在Teradata透视图:

从结果集的角度来看，在Teradata中使用DISTINCT或GROUP BY并不重要。答案集是一样的。

从性能的角度来看，这是不一样的。

要了解什么会影响性能，您需要知道在使用DISTINCT或GROUP BY执行语句时Teradata上发生了什么。

在DISTINCT的情况下，行被立即重新分配，而不发生任何预聚合，而在GROUP BY的情况下，第一步完成预聚合，然后才在amp之间重新分配唯一值。

现在不要认为GROUP BY从性能角度来看总是更好。当您有许多不同的值时，GROUP BY的预聚合步骤不是很有效。Teradata必须对数据进行排序以删除重复项。在这种情况下，最好先重新分配，即使用DISTINCT语句。只有当有许多重复值时，GROUP BY语句可能是更好的选择，因为只有在重分发之后才执行重复数据删除步骤。

简而言之，DISTINCT vs. GROUP BY在Teradata中的意思是:

GROUP BY ->用于多个重复 DISTINCT ->没有或只有几个重复项。 在使用DISTINCT时，有时会耗尽AMP上的线轴空间。原因是重新分配立即发生，倾斜可能会导致AMP耗尽空间。

如果发生这种情况，使用GROUP BY可能会有更好的机会，因为在第一步中已经删除了重复项，并且在amp之间移动的数据更少。

通常我们可以使用DISTINCT来消除表中特定列上的重复项。

在'GROUP BY'的情况下，我们可以应用聚合函数像 AVG, MAX, MIN, SUM和COUNT在特定列和获取 列名和它的聚合函数在同一列上产生。

例子:

select  specialColumn,sum(specialColumn) from yourTableName group by specialColumn;

GROUP BY有一个非常具体的含义，它与distinct函数不同。

GROUP BY使用选择的表达式对查询结果进行分组，然后可以应用聚合函数，这些函数将作用于每个组，而不是整个结果集。

这里有一个例子可能会有所帮助:

给定一个这样的表:

name
------
barry
dave
bill
dave
dave
barry
john

这个查询:

SELECT name, count(*) AS count FROM table GROUP BY name;

将产生如下输出:

name    count
-------------
barry   2
dave    3
bill    1
john    1

这显然与使用DISTINCT非常不同。如果您想对结果进行分组，请使用group BY，如果您只想要特定列的唯一列表，请使用DISTINCT。这将使数据库有机会根据您的需要优化查询。

在使用方面，GROUP BY用于对要计算的行进行分组。DISTINCT将不做任何计算。它不会显示重复的行。

如果我想要呈现无重复的数据，我总是使用DISTINCT。

如果我想做计算，比如合计芒果的总数，我会使用GROUP BY

MusiGenesis的回答在功能上是正确的，关于你的问题;SQL Server足够聪明，可以意识到如果你使用“Group By”而不使用任何聚合函数，那么你实际上的意思是“Distinct”——因此它会生成一个执行计划，就像你只是使用“Distinct”一样。

然而，我认为重要的是要注意Hank的回应-漫不经心的对待“Group By”和“Distinct”可能会导致一些有害的陷阱，如果你不小心的话。说这“不是一个关于聚合的问题”并不完全正确，因为您问的是两个SQL查询关键字之间的功能差异，其中一个是用于聚合的，而另一个不是。

锤子有时可以用来拧螺丝，但如果你手边有螺丝刀，那又何苦呢?

(为了便于类比，Hammer:螺丝刀::GroupBy: Distinct和screw =>获取表列中唯一值的列表)

在Hive (HQL)中，GROUP BY可以比DISTINCT快得多，因为前者不需要比较表中的所有字段。

参见:https://sqlperformance.com/2017/01/t-sql-queries/surprises-assumptions-group-by-distinct。