当我在谷歌上搜索我自己的问题时，发现如果你计算DISTINCT对象，你会得到正确的返回数(我使用MySQL)

SELECT COUNT(DISTINCT DocumentID) AS Count1, 
  COUNT(DISTINCT DocumentSessionId) AS Count2
  FROM DocumentOutputItems

你的查询没有问题，但你也可以这样做:

WITH internalQuery (Amount)
AS
(
    SELECT (0)
      FROM DocumentOutputItems
  GROUP BY DocumentId, DocumentSessionId
)
SELECT COUNT(*) AS NumberOfDistinctRows
  FROM internalQuery

这对我很管用。在oracle中:

SELECT SUM(DECODE(COUNT(*),1,1,1))
FROM DocumentOutputItems GROUP BY DocumentId, DocumentSessionId;

在jpql:

SELECT SUM(CASE WHEN COUNT(i)=1 THEN 1 ELSE 1 END)
FROM DocumentOutputItems i GROUP BY i.DocumentId, i.DocumentSessionId;

一些SQL数据库可以使用元组表达式，所以你可以这样做:

SELECT COUNT(DISTINCT (DocumentId, DocumentSessionId))
      FROM DocumentOutputItems;

如果你的数据库不支持这个，可以根据@oncel-umut-的建议来模拟CHECKSUM或其他提供良好唯一性的标量函数。 COUNT(DISTINCT CONCAT(documententid， ':'， DocumentSessionId)))。

MySQL特别支持COUNT(DISTINCT expr, expr，…)，这是非sql标准语法。它还指出，在标准SQL中，您必须在COUNT(DISTINCT…)中对所有表达式进行连接。

元组的一个相关用法是执行IN查询，例如:

SELECT * FROM DocumentOutputItems
WHERE (DocumentId, DocumentSessionId) in (('a', '1'), ('b', '2'));

下面是不带subselect的简短版本:

SELECT COUNT(DISTINCT DocumentId, DocumentSessionId) FROM DocumentOutputItems

它在MySQL中工作得很好，我认为优化器更容易理解这一点。

编辑:显然我误解了MSSQL和MySQL -对不起，但也许它有帮助。

如果您使用的是固定长度的数据类型，则可以将其转换为二进制，从而非常容易和快速地完成此操作。假设documententid和DocumentSessionId都是int，因此都是4字节长…

SELECT COUNT(DISTINCT CAST(DocumentId as binary(4)) + CAST(DocumentSessionId as binary(4)))
FROM DocumentOutputItems

My specific problem required me to divide a SUM by the COUNT of the distinct combination of various foreign keys and a date field, grouping by another foreign key and occasionally filtering by certain values or keys. The table is very large, and using a sub-query dramatically increased the query time. And due to the complexity, statistics simply wasn't a viable option. The CHECKSUM solution was also far too slow in its conversion, particularly as a result of the various data types, and I couldn't risk its unreliability.

然而，使用上述解决方案几乎没有增加查询时间(与简单使用SUM相比)，并且应该是完全可靠的!它应该能够帮助其他处于类似情况的人，所以我把它贴在这里。