越低 ²⁵。

🚀 三、应用场景选择

典型示例：

• 统计不同城市的用户数：
  sql

  复制

  SELECT city, COUNT(*) FROM users GROUP BY city;  -- GROUP BY 支持聚合

• 仅获取不重复的产品列表：
  sql

  复制

  SELECT DISTINCT product FROM orders;  -- DISTINCT 更简洁

💎 四、总结与建议

1. 性能优先：

   • 两者在简单去重场景性能接近（差异<5%），优先选语法更直观的 DISTINCT ⁵⁷。
   • 务必为去重字段添加索引，否则 GROUP BY 可能触发低效的 filesort。

2. 功能扩展：

   • 需进一步统计、过滤（HAVING）或排序时，GROUP BY 是唯一选择 ⁵⁷。

3. 避坑指南：

   • 避免对大型文本字段直接去重（改用哈希或子查询）。
   • 若数据本身无重复（如主键查询），无需使用 DISTINCT 增加开销 ¹²。

终极建议：

• 简单去重 → DISTINCT
• 聚合分析 → GROUP BY
• 复杂逻辑 → ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY)

通过合理选择并结合索引优化，两者均能高效应对百万级数据去重需求，但明确业务目标（纯去重 or 聚合）是选择的关键 🔑。